이오소

IOSO

IOSO(Self-Organization 기반 간접 최적화)는 다목적 다차원 비선형 최적화 기술이다.

IOSO 접근 방식

IOSO Technology는 응답 표면 방법론 접근법에 기초한다.각 IOSO 반복에서 목표에 대해 내부적으로 구성된 응답 표면 모델이 현재 검색 영역 내에서 최적화되고 있다.이 단계는 내부 반응 표면 모델의 최적화를 통해 얻은 후보 최적점에 대한 시스템의 실제 수학적 모델에 대한 직접 호출이 뒤따른다.IOSO 운전 중, 시스템 거동에 관한 정보는 극단 근방의 포인트에 대해 저장되므로, 이 검색 영역에 대한 반응 표면 모델의 정확도가 높아진다.한 IOSO 반복에서 다른 IOSO 반복으로 진행하는 동안 내부적으로 다음 단계를 수행하십시오.

  • 실험 계획의 수정.
  • 현재 검색 영역의 적응적 조정
  • 반응 표면 모델에 대한 함수 유형 선택(글로벌 또는 중간 범위)
  • 반응 표면 모델의 조정.
  • 최적화 알고리즘의 매개변수 및 구조 수정, 필요한 경우 검색 영역 내에서 새로운 유망 지점 선택.

역사

IOSO는 2001년 IOSO 테크놀로지 센터에서 성장한 시그마 테크놀로지에 의해 20년 이상 개발되고 있는 기술을 기반으로 하고 있다.시그마 테크놀로지는 CEO인 에고로프 I. N 교수가 이끌고 있다.

상품들

IOSO는 마이크로소프트 윈도뿐 아니라 유닉스/리눅스 OS에서도 실행되는 다원적 설계 최적화 소프트웨어 그룹의 이름으로 시그마 테크놀로지가 개발했다.복잡한 시스템 및 기술적 프로세스의 성능을 향상시키고, 최적의 매개변수 검색을 바탕으로 신소재를 개발하는 데 사용된다.IOSO는 거의 모든 CAE(Computer Aided Engineering) 툴과 쉽게 통합된다.

IOSO 소프트웨어 그룹은 다음으로 구성된다.

  • IOSO NM: 다중 객체 최적화;
  • IOSO PM: 병렬 다중 객체 최적화;
  • IOSO LM: 객체 모델 충실도의 적응형 변경(낮은, 중간, 높은 충실도 모델)을 통한 다중 객체 최적화;
  • IOSO RM: 강력한 설계 최적화 및 강력한 최적 제어 소프트웨어

목적

성능 개선 및 설계 최적화

IOSO NM은 문제의 물체에 대한 성능이나 비용이나 부하를 포함할 수 있는 시스템이나 물체 특성을 최대화하거나 최소화하는 데 사용된다.객체 또는 시스템 특성에 대한 최적값 검색은 객체의 설계, 기하학적 또는 기타 매개변수에 대한 최적 변경을 통해 수행된다.

최적의 시스템 관리법 검색

시스템 운용 중 일정한 효과를 얻거나, 시스템에 미치는 일부 요인의 영향을 줄이기 위해 운용 중인 시스템의 관리 매개변수를 선택하거나 조정해야 하는 경우가 많다.

수학적 모델 식별

설계 프로세스에서 상업적이든 기업적이든 실제 객체의 수학적 모델을 사용하는 경우, 실험 결과 및 모델 계산 결과를 조정해야 하는 문제가 발생한다.모든 모형은 알 수 없는 요인 또는 상수의 집합을 의미한다.최적의 값을 검색하면 실험 결과 및 모델 계산 결과를 조정할 수 있다.

강력한 설계 최적화 및 강력한 최적 제어

소개

복잡한 기술 시스템은 확률론적 시스템이고 이 시스템의 특성은 확률론적 성격을 가지고 있기 때문에 수치 최적화 결과의 실질적인 적용은 어렵다.우리는 최적화 작업의 틀 안에서 기술 시스템의 확률적 특성에 대해 말하면서, 우리는 어떤 시스템의 중요한 매개변수가 확률적으로 확산되어 있음을 암시하고 싶다.현대 기술의 최신 수준에도 불구하고 보통 생산 단계에서 발생한다.시스템 매개변수의 무작위 편차는 시스템 효율의 무작위 변화를 초래한다.

전통적인 (결정론적) 접근방식에서 해결하면서 최적화 문제 동안에 얻은 효율성 극한값은 단순히 최대 달성 가능한 가치일 뿐이며 실질적인 실현의 관점에서는 전통적인 최적값으로 간주될 수 있다.따라서 두 가지 유형의 최적화 기준을 고려할 수 있다.그 중 하나는 고려 중인 시스템 매개변수의 절대적으로 정밀한 실제 복제 조건 하에서 달성할 수 있는 이상적인 효율이다.다른 최적화 기준은 확률론적 성격이다.예를 들어, 효율성에 대한 수학적 기대, 사전 설정 제약 조건의 보증의 총 확률, 효율성의 분산 등. 이러한 기준들 중 하나가 극단적으로 되어도 다른 기준의 높은 수준의 보증을 보장하지 않는다는 것은 명백하다.더욱이 이러한 기준은 서로 모순될 수 있다.따라서 이 경우 우리는 다목적적 최적화 문제를 가지고 있다.

IOSO 강력한 설계 최적화 개념

IOSO 개념의 강력한 설계 최적화 및 강력한 최적 제어는 생산 공장의 주어진 기술 수준에 대한 높은 확률로 구현될 수 있는 최적의 실용적인 솔루션을 결정할 수 있다.많은 현대의 확률론적 접근법은 결정론적 해결책의 획득 분석 단계에서만 확률론적 효율성 기준의 추정을 채택하거나 최적화 과정 중에 확률론적 기준에 대해 상당히 단순화된 평가를 사용한다.당사의 접근방식의 독특한 특징은 강력한 설계 최적화 동안 확률론적 기준의 추정이 각 반복에서 달성되는 직접적 제형과 관련된 최적화 문제를 해결한다는 것이다.이 절차는 완전히 견고한 최적 솔루션을 신뢰성 있게 생산한다.강력한 설계 최적화의 고효율성은 IOSO 알고리즘의 역량에 의해 제공되어 큰 수준의 노이즈로 확률적 최적화 문제를 해결한다.

참조

외부 링크

적용 예