Экспертная оценка важности параметров оптимизации

В зависимости от объекта и цели исследования пара­метры оптимизации могут быть весьма разнообразными. Чтобы ориентироваться в этом многообразии, введен некоторую классификацию (рис. 1). Мы не стремимся к созданию полной и детальной классификации. Наша задача – построить такую условную схему, которая включала бы ряд практически важных случаев и помогала экспериментатору ориентироваться в реальных ситуа­циях.

элементы схемы.

Экономические параметры оптимизации, такие как прибыль, себестоимость и рентабельность, обычно исполь­зуются при исследовании действующих промышленных объектов, тогда как затраты на эксперимент имеет смысл оценивать в любых исследованиях, в том числе и лабо­раторных. Если цена опытов одинакова (см. «Ограниче­ния»), затраты на эксперимент пропорциональны числу опытов, которые необходимо поставить для решения дан­ной задачи. Это в значительной мере определяет выбор плана эксперимента.

Среди технико-экономических параметров наибольшее распространение имеет производительность. Такие пара­метры, как долговечность, надежность и стабильность, связаны с длительными наблюдениями. Имеется некото­рый опыт их использования при изучении дорогостоящих ответственных объектов, например радиоэлектронной ап­паратуры.

Почти во всех исследованиях приходится учитывать количество и качество получаемого продукта. Как меру количества продукта используют выход, например, процент выхода химической реакции, выход годных изделий. Показатели качества чрезвычайно разнообразны. В па­шей схеме они сгруппированы по видам свойств. Ха­рактеристики количества и качества продукта образуют группу технико-технологических параметров.

Под рубрикой прочие сгруппированы различные па­раметры, которые реже встречаются, но не являются менее важными. Сюда попали статистические параметры, используемые для улучшения характеристик случайных величин или случайных функций. В качестве примеров назовем задачи на минимизацию дисперсии случайной ве­личины, на уменьшение числа выбросов случайного про­цесса за фиксированный уровень и т. д. Последняя зада­ча возникает, в частности, при выборе оптимальных на­строек автоматических регуляторов или при улучшении свойств нитей (проволока, пряжа, искусственное волокно и др.).