доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой математической кибернетики факультета «Прикладная математика и физика»,
Москва
Doctor of Science (Physics and Mathematics), Professor, Head of Mathematics and Cybernetics Chair,
Moscow
бакалавр факультета прикладной математики и физики,
Москва
Bachelor of Applied Mathematics and Physics Chair,
Moscow
Рассмотрено применение метаэвристических методов условной глобальной оптимизации: «большого взрыва - большого сжатия», «фейерверков», «взрыва гранат» в задачах оценки параметров динамических моделей, описываемых дифференциально-алгебраическими уравнениями. Оценка параметров производится по результатам наблюдений за поведением математической модели. Их значения находятся в результате минимизации критерия, описывающего суммарное квадратическое отклонение значений координат вектора состояния от полученных при измерениях точных значений в различные моменты времени. На значения параметров наложены ограничения параллелепипедного типа. Применяемые для решения задачи оптимизации метаэвристические методы поиска условного глобального экстремума не гарантируют нахождения результата, но позволяют получать решение достаточно хорошего качества за приемлемое время. Описана стратегия применения метаэвристических методов. Для решения систем дифференциально-алгебраических уравнений наряду с явными методами удобно применять неявные методы решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Приведены два примера решения задачи оценивания параметров, отличающиеся видом математической модели. В первой задаче линейная математическая модель описывает изменение параметров химического процесса, а во второй нелинейная модель описывает процесс хищник-жертва, характеризующий изменение популяции из двух видов. Для каждой из рассмотренных моделей приведены результаты расчетов всеми тремя методами оптимизации, даны рекомендации по выбору параметров методов. Полученные численные результаты продемонстрировали эффективность предложенного подхода. Найденные приближенные значения оцениваемых параметров незначительно отличаются от лучших известных решений, полученных другими способами. Для уточнения полученных результатов рекомендуется применять гибридные алгоритмы, сочетающие классические методы оптимизации нулевого, первого и второго порядков и эвристические процедуры.
The article considers the usage of metaheuristic methods of constrained global optimization: “Big Bang - Big Crunch”, “Fireworks Algorithm”, “Grenade Explosion Method” in parameters of dynamic systems estimation, described with algebraic-differential equations. Parameters estimation is based upon the observation results from mathematical model behavior. Their values are derived after criterion minimization, which describes the total squared error of state vector coordinates from the deduced ones with precise values observation at different periods of time. Paral- lelepiped type restriction is imposed on the parameters values. Used for solving problems, metaheuristic methods of constrained global extremum don’t guarantee the result, but allow to get a solution of a rather good quality in accepta- ble amount of time. The algorithm of using metaheuristic methods is given. Alongside with the obvious methods for solving algebraic-differential equation systems, it is convenient to use implicit methods for solving ordinary differen- tial equation systems. Two ways of solving the problem of parameters evaluation are given, those parameters differ in their mathematical model. In the first example, a linear mathematical model describes the chemical action parameters change, and in the second one, a nonlinear mathematical model describes predator-prey dynamics, which characterize the changes in both kinds’ population. For each of the observed examples there are calculation results from all the three methods of optimization, there are also some recommendations for how to choose methods parameters. The obtained numerical results have demonstrated the efficiency of the proposed approach. The deduced parameters ap- proximate points slightly differ from the best known solutions, which were deduced differently. To refine the results one should apply hybrid schemes that combine classical methods of optimization of zero, first and second orders and heuristic procedures.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.