Celem rozprawy jest wyznaczenie efektywnych algorytmów wielopoziomowych rozwiązywania nieliniowych zadań optymalizacji statycznej, sformułowanych jako zadania programowania nieliniowego. Praca analizuje przede wszystkim zadania separatywne przy założeniu nieliniowej funkcji celu z liniowymi bądź nieliniowymi ograniczeniami. Rozprawa opisuje znane metody optymalizacji wraz z algorytmami, skupiając się na algorytmie opartym na iteracyjnym doborze zmiennych oraz rozważając również przypadek niewypukły. Dekompozycja została wykorzystana do zmniejszenia zbyt dużej wymiarowości problemu. Dokonano porównania rozwiązania z zastosowaniem dekompozycji, jak i bez niej, badając różnicę złożoności zarówno czasowej jak i pamięciowej. Analizowane algorytmy zostały zaimplementowane na maszynie cyfrowej ODRA-1204 i potwierdziły one zarówno zysk czasowy jak i pamięciowy z wykorzystania dekompozycji. Jako przykład rozwiązano również praktyczne zadanie optymalizacji automatyzacji fragmentu złożonego obiektu chemicznego.
studenci
naukowcy
uczniowie
Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja (2018)
Zastosowanie dekompozycji do nieliniowych zadań optymalizacji statycznej systemów wielkich (PD-1974-02)
optymalizacja nieliniowa
nonlinear optimization
zmniejszenie wymiarowości problemu
Instytut Badań Systemowych PAN w Warszawie
task decomposition
dekompozycja zadania
problem dimensionality reduction