Метод синтезу емпіричних моделей на засадах генетичних алгоритмів

Abstract

Розроблено метод синтезу емпіричних моделей, які подані у вигляді поліноміальної регресії, на засадах генетичних алгоритмів. Даний метод, на відміну від комбінаторного методу, значно скорочує кількість обчислювальних операцій, що відкриває можливості для синтезу складних моделей технологічних процесів. Такі моделі можуть бути використані у задачах оптимізації та діагностування технічних систем. Ефективність розробленого методу перевірена на прикладі синтезу емпіричних моделей процесу компримування природного газу.

Разработан метод синтеза эмпирических моделей, которые поданы в виде полиномиальной регрессии, на принципах генетических алгоритмов. Данный метод, в отличие от комбинаторного метода, значительно сокращает количество вычислительных операций, что открывает возможности для синтеза сложных моделей технологических процессов. Такие модели могут быть использованы в задачах оптимизации и диагностирования технических систем. Эффективность разработанного метода проверена на примере синтеза эмпирических моделей процесса сжатия природного газа.

The method of synthesis of empiric models which are given as polynomial regression is developed, on principles of genetic algorithms. This method, unlike a combinatorics method, considerably abbreviates the amount of calculable operations that reveals possibilities for the synthesis of difficult models of technological processes. Such models can be used in the tasks of optimization and diagnosticating of the technical systems. Efficiency of the developed method is tested on the example of synthesis of empiric models of natural gas compression process.