تعتبر التقنيات المتاحة كمحركات للمحولات في مؤلف العملية رائعة. وهي نتيجة لبحث متعمق في الأساليب العددية. وأبرز التقنيات هي DOE، Optimization، Approximations، Six-Sigma. لقد ناقشنا وزارة الطاقة بالتفصيل في المدونات السابقة. في هذه المدونة، سنتعمق في عملية التحسين. دعونا لا ننسى أننا في مرحلة الملحن، لذا فإن التحسين يكون مدفوعًا في المقام الأول بمعلمات هندسية أو مادية.
تعريف التحسين الكلاسيكي
لديك كرة في مكان ما في الملعب المسيج. لديك نقطة بداية. تحتاج إلى العثور على الكرة عن طريق قطع الحد الأدنى للمسافة دون عبور السياج. لديك أجهزة استشعار للمساعدة. الكرة هي الوظيفة الهدف. الأسوار هي القيود. أجهزة الاستشعار هي تقنيات التحسين المستخدمة.
الفرق بين تصميم التجارب والتحسين
والفرق بين الاثنين هو نفس الفرق بين “الأفضل” و “الأفضل”. تصميم التجارب هو طريقة لاختيار نقطة التصميم الأكثر ملاءمة بطريقة فعالة من مجموعة من النقاط الموجودة. يمكن تعريف هذه المجموعة بواسطة المستخدم أو بواسطة وزارة الطاقة نفسها. تبدأ تقنيات التحسين بنقطة تصميم أولية واحدة وتتنقل بشكل متكرر في مساحة التصميم للوصول إلى نقطة التصميم المثالية أو الأفضل. اعتمادًا على المشكلة، يمكن أن تكون DOE بمثابة مقدمة للتحسين.
أنواع تقنيات التحسين
هناك طرق مختلفة لتصنيفها اعتمادًا على كيفية تحديد الوظيفة الموضوعية ونوع مساحة التصميم المناسبة.
التقنيات المقيدة: ويستخدمون وظائف منفصلة للعمل، واحدة للهدف والأخرى للقيود. لقد رأينا جميعًا مثل هذه التقنيات على مستوى ما خلال دورات الهندسة. هم الأكثر شيوعا.
تصغير/تكبير F(x) في x1>x>x2
تخضع لـ: h(x)>a1; ز(خ)>a2; و(س)=0 إلخ.
تقنيات غير مقيدة: يستخدمون وظيفة واحدة فقط لكل من الهدف والقيود. لا يزال المستخدم يحدد قيودًا منفصلة عن الهدف ولكن داخليًا يتم تحويل المشكلة المقيدة إلى مشكلة غير مقيدة.
بناءً على التطبيق على أنواع مختلفة من مساحة التصميم، يمكن تصنيف طرق التحسين على أساس التدرج أو المباشر أو الاستكشافي. الاختصارات الموضحة في الصور أدناه هي أسماء الطرق في الفئات المعنية.
طرق التدرج: إنها الأقدم وتم اختبارها جيدًا في الصناعة. إنهم يعملون على مبدأ الحد الأدنى من الطاقة أو الحد الأقصى من الاستقرار. تقوم بإسقاط كرة برفق في أحد الوادي، وسوف تنزلق على طول المسار الأكثر انحدارًا حتى تصل إلى أدنى نقطة في المنطقة المجاورة لها. تعمل هذه الطرق في مساحة التصميم المستمر التي تحتوي على استمرارية C0 وC1. من المحتمل أن يتعثروا في الحد الأدنى المحلي لذا يجب اختيار النقطة الأولية بعناية.
الطرق المباشرة: تبدأ خوارزمية البحث المباشر بنقطة أساسية. يقوم بالبحث في مجموعة من النقاط حوله بحثًا عن نقطة تكون فيها قيمة الوظيفة الموضوعية أقل من القيمة الحالية. تنتقل الخوارزمية إلى تلك النقطة كنقطة أساسية جديدة وتبحث عن مجموعة جديدة من النقاط حولها. يمكن للمرء أن يكتشف أن مثل هذه الطريقة فعالة من الناحية الحسابية حيث لا يلزم إجراء حساب التدرج. إنها أكثر تنوعًا حيث أن استمرارية C0 وC1 ليست مطلوبة. وأكثرها شيوعًا هي Hooke's-Jeeves وDownhill Simplex.
تقوم طريقة Hooke's Jeeves بتتبع اتجاه سفرها. ولا يغير اتجاهه مع كل خطوة إذا توفرت نقطة أقل في اتجاه السفر.
الطرق الاستكشافية: تعتمد هذه الطرق على تقنيات التقاطع أو الطفرات بين مجموعة بيانات واحدة من النقاط تسمى كآباء لإنشاء مجموعة بيانات أخرى من النقاط تسمى كأبناء. تتطور مجموعة البيانات الجديدة مع كل طفرة، وتقترب من الحل الأمثل. هذا مخطط عالي الدقة يعمل مع جميع أنواع الوظائف الموضوعية: متقطعة، غير قابلة للتمييز، عشوائية، نوع عدد صحيح مختلط وغير خطي للغاية مع قمم وأودية متعددة كما هو موضح أدناه. ومع ذلك، فهو نظام التحسين الأكثر تكلفة من حيث النفقات الحسابية. الطرق الأكثر شيوعًا هي الخوارزمية الجينية وسرب الجسيمات والتليين المحاكى التكيفي.
الأساليب القائمة على المؤشر: هذا أسلوب مزيج ومطابقة في حالة عدم وجود دليل لدى المستخدم عن نوع التقنية الأكثر ملاءمة لحل المشكلة بدقة معقولة. قد يساعد أسلوب المؤشر عندما يواجه المستخدم نوعًا غير مألوف من مساحة التصميم التي يصعب تصورها. يمكن أن تستخدم طريقة المؤشر ما يصل إلى ثلاثة مخططات تحسين، ويفضل أن يكون واحدًا من كل سلة: التدرج، والمباشر، والاستكشافي. مع استمرار عملية التحسين، تقوم الخوارزمية بتتبع فعالية كل طريقة وتستخدم الطريقة الأكثر ملاءمة للمشكلة المحددة.