ANALIZA UČINKOVITOSTI OPTIMIZACIJSKIH METOD IN NJIHOVIH KOMBINACIJ V PROGRAMU MATLABPOGAČNIK, JOŽE (Avtor) Atanasijević-Kunc, Maja (Mentor) optimizacijaglobalna optimizacijahibridna optimizacijadinamični sistemimatematično modeliranjenačrtovanje vodenjaOptimizacija je metoda, ki omogoča iskanje najboljše rešitve zastavljenega problema. Srečujemo jo na vseh področjih človekovih aktivnosti. Velikega pomena je tudi na področju avtomatike. V okviru pričujočega dela smo preučili nekatere programsko podprte možnosti, ki so pripravljene v okviru obeh orodij programa MATLAB. Gre za tako imenovano Orodje za optimizacijo in Orodje za globalno optimizacijo. Med številnimi možnostmi, ki so v okviru omenjenih orodij na voljo, smo opisali in testirali dve funkciji za globalno in dve za lokalno optimizacijo ter dve hibridni kombinaciji. V drugem poglavju smo opisali glavne značilnosti in oblike klica posameznih funkcij. Izbrali smo funkciji, ki omogočata globalno optimizacijo z metodo, imenovano genetski algoritem (ga) ter metodo simuliranega ohlajanja (simulannealbnd). Sledi pa tudi opis lokalnih funkcij fminsearch (le-ta je na voljo že v samem MATLABu) ter fmincon. Prva omogoča neomejeno optimizacijo, druga pa omejeno. To pomeni, da lahko omejimo področje preiskovanja upoštevajoč poznavanje problema. Orodji za optimizacijo omogočata tudi nekatere kombinacije klicev posameznih funkcij. V pričujočem delu smo preizkušali dve možnosti. V tretjem poglavju smo predstavili rezultate optimizacije za tri skupine problemov in sicer matematične funkcije, probleme modeliranja in načrtovanja vodenja. Da bi bili rezultati čim bolje urejeni in pregledni, smo zgradili grafični vmesnik in ga povezali z orodjem LABI (Laboratorij matematičnih modelov in multivariabilnih sistemov) v okviru katerega so na voljo tudi številne funkcije za analizo dinamičnih sistemov. Uporabnik lahko opazuje potek posameznih optimizacijskih problemov in končne rezultate ter izvaja njihovo analizo.   Četrto poglavje: Zaključek povzema pomembnejše ugotovitve, med katerimi velja omeniti naslednje: - metode lokalne optimizacije so uspešne v primeru, ko lahko relativno dobro ocenimo bližino optimuma in število parametrov, ki so podvrženi optimizaciji ni veliko, - v primeru kompleksnih problemov je optimiranje bolje pričeti z eno od globalnih metod, čeprav le-te praviloma ne najdejo pravega optimuma, - če je v optimiranje vključena simulacija, moramo biti pozorni na numerično stabilnost rešitve in stabilnost sistema, - izreden potencial imajo hibridne oziroma kombinirane metode, kjer optimizacijo pričenjamo z eno od globalnih metod, ki ji sledi uporaba ene od lokalnih metod, - tudi rezultati kombiniranih rešitev niso enolični.20172017-06-28 12:50:04Diplomsko delo/naloga92700VisID: 35621sl