INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 1

Podobne dokumenty
Document: Exercise*02*-*manual /11/ :31---page1of8 INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 2

Optymalizacja konstrukcji

ZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO

Ćwiczenia laboratoryjne - Dobór optymalnego asortymentu produkcji programowanie liniowe. Logistyka w Hutnictwie Ćw. L.

Definicja problemu programowania matematycznego

1 Funkcje dwóch zmiennych podstawowe pojęcia

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA LINIOWEGO W ZAGADNIENIACH WSPOMAGANIA PROCESU PODEJMOWANIA DECYZJI

Plan. Zakres badań teorii optymalizacji. Teoria optymalizacji. Teoria optymalizacji a badania operacyjne. Badania operacyjne i teoria optymalizacji

Z-ZIP2-303z Zagadnienia optymalizacji Problems of optimization

Programowanie celowe #1

Matematyka Mathematics. Transport I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

Definicje i przykłady

Ćwiczenia laboratoryjne - 7. Problem (diety) mieszanek w hutnictwie programowanie liniowe. Logistyka w Hutnictwie Ćw. L. 7

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

Elementy Modelowania Matematycznego

Optymalizacja procesów technologicznych przy zastosowaniu programowania liniowego

Ekonometria - ćwiczenia 10

Szukanie rozwiązań funkcji uwikłanych (równań nieliniowych)

//warunki początkowe m=500; T=30; c=0.4; t=linspace(0,t,m); y0=[-2.5;2.5];

Matematyka Mathematics. Inżynieria bezpieczeństwa I stopień (I stopień / II stopień) ogólnoakademicki (ogólnoakademicki / praktyczny)

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia:

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 1 (Materiały)

Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej

Opis przedmiotu: Badania operacyjne

Instytut Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn Katedra Logistyki i Systemów Transportowych. Badania operacyjne. Dr inż.

FIZYKA klasa 1 Liceum Ogólnokształcącego (4 letniego)

Matematyka I. Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr zimowy 2018/2019 Wykład 9

Opis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Programowanie liniowe

Rozdział 1 PROGRAMOWANIE LINIOWE

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 1

OPTYMALIZACJA KONSTRUKCJI

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Optymalizacja

3. PŁASKI STAN NAPRĘŻENIA I ODKSZTAŁCENIA

Teoria sterowania Control theory. Elektrotechnika I stopień ogólnoakademicki. niestacjonarne. przedmiot kierunkowy

Jacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Schemat programowania dynamicznego (ang. dynamic programming)

Elektrotechnika I stopień ogólnoakademicki. niestacjonarne. przedmiot kierunkowy. obieralny polski semestr VIII semestr letni. nie. Laborat. 16 g.

Zagadnienia optymalizacji Problems of optimization

Politechniki Warszawskiej Zakład Logistyki i Systemów Transportowych B. Ogólna charakterystyka przedmiotu

BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji. Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych

WYKŁAD 9 METODY ZMIENNEJ METRYKI

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu

Wykład 7. Informatyka Stosowana. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Wykład 7 16 kwietnia / 23

Karta (sylabus) przedmiotu

Programowanie nieliniowe. Badania operacyjne Wykład 3 Metoda Lagrange a

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu

SCENARIUSZ LEKCJI. Streszczenie. Czas realizacji. Podstawa programowa

Optymalizacja. doc. dr inż. Tadeusz Zieliński r. ak. 2013/14. Metody komputerowe w inżynierii komunikacyjnej. ograniczenie kosztów budowy.

Badania operacyjne Operation research. Transport I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)

Iwona Konarzewska Programowanie celowe - wprowadzenie. Katedra Badań Operacyjnych UŁ

Z-ZIP-120z Badania Operacyjne Operations Research. Stacjonarne Wszystkie Katedra Matematyki dr Monika Skóra

IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. - funkcja dwóch zmiennych,

Funkcje dwóch zmiennych

Techniki uczenia maszynowego nazwa przedmiotu SYLABUS

KATEDRA TECHNIK WYTWARZANIA I AUTOMATYZACJI

Elektrotechnika I stopień ogólnoakademicki. niestacjonarne. przedmiot kierunkowy. obieralny polski semestr VII semestr zimowy. nie

Przedmiotowy System Oceniania

Definicja pochodnej cząstkowej

Opis modułu kształcenia Programowanie liniowe

. Funkcja ta maleje dla ( ) Zadanie 1 str. 180 b) i c) Zadanie 2 str. 180 a) i b)

Z-EKO-184 Ekonometria Econometrics. Ekonomia I stopień Ogólnoakademicki. Studia stacjonarne Wszystkie Katedra Matematyki Dr hab. Artur Maciąg.

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. stacjonarne. II stopnia. ogólnoakademicki. podstawowy WYKŁAD ĆWICZENIA LABORATORIUM PROJEKT SEMINARIUM

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 7 Programowanie nieliniowe i całkowitoliczbowe

1 TECHNIKUM POJAZDÓW SAMOCHODOWYCH

Metody Ilościowe w Socjologii

Po ukończeniu studiów pierwszego stopnia absolwent studiów I stopnia na kierunku fizyka techniczna: WIEDZA

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

Analiza na rozmaitościach Calculus on Manifolds. Matematyka Poziom kwalifikacji: II stopnia

PODSTAWY ELEKTOTECHNIKI LABORATORIUM

ROZWIĄZYWANIE UKŁADÓW RÓWNAŃ NIELINIOWYCH PRZY POMOCY DODATKU SOLVER PROGRAMU MICROSOFT EXCEL. sin x2 (1)

KATEDRA TECHNIK WYTWARZANIA I AUTOMATYZACJI

Matematyka z el. statystyki, # 4 /Geodezja i kartografia I/

Programowanie liniowe

Ekonometria_FIRJK Arkusz1

Teoria gier. dr Przemysław Juszczuk. Wykład 2 - Gry o sumie zero. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego

Opis efektów kształcenia dla programu kształcenia (kierunkowe efekty kształcenia) WIEDZA. rozumie cywilizacyjne znaczenie matematyki i jej zastosowań

Funkcja jednej zmiennej - przykładowe rozwiązania 1. Badając przebieg zmienności funkcji postępujemy według poniższego schematu:

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Teoria gier. prof. UŚ dr hab. Mariusz Boryczka. Wykład 4 - Gry o sumie zero. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego

Geometria analityczna

Elektrotechnika II stopień ogólnoakademicki. stacjonarne. przedmiot specjalnościowy. obowiązkowy polski semestr I semestr zimowy

Z-LOG-120I Badania Operacyjne Operations Research

Spis treści WSTĘP... 9

ALGORYTMY EWOLUCYJNE W OPTYMALIZACJI JEDNOKRYTERIALNEJ

Finanse i Rachunkowość studia stacjonarne lista nr 9 zastosowania metod teorii funkcji rzeczywistych w ekonomii (część II)

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

1. PODSTAWY TEORETYCZNE

KADD Minimalizacja funkcji

Elektrotechnika I stopień Ogólno akademicki. Przedmiot kierunkowy. Obowiązkowy Polski VI semestr zimowy

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA

Matematyka II. Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr letni 2018/2019 wykład 13 (27 maja)

Metody optymalizacji Optimization methods Forma studiów: stacjonarne Poziom studiów II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 1W, 1Ć

Dodatek Solver Teoria Dodatek Solver jest częścią zestawu poleceń czasami zwaną narzędziami analizy typu co-jśli (analiza typu co, jeśli?

Elementy rachunku różniczkowego i całkowego

Transkrypt:

L01 ---2014/10/17 ---10:52---page1---#1 KATEDRA MECHANIKI STOSOWANEJ Wydział Mechaniczny POLITECHNIKA LUBELSKA INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 1 PRZEDMIOT TEMAT Wybrane zagadnienia z optymalizacji elementów konstrukcji Rozwiązywanie zadań optymalizacji metodą graficzną 1. CEL ĆWICZENIA Podstawowym celem ćwiczenia jest zapoznanie się studentów z metodą graficzną rozwiązywania zagadnień optymalizacji jednokryterialnej w dziedzinie dwuwymiarowej. Przedstawione zostanie ponadto pojęcie wrażliwości funkcji celu względem zmiennych decyzyjnych; zostanie także omówiony sposób przybliżonego jej wyznaczania na podstawie sporządzonych przebiegów izolinii funkcji celu. 2. PODSTAWY TEORETYCZNE Proces optymalizacji jest procesem uzyskiwania najlepszego rozwiązania danego zagadnienia o ile oczywiście możliwe jest jednoznaczne określenie miary jakości tego rozwiązania. W praktyce często dąży się do uzyskania maksimum(na przykład zysku) lub do minimum(na przykład kosztu, objętości, ciężaru konstrukcji itd.) zgodnie z przyjętym kryterium. Stąd też słowo optymalny w języku potocznym oznacza najczęściej maksimum lub minimum w zależności od okoliczności i kontekstu. Pojęcie optymalny jest także terminem technicznym i oznacza ekstremalne spośród możliwych rozwiązanie zagadnienia z uwagi na przyjęte kryterium oceny i jednocześnie nie naruszające przyjętych ograniczeń. Termin optymalizacja będziemy zaś rozumieć jako ogół działań prowadzących do uzyskania rozwiązania optymalnego. strona1z6

L01 ---2014/10/17 ---10:52---page2---#2 Teoria optymalizacji jest działem matematyki obejmującym badania ilościowe i jakościowe rozwiązań optymalnych i poszukującym sposobów wyznaczania tych rozwiązań. Stanowi część szerszego działu matematyki, jakim są badania operacyjne tj. dyscypliny naukowej związanej z teorią podejmowania decyzji i rozwiązywania problemów związanych z podjęciem decyzji optymalnych. Sformułowanie i rozwiązanie każdego zagadnienia optymalizacji można sprowadzić do następujących, kluczowych etapów: wybór zmiennych zadania optymalizacji tzw. zmiennych decyzyjnych. Są to wielkości poszukiwane w toku rozwiązywania zagadnienia; przykładowo może to być średnica elementu, długość elementu, rodzaj użytego materiału itp., wybór funkcji celu zadania optymalizacji, tj. kryterium oceny uzyskiwanych rozwiązań. Wybrane w poprzednim kroku zmienne decyzyjne mają bezpośredni wpływ na wartość funkcji celu. W zagadnieniach konstrukcyjnych jednym z najczęstszych kryteriów jest minimum ciężaru konstrukcji, określenie ograniczeń jakim podlegają wybrane zmienne decyzyjne(np. wielkości wymiarowe muszą być nieujemne, profile elementów są dobierane z katalogu dostępnego asortymentu itp.), bądź też ograniczeń jakim może podlegać inne zmienne stanu, które zależą od tych zmiennych decyzyjnych np. naprężenia w konstrukcji nie mogą przekroczyć naprężeń dopuszczalnych, dobór metody rozwiązania(algorytmu), najczęściej typowego dla danej klasy zagadnienia, i rozwiązanie zadania. Z powyższych zapisów wynika, że zarówno funkcja celu, jak i przyjęte ograniczenia muszą być funkcjami jednej lub wielu zmiennych zadania optymalizacji. Zależności te, w niektórych przypadkach mogą mieć postać funkcji niejawnych. Ponadto należy zauważyć, że poszukiwanie rozwiązania optymalnego ma sens tylko wtedy, gdy postawione zagadnienie ma wiele rozwiązań; spośród tego zbioru bowiem wybierane jest optimum. W sytuacji gdy problem ma tylko jedno rozwiązanie, to rozwiązanie to automatycznie jest rozwiązaniem optymalnym. strona2z6

L01 ---2014/10/17 ---10:52---page3---#3 Posługując się formalizmem matematycznym każde zadanie optymalizacji można zatem zapisać następująco: wyznaczyć wektor zmiennych decyzyjnych x={x 1,x 2,...x n } R n (1) tak,aby wobec min x f(x) (2) g j (x) 0 j=1,2,...,m h j (x)=0 j=1,2,...,r (3) Wpowyższymzapisiesymbolx={x 1,x 2,...x n }oznaczan-wymiarowy wektor zmiennych decyzyjnych(zadanie n-wymiarowe); każdy z elementów x i tegowektorastanowijednązmiennądecyzyjną.zapisg j (x)oznaczafunkcje skalarne ograniczeń nierównościowych zadania nałożonych na zmienne decyzyjnex,zaśh j (x)funkcjeskalarneograniczeńrównościowych.ponadto, w literaturze przedmiotu zwyczajowo przyjmuje się, że poszukiwane rozwiązanieoptymalneoznaczanejestx. Uzupełnieniem rozwiązania zadania optymalizacyjnego jest przeprowadzenie analizy wrażliwości uzyskanego optimum. Celem jest zbadanie wpływuniewielkichodchyłekposzczególnychzmiennychdecyzyjnychx i na,albo wielkości opisujące zachowanie się tej konstrukcji wyrażone zmiennymi stanu(przykładowo naprężenia lub przemieszczenia), albo też bezpośrednio na wartość funkcji celu. Analiza wrażliwości jest zatem narzędziem nieodzownym do przewidywania zachowania się konstrukcji po zmianie parametrów modelu lub przyjętego rozwiązania. Z matematycznego punktu widzenia analiza wrażliwości sprowadza się do wyznaczenia n-elementowego wektora gradientu { df(x) f(x) dx =, f(x),..., f(x) } (4) x 1 x 2 x n x=x wotoczeniupunktuoptymalnegox. strona3z6

L01 ---2014/10/17 ---10:52---page4---#4 W przypadku prostych zadań optymalizacji należących do klasy zagadnień dwuwymiarowych rozwiązanie problemu można stosunkowo łatwo wyznaczyć metodą graficzną. Postępowania polega na wykreśleniu na płaszczyźnieukładuwspółrzędnych(x 1,O,x 2 )dziedzinyrozwiązańdopuszczalnych patrz przykład na 1-a. Następnie na schemat ten należy nanieść izolinię, która stanowi zbiór punktów, w których funkcja celu f(x) przyjmuje dowolniewybranąstałąwartość,np.c 1.DobierająckolejnewartościstałejC uzyskuje się rodzinę izolinii funkcji celu. Analizując przebieg tych krzywych w odniesieniu do dziedziny problemu można wyznaczyć punkt, w którym funkcja celu przyjmie wartość ekstremalną. Przykładowo, jeśli stałe C na rysunku1-bspełniajązależnośćc 1 <C 2 <...<C i towyznaczonypunkt x jestekstremummaksimumzadania. Rysunek 1. Przykład rozwiązania zadania optymalizacji metodą graficzną.(a) dziedzinarozwiązaniawyznaczonaprzezograniczeniag 1 (x),...,g 4 (x);(b)naniesioneizoliniefunkcjiceluf(x)dlaróżnychwartościstałychc k 3. PRZEBIEG ĆWICZENIA Prowadzący zajęcia przydzieli każdemu zespołowi laboratoryjnemu zadnie do rozwiązania. Będzie to zadanie optymalizacji jednokryterialnej w dziedzinie dwuwymiarowej(wektor zmiennych decyzyjnych jest wektorem dwuelementowymx={x 1,x 2 }).Studencirozwiązujązadaniemetodągraficzną postępując według schematu: strona4z6

L01 ---2014/10/17 ---10:52---page5---#5 Wykreślićosieukładuwspółrzędnychx 1,x 2 iprzyjąćjednostkidlakażdej zosi. Wyznaczyć dziedzinę rozwiązań dla podanego zagadnienia uwzględniając funkcje ograniczeń nierównościowych(3). Korzystając z kalkulatora i przyrządów kreślarskich narysować rodzinę izoliniifunkcjicelu(f(x 1,x 2 )=C=const.).Wypełnićtabelę1.Na podstawie przebiegu izolinii określić przybliżony przebieg powierzchni funkcji celu. Spośród wykreślonych izolinii wybrać tę, która zawiera rozwiązanie optymalne. W punkcie będącym rozwiązaniem zagadnienia wyznaczyć wrażliwość rozwiązania względem każdej ze zmiennych decyzyjnych bazując na zależnościach(4). 4. OPRACOWANIE WYNIKÓW Wyniki cząstkowe wyznaczania izolinii funkcji celu należy wpisać do Tabeli 1. Po rozwiązaniu zadania i wyznaczeniu wrażliwości należy wpisać uzyskane wynikidotabeli2 Tabela 1. Wyznaczenie izolinii funkcji celu C 1 =... x 1 : x 2 : C 2 =... x 1 : x 2 :. C i =... x 1 : x 2 : strona5z6

L01 ---2014/10/17 ---10:52---page6---#6 Tabela 2. Rozwiązanie zadania i wyniki obliczeń wrażliwości df(x)/dx w punkcie optymalnymx x 1 [ ] x 2 [ ] f(x 1,x 2 ) x 1 x [ ] f(x 1,x 2 ) x 2 x [ ] 5. SPRAWOZDANIE Sprawozdanie z ćwiczenia powinno zawierać: 1. Tabelkę identyfikacyjną. 2. Cel ćwiczenia. 3. Sformułowanie zadania optymalizacji wg.(1)-(3) 4. Arkusz obliczeń będący podstawą wyznaczenia izolinii funkcji celu(kilka wybranych punktów dla każdej z izolinii) Tabela. 5. Obliczenia wrażliwości rozwiązania optymalnego względem obu zmiennych decyzyjnych w otoczeniu rozwiązania optymalnego. 6. Arkusz zawierający schemat rozwiązania metodą graficzną(papier milimetrowy). 7. Wnioski Uwaga Studenci przystępujący do ćwiczenia zobowiązani są posiadać kalkulator oraz arkusz papieru milimetrowego formatu A3 i komplet przyrządów kreślarskich w tym krzywiki. strona6z6