Аннотация.

Предложен метод выбора оптимальных технологических режимов на промышленном предприятии. Для устранения неоднозначности выбора технологических режимов на каждом из этапов технологического процесса поставлена задача многокритериальной оптимизации с использованием принципа оптимальности Беллмана и лексикографическим упорядочением критериев оптимизации по стоимости ресурсов и/или временных затрат для выпуска заданного количества продукции. Предложена методика применения кластерного анализа для оценки состояний технологического процесса, близких в соответствии с заданной мерой близости к оптимальному состоянию.

Ключевые слова:

технологический процесс, граф, состояние, кластерный анализ, многокритериальная оптимизация.

Стр. 33-43.

A.I. Yakimov, E.M. Borchyk, E.M. Maximov
"Clustering states of the object in dealing with the problem of choosing the optimal technological modes"

Abstract. Method selecting optimal technological modes in an industrial plant is proposed. For disambiguate the choice of technological modes at each stage of the technological process the task of multi-criteria optimization using the principle of optimality of Bellman and lexicographical ordering of the optimization criteria for resource costs and / or time costs to release a predetermined amount of products. The method of applying cluster analysis to assess the states of the technological process that are close, in accordance with a predetermined measure of the closeness to the optimal state is proposed.

Keywords: technological process, graph, state, cluster analysis, multi-criteria optimization.

Полная версия статьи в формате pdf. 

REFERENCES

1. Novikov, F. A. Discrete mathematics for programmers / F. A. Novikov. – 2nd ed. – SPb.: Piter, 2007. – 368 p.
2. Averchenkov, V. I. Multicriteria control of technological process using the Bellman's principle of optimality / V. I. Averchenkov, A. I. Yakimov, E. M. Borchyk // The News Volgograd State Technical University. – 2014. – № 3(22). – P. 94–101.
3. Yakimov, A. I. The simulation technology industrial control systems / A. I. Yakimov. – Mogilev: Belarus.-Rus. Univ., 2010. – 304 p.
4. Gmurman, V. E. Probability theory and mathematical statistics: manual for high schools / V. E. Gmurman. – M.: High School, 2003. – 478 p.
5. Methods and data analysis model: OLAP and Data Mining / A. A. Barseghyan and [at el.]. – SPb.: BHV-St. Petersburg, 2004.  336 p.
6. Bolshev L. N. Tables of Mathematical Statistics / L. N. Bolshev, N. V. Smirnov. – M.: Science, 1983. – 416 p.
7. Kendall, M. Distribution theory: translation from English / M. Kendall, J. Stewart. – M.: Science, 1966. – 588 p.
8. Borchyk, Е. М. Building density distribution of Pearson for multimodal samples with the use of the clustering / E. M. Borchyk, A. I. Yakimov , A. I. Stepanov, V. V. Basharimov // Information Technology. – 2012. – № 12. – P. 30–35.
9. Kendall, M. A Multivariate statistical analysis and time series / M. Kendall, M. Stewart. – M.: Science, 1976. – 736 p.
10. Finishing of cotton fabrics / N. Egorov [et al.]. At 2 pm. – M.: Legprombytizdat, 1991. – Part 1. – 432 p.