В современном мире Интернет вещей стал неотъемлемой частью нашей жизни. Растущее число умных устройств и их повсеместное распространение усложняют разработчикам и системным архитекторам эффективное планирование и внедрение систем Интернета вещей и промышленного Интернета вещей. Основная цель данной работы - автоматизировать процесс проектирования промышленных систем Интернета вещей при оптимизации параметров качества обслуживания, срока службы батареи и стоимости. Для достижения этой цели вводится общая четырехуровневая модель туманных вычислений, основанная на математических множествах, ограничениях и целевых функциях. Эта модель учитывает различные параметры, влияющие на производительность системы, такие как задержка сети, пропускная способность и энергопотребление. Для нахождения Парето-оптимальных решений используется генетический недоминируемый алгоритм сортировки II, а для определения компромиссных решений на Парето-фронте - метод определения порядка предпочтения по сходству с идеальным решением. Оптимальные решения, сгенерированные этим подходом, представляют собой серверы, коммуникационные каналы и шлюзы, информация о которых хранится в базе данных. Эти ресурсы выбираются на основе их способности улучшить общую производительность системы. Предлагаемая стратегия следует трехэтапному подходу для минимизации размерности и уменьшения зависимостей при исследовании пространства поиска. Кроме того, сходимость оптимизационных алгоритмов улучшается за счет использования предварительно настроенной начальной популяции, которая использует существующие знания о том, как должно выглядеть решение. Алгоритмы, используемые для генерации этой начальной популяции, описываются подробно. Для иллюстрации эффективности автоматизированной стратегии приводится пример ее применения.
Введение. В связи с тем, что создаваемые технические средства, в том числе и мобильные энергосредства (МЭС), применяемые в аграрной сфере, характеризуются многими критериями качества, поставленные задачи должны решаться в многокритериальной и многофакторной постановке. Поэтому создание математического и программного
обеспечения решения этих задач является актуальным.
Цель исследования. Определение оптимальных функциональных характеристик МЭС сельскохозяйственного назначения со многими критериями качества, в том числе и противоречивыми.
Методы и средства. В данном исследовании было разработано алгоритмическое и программное обеспечение многокритериальной оптимизации функциональных характеристик мобильных энергосредств сельскохозяйственного назначения. Приведены математические модели доминирующих критериев качества МЭС, функциональные
ограничения и исходные данные для решения многокритериальной оптимизационной задачи по определению характеристик МЭС на стадии проектирования и совершенствования. В качестве доминирующих критериев, согласно экспертной оценке, применялись давление на почву, производительность, энергетическая оценка по относительному снижению полных удельных топливно-энергетических затрат, суммарные затраты на техобслуживание и ремонт, энергоэффективность.
Результаты. Выполнены расчеты значений критериев качества в пробных точках испытаний – в исследуемом пространстве параметров. Согласно разработанному алгоритму определено множество допустимых решений по конструктивным и функциональным характеристикам МЭС, отвечающим всем критериальным и функциональным
ограничениям, выдвинутым лицом, принимающим решение (ЛПР). А также определено Паретовское множество решений (точек) – наилучшие варианты функциональных свойств МЭС, по совокупности критериев не уступающих друг другу. Согласно оптимизационным расчетам, ЛПР выбирает среди Паретовских точек одну единственную.
Заключение. Разработанные математические модели и на их основе составленные программные средства позволяют оптимизировать при наличии мн