МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

факторов найти область оптимума. В этом методе не требуется вычисления

градиента функции отклика, поэтому он относится к безградиентным методам поиска оптимума. Для этого используется специальный план эксперимента в виде симплекса.
Симплекс — это простейший выпуклый многогранник, образованный n+1 вершинами в n-мерном пространстве, которые соединены между собой прямыми линиями. При этом координаты вершин симплекса являются значениями факторов в отдельных опытах. Так, например, в двухфакторном пространстве (на плоскости) n=2 симплекс — любой треугольник, в трехфакторном (трехмерном) пространстве — тетраэдр и т.д.
Симплекс называется правильным или регулярным, если все расстояния между образующими его вершинами равны (равносторонний треугольник, правильный тетраэдр и др.).

случая n=2.

опытов соответствует вершинам исходного симплекса (точки 1, 2 и 3).

Условия этих первых опытов берутся из области значений факторов, соответствующих наиболее благоприятным из известных режимов оптими­зируемого процесса.

2 и 3, находят среди них самый «плохой» с точки

зрения выбранного критерия оптимальности. Пусть, например, самым «неудачным» оказался опыт в точке 1.
Этот опыт исключают из рассмотрения, а вместо него в состав симплекса вводят опыт в точке 4, которая симметрична точке 1 относительно противоположной стороны треугольника, соединяющей точки 2 и 3.
Далее сравнивают между собой результаты опытов в вершинах нового симплекса, отбрасывают самый «неудачный» из них и переносят соответствующую вершину симплекса в точку 5. Затем рассмотренная процедура повторяется в течение всего процесса оптимизации.
Если достигнут экстремум критерия оптимальности, то дальнейшее движение симплекса прекращается. Это значит, что новый шаг возвращает исследователя в предыдущую точку факторного пространства.

в таблице

основной уровень. Величины, входящие в эту таблицу, рассчитываются по следующим

формулам:



Ri = iki,
где i – номер фактора в матрице планирования

Опыты, представленные в табл. соответствуют вершинам симплекса, сторона которого равна единице, а центр совпадает с началом координат (в кодированных переменных).

Аналогично можно рассчитать условия исходной серии опытов для большего количества

факторов.
Очевидно, наибольшее количество опытов приходится ставить в начале эксперимента. Затем на каждом шаге оптимизации выполняется только один опыт.

Аналогично можно рассчитать условия исходной серии опытов для большего количества

факторов.
Очевидно, наибольшее количество опытов приходится ставить в начале эксперимента. Затем на каждом шаге оптимизации выполняется только один опыт.
Приступая к оптимизации, необходимо рассчитать матрицу исходной серии опытов в физических переменных, преобразуя формулу
xi = xi0 + ΔxiXi ,
где xi0 – основной (нулевой уровень);
Xi – кодированная переменная;
Δxi – интервал варьирования.

по формуле


где i = 1, 2, ..., n, т. е.

является средним арифметическим значением соответствующих координат предыдущего симплекса.
Значение вновь вводимого фактора определяется по формуле


где x0(n+1) – основной уровень этого фактора;
Δx(n+1) – выбранный шаг варьирования для данного фактора
добавление нового фактора в состав полного факторного эксперимента сопровождается увеличением количества опытов вдвое. В этом смысле симплексный метод имеет очевидное преимущество

у (%), который получается при взаимодействии двух реагентов с концентрациями

х1 и х2 (кмоль/м3) при температуре х3 (°С).
Решение. Выберем основные уровни и шаги варьирования факторов и сведем их в таблицу

опыта, а второй – номер фактора.
Сравнивая между собой результаты первых

четырех опытов, видим, что самый низкий выход целевого продукта получился в третьем опыте. Этот опыт следует исключить из дальнейшего рассмотрения

= 2/3(1,56+1,56+1,38+1,5–1,38)–1,38 = 1,7;
x53 = 2/3(61+61+61–57–67)–67 = 58.

В новом симплексе,

образованном опытами №1, 2, 4 и 5, самым «неудачным» является опыт №4. Его заменим опытом №6, условия которого найдем, пользуясь той же формулой.
Далее процедура оптимизации может быть продолжена аналогично.

еще один фактор, например скорость вращения мешалки. Пусть до этих

пор она была постоянной и равной 500 об/мин. Теперь будем считать эту величину фактором х4 и примем для нее шаг варьирования Δx4=100 об/мин.
Предыдущий симплекс для трех факторов (табл. 9.5) состоит из опытов № 1, 2, 5 и 6. Для того чтобы из него получить новый симплекс для четырех факторов, введем опыт №7
Условия проведения опыта №7 найдем по формулам:
x71 = 1/4(1,05+0,95+2·1,00) = 1,00,
x72 = 1/4(2·1,56+1,70+1,72) = 1,64,
x73 = 1/4(2·61+58+63) = 61,
x74 = 500+100(0,632+0,158) = 579 ≈ 580.
Далее оптимизацию можно продолжить с учетом всех четырех факторов, пользуясь рассмотренной выше процедурой.

экспериментов по сравнению с методом полного факторного эксперимента, где, кроме

того, добавление каждого нового фактора требует удвоения всего числа экспериментов, а при симплекс-планировании – только одного нового опыта (если выбрано правильное направление) и еще одного (если выбрано неправильное направление);
2) получаемые результаты не зависят от формы поверхности отклика, так как из всех данных нас интересуют худшие результаты, и при отрицательных результатах экспериментатор возвращается назад и повторяет «кантование» симплекса;
3) не требуется проведения расчетов. Метод может быть также применен при изучении процессов, в которых функцию выхода нельзя измерить количественно, а можно только оценить полуколичественно или даже чисто качественно. При этом правила движения к оптимуму не теряют своей строгости.

не сможем оценить роль отдельных факторов;
2. При исследовании сложных

процессов не получим никакой информации о взаимодействии факторов.
К тому же экспрессность метода симплекс-планирования проявляется в пол­ной мере лишь в тех случаях, когда затраты времени на проведение самого эксперимента незначительны и основное время экспериментатора уходит на расчеты (в случае постановки полного факторного эксперимента). В тех же случаях, когда эксперимент по своей природе является длительным (недели и месяцы), применение метода симплекс-планирования нерационально, так как последовательность получения точек может растянуться на неопределенно долгий срок, ибо построение следующего симплекса невозможно, прежде чем не будет реализован предыдущий. В этом случае целесообразно использование метода полного факторного эксперимента, позволяющего одновременно поставить хотя и большее число вариантов, но зато получить более полное представление о влиянии факторов и условиях движения к оптимуму.

технологии / С.Н. Саутин. Л. : Химия, 1975.