Application of the “jumping frogs” algorithm for research and optimization of the technological process

Abstract

EN: Context. An application of the method of a “jumping frogs” search algorithm to construct optimal experiment plans for cost (time) in the study of technological processes and systems that allow the implementation of an active experiment on them is proposed. The object of study are optimization methods for cost (time) costs of experimental designs, based on the application of a “jumping frogs” search algorithm. Objective. To obtain optimization results by optimizing the search of a “jumping frogs” search algorithm for the cost (time) costs of plans for a full factorial experiment. Method. A method is proposed for constructing a cost-effective (time) implementation of an experiment planning matrix using algorithms for searching for “jumping frogs”. At the beginning, the number of factors and the cost of transitions for each factor level are entered. Then, taking into account the entered data, the initial experiment planning matrix is formed. Then, taking into account the entered data, the initial matrix of experiment planning is formed. The “jumping frogs” method determines the “successful frog” by the lowest cost of transitions between levels for each of the factors. After that, the permutations of the “frogs” are performed. The «frog» strives for the most “successful” and, provided it stays close, remains in the location. Then the gain is calculated incomparison with the initial cost (time) of the experiment. Results. Software has been developed that implements the proposed method, which was used to conduct computational experiments to study the properties of these methods in the study of technological processes and systems that allow the implementation of an active experiment on them. The experimental designs that are optimal in terms of cost (time) are obtained, and the winnings in the optimization results are compared with the initial cost of the experiment. A comparative analysis of optimization methods for the cost (time) costs of plans for a full factorial experiment is carried out. Conclusions. The conducted experiments confirmed the operability of the proposed method and the software that implements it, and also allows us to recommend it for practical use in constructing optimal experiment planning matrices. UK: Актуальність. Запропоновано застосування методу «стрибаючих жаб» для побудови оптимальних планів експериментів за вартісними (часовими) витратами при дослідженні технологічних процесів та систем, що дозволяють здійснювати над ними активний експеримент. Об’єкт. Методи оптимізації за вартісними (часовими) витратами, основані на застосуванні алгоритму пошуку «стрибаючих жаб». Метою роботи є отримання результатів оптимізації шляхом оптимізації за допомогою алгоритму «стрибаючих жаб» за вартісними (часовими) витратами планів повного факторного експерименту. Метод. Запропоновано метод побудови за вартісними (часовими) витратами реалізації матриці планування експерименту з використанням алгоритму «стрибаючих жаб». На початку вводиться кількість факторів і вартість переходів для кожного рівня факторів. Потім з урахуванням введених даних формується початкова матриця планування експерименту. Метод «стрибаючих жаб» визначає найбільш «успішну жабу» та найменшу вартість переходів між рівнями для кожного з факторів. Після цього виконуються перестановки «жаб». «Жаба» прагне до найбільш «успішних» і, за умови, що вона залишається поруч, залишається на місці. Також розраховується виграш порівняно з початковою вартістю (часом) експерименту. Результати. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує запропонований метод, який використовувався для проведення обчислювальних експериментів для вивчення властивостей цих методів при вивченні технологічних процесів і систем, що дозволяють здійснювати над ними активний експеримент. Отримані результати оптимальних планів експериментів за вартісними (часовими) витратами порівнюються з початковою вартістю експерименту та розраховується виграш у порівнянні з початковим планом експерименту. Висновки. Проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого методу та програмного забезпечення, яке його реалізує, а також дозволяє рекомендувати його для практичного використання при побудові оптимальних матриць планування експериментів.