Исследования совместной работы генетического алгоритма и алгоритма координатного поиска для оптимизации температуры отапливаемых помещений

Исследования алгоритмов оптимизации являются актуальными как для решения различных прикладных задач, так и для науки об искусственном интеллекте в целом. Методы оптимизации используются для решения экологических задач, в том числе задач энергосбережения. В рамках проекта «Умный город» актуально решение задач оптимизации теплогидравлических режимов зданий, в частности задачи устранения температурного дисбаланса в целях экономии тепловой энергии и улучшения микроклимата в квартирах. Приводится математическая постановка задачи оптимизации температурного режима помещений с помощью регулируемых устройств, описан гибридный алгоритм, который применяется для решения поставленной задачи. В рассмотренном алгоритме сочетаются два метода оптимизации: метод покоординатного поиска и генетический алгоритм. Таким образом, в гибридном алгоритме использованы стохастическая составляющая (элемент генетического алгоритма) и градиентная составляющая (элемент метода координатного поиска). Приводится описание вышеназванных алгоритмов, включая используемый математический аппарат и расчетные формулы. Представлены результаты численного эксперимента для предложенного алгоритма. Данные результаты сравниваются с результатами применения генетического алгоритма и метода координатного поиска в отдельности. Подтверждена гипотеза о том, что для повышения эффективности решения задач рассматриваемого класса необходимо объединение генетического алгоритма и градиентных методов. Вместе с тем делается вывод, что в случаях малой тепловой мощности радиаторов одной только оптимизации гидравлических сопротивлений клапанов недостаточно: необходимы также теплоизоляционные мероприятия и замена радиаторов. Практическая ценность работы состоит в возможности ее использования для решения задачи экономии тепловой энергии в системе жилищно-коммунального хозяйства.