Le tecniche di ottimizzazione basate sulla teoria degli sciami (PSO) sono metodi non lineari che ricadono nella classe degli algoritmi di ottimizzazione di tipo probabilistico a ricerca guidata, così come gli algoritmi generici, pur differenziandosi da questi ultimi per una "filosofia" di funzionamento completamente diversa. L'esploeazione del dominio di ricerca, infatti, viene effettuato dagli individui (o particelle) che costituiscono la popolazione (o sciame) attraverso un processo che, pur rimanendo fondamentalmente di tipo stocastico, si basa non sulla competizione, quanto piuttosto sulla collaborazione tra gli individui. La determinazione delle direzioni lungo le quali le particelle si muovono, cioè, viene effettuata sulla base della memoria che ognuna di esse conserva non solo della propria migliore posizione ma anche della migliore posizione in assoluto raggiunta da tutto lo sciame. Recentemente, tali tecniche hanno mostrato una notevole efficacia nella risoluzione di problemi multi dimensionali, in presenza di funzioni discontinue, arrivando, in taluni casi, ad ottenere risultati migliori rispetto a procedure di ottimizzazione basate su algoritmi genetici. Per tale motivo, si è ritenuto di interesse indagarne l'applicabilità in un campo, quello del Conceptual design che si presta particolarmente bene, per la contemporanea presenza di variabili continuee/discrete e di funzioni obbiettivo di tipo discontinuo, a testare la validità di procedure di ottimizzazione alternative. Preliminarmente l'algoritmo è stato applicato ad una funzione bidimensionale caratterizzata da 760 minimi locali edm un solo minimo globale. tale analisi ha permesso di slezionare i valori dei parametri caratteristici della procedura PSO di ottimizzazione. Si è poi affrontato il problema della definizione della configurazione di un velivolo da trasporto commerciale che minimizzi il costo diretto operativo su di una assegnata tratta. Il problema è stato schematizzato attraverso 10 variabili di progetto (di cui 4 discrete) riguardanti la definizione sia del velivolo che del profilo di missione ed 8 funzioni di vincolo. L'efficacia dell'algoritmo di ottimizzazione PSO è stata confermata, infine, attraverso il confronto con i risultati ottenuti ottimizzando una procedura basata su algritmi genetici.

TECNICHE PSO APPLICATE ALL'OTTIMIZZAZIONE DI CONFIGURAZIONE DI VELIVOLI

DEL CORE, Giuseppe
2005

Abstract

Le tecniche di ottimizzazione basate sulla teoria degli sciami (PSO) sono metodi non lineari che ricadono nella classe degli algoritmi di ottimizzazione di tipo probabilistico a ricerca guidata, così come gli algoritmi generici, pur differenziandosi da questi ultimi per una "filosofia" di funzionamento completamente diversa. L'esploeazione del dominio di ricerca, infatti, viene effettuato dagli individui (o particelle) che costituiscono la popolazione (o sciame) attraverso un processo che, pur rimanendo fondamentalmente di tipo stocastico, si basa non sulla competizione, quanto piuttosto sulla collaborazione tra gli individui. La determinazione delle direzioni lungo le quali le particelle si muovono, cioè, viene effettuata sulla base della memoria che ognuna di esse conserva non solo della propria migliore posizione ma anche della migliore posizione in assoluto raggiunta da tutto lo sciame. Recentemente, tali tecniche hanno mostrato una notevole efficacia nella risoluzione di problemi multi dimensionali, in presenza di funzioni discontinue, arrivando, in taluni casi, ad ottenere risultati migliori rispetto a procedure di ottimizzazione basate su algoritmi genetici. Per tale motivo, si è ritenuto di interesse indagarne l'applicabilità in un campo, quello del Conceptual design che si presta particolarmente bene, per la contemporanea presenza di variabili continuee/discrete e di funzioni obbiettivo di tipo discontinuo, a testare la validità di procedure di ottimizzazione alternative. Preliminarmente l'algoritmo è stato applicato ad una funzione bidimensionale caratterizzata da 760 minimi locali edm un solo minimo globale. tale analisi ha permesso di slezionare i valori dei parametri caratteristici della procedura PSO di ottimizzazione. Si è poi affrontato il problema della definizione della configurazione di un velivolo da trasporto commerciale che minimizzi il costo diretto operativo su di una assegnata tratta. Il problema è stato schematizzato attraverso 10 variabili di progetto (di cui 4 discrete) riguardanti la definizione sia del velivolo che del profilo di missione ed 8 funzioni di vincolo. L'efficacia dell'algoritmo di ottimizzazione PSO è stata confermata, infine, attraverso il confronto con i risultati ottenuti ottimizzando una procedura basata su algritmi genetici.
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