Бесплатный автореферат и диссертация по географии на тему

Решение некоторых обратных задач гидрооптики методами адаптивной оптимизации

ВАК РФ 11.00.08, Океанология

Автореферат диссертации по теме "Решение некоторых обратных задач гидрооптики методами адаптивной оптимизации"

АКАДЕМИЯ НАУК СССР ■ИНСТИТУТ ОКЕАНОЛОГИИ ИМ.П.П.ШИРШОВА

На правах рукописи УДК 519.6:551.463.5

Волынский Владимир Александрович

РЕШЕНИЕ НЕКОТОНЙ ОБРАТНЫХ ЗАДАЧ ГИДРООПТИКИ МЕТОДАМИ АДАПТИВНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

11.00.08 - океанология

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Москва - 1990

Р'аоота выполнена б Институте океанологии им.П.П.Ширшова

АН СССР

Научный руководитель

кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник А.И.Судьбин

Официальные оппоненты

доктор физико-математических наук В.К.Пелевин

Ведущая организация

- кандидат физико-математических наук Н.М.Новикова

- Московский энергетический институт

Зашита состоится ¿¿^/иЩ 199{т- в /4 4 ото Совет;

часов

на заседании специализированного Совета К.002.86.02 по присуждению ученой степени кандидата наук в Институте океанологии им.П.П.Ширшова АН СССР по адресу: 117218, Москва, ул.Красикова,

д. С,А.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ¡Ы-ститута океанологии им.П.П.Ширшова АН СССР.

Автореферат разослан " //" ¿¿¿¿^¡.Щ

Ученый секретарь ^ ./

специализированного Совета>'

к.г.н.

С

//

С.Г,Панфилова

" I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы диссертации. Решегги^ сбоатннх злдач тфвдстака-ет большой интерес в различных областях нэуки и техники. Пг.и лс~ следовании распространения электромагнитных золн оптического дк-апазона в водах Мирового океана решение обратных задач позволяет определить количественный состав различных компонент морской воды по измеренным гидрооптическим характеристикам. Оперативные оценки количественного состава морской воды необходимы для регулярного экологического контроля. Они также играют важную роль в биологических исследованиях и рыболовстве. Решение обратных задач приобретает особую важность при использовании дистанционных методов, позволяющих осуществлять мониторинг больших водных массивов.

Один из путей решения обратных задач, состоит в использовании численны* методов нелинейного программирования. Среди известных в настоящее время методов не существует такого, который позволил бы решать любые задачи. Применение отдельных.методов нелинейного программирования не всегда позволяет получить решение с удовлетворительной точностью, приводит-к значительным вычислительным затратам и требует высокой квалификации-исследователя е да"йной области. .

Выбор наиболее эффективного метода и его параметров для решения конкретной задачи возможен благодаря применению адаптивной стратегга (Сухарев А.Г.-1971, растригин Л.А.-1976, Амелина Н.И.-1978). Известные алгоритмы адаптивного поиска либо используют диалоговый подход (Бломроз В.К.-1976, £втуЕенко ¡0.Г.-1978), при котором от исследователя требуется высокая квалификация в области алгоритмов оптимизации, либо ориентирована на жестко заданную классификацию поверхностей остшззирувмых функций (Кудрин В.Г.-■3'*7). Нром% тоге, ::<-ют чэк-э Екего коккгетнуя про-

ткнув оме^тзци?", не гес-тщкяяу*- ск~'г-0~:.ггн, что зе-

'.'рудою"! возможность их применения в данной области.

Таким образом, актуальность темы диссертации следует из необходимости разработки эффективных алгоритмов адаптивной оптими-низации, ориентированных на широкий класс функций, в частности, применимых для решения обратных задач гидрооптики. Цель и основные задачи работы.

". Разработка алгоритмов адаптивной оптимизации для решения гарокого круга обратных задач методами нелинейного программирования .

2. Создание программного обеспечения, реализующего алгоритмы адаптивной оптимизации, доступного для широкого круга исследова-

и учитывающего специфику обратных задач гидрооптики.

3. Разработка алгоритма восстановления спектров показателя ъертккального ослабления по отдельным значениям этой величины, необходимого для решения обратной задачи определения параметров морской воды.

4. Разработка алгоритма коррекции экспериментальных данных, удовлетворяющего высоким требованиям к точности исходной информации, предъявляемым при решении обратных задач.

5. Разработка алгоритма решения обратной задачи определения параметров морской воды по результатам измерений спектрального показателя вертикального ослабления с помощью алгоритмов адаптивной оптимизации.

Научная новизна работы состоит в том, что в диссертации математически обоснованы оригинальные алгоритмы адаптивной оптимизации, на основе которых автором разработан диалоговый пакет программ оптимизации с адаптивной стратегией поиска, с помощью адаптивной стратегии и средств пакета автором решена задача определения параметров морской воды по результатам измерения показателя нерткк&дьного ослабления в диапазоне длин волн 410-590 нм и на

длине волин 534 гаи, получены оригинальные результата. Разработан алгоритм восстановления спектрального показателя вертикального ослабления по отдельным значениям этой величины. Такие разработан ясвнй алгоритм коррекции данных, примененный к спектральным зависимостям коэффициента яркости моря, что позволило повысить точность определения параметров морской воды по индексу цвета. Положения, выносимые ка защиту

1. Новый алгоритм адаптивной стратегии поиска решений в задачах нелинейного программирования, включений алгоритмы параметрической, структурной и функциональной адаптации.

2. Пакет программ оптимизации'с адаптивной стратегией поиска.

3. Новый алгоритм коррекщяг?ксп--г::^йнт--дъных даиих измерений.

4. Алгоритм и методика решения обратной задачи определения параметров морской воды по спектральным характеристикам показателя вертикального ослабления.

5. Алгоритм и методика решения обратной задачи оценки параметров морской воды по результатам измерения показателя вертикального ослабления на фиксированной длине волны.

Научная и практическая ценность работы заключается в разработке новых алгоритмов адаптации, позволяющих сократить,по сравнению с известными, вычислительные затраты и повысить точность получаемого результата. Разработанный в диссертации метод определения состава морской воды по измеренным значениям показгтеля вертикального ослабления может быть использован в современных методах диагностики состояния водных сред, в частности, для определения биопродуктивности и контроля загрязнений.

Разработанный и описанный в диссертации диалоговый пакет

t г - 4'-

программ оптимизации в вариантах, ориентированных на решение задач оптимального проектирования электронных цепей и задач биологи,i, оыл внедрен и используется в ряде организаций, что подтверждается актами о внедрении.

Апробация работы. Основные материалы диссертации были доложены на X и XI Пленумах рабочей группы по оптике океана Комиссии йо проблемам Мирового океана АН СССР, на семинаре кафедры теории операций ВМК МГУ (1982), на Всесозной научно-технической конференции "Проблемы повышения эффективности и качества систем синхронизации" .(Львов,1985), на семинарах общества им.А.С.Попова (1983-1985), на расширенном коллоквиуме Лаборатории оптики океана ИОАН СССР.

Структура и объем работы.

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав и заключения. Она содержит 100 страниц основного машинописного текста и 39 рисунков. Список литературы содержит 94 наименования.

Содержание работы. Во введении обоснованы актуальность работы, ее новизна, кратко изложено содержание работы и сформулированы положения, выносимые на защиту.

В первой главе дана математическая постановка решаемых б работе обратных вэдач гидрооптики, перечислены основные требования, предъявляемые к решению, приведен обзор работ по использованию методов оптимизации и их программной реализации, обоснована необходимость разработки адаптивной стратегии поиска решений. Там же-рассмотрены модели гидрооптических характеристик, которые используются для решения поставленных в работе задач. В п. 1.4 сформулированы основные задачи диссертации.

Обратная задача формулируется следующим образом: для модели Sm(P'), наиболее полно отражающей измеряемую гидрооптическую

характеристику (ГОХ), найти вектор параметров Р' такой, чтобы некоторый функционал C[Sb,Sm( Р')], где Ss - экспериментально измеренная ГОХ, достигал своего минимума, а вектор Р' лежал в области физически реализуемых значений Dp

£[S3,SM( Р' }] = min £[Se,SM( Р')] ■ P'€Dp

Адекватно обратной задаче формулируется задача нелинейного программирования: найти точку X*, где X - N-мерный Еектор параметров, лежащую внутри допустимой области решений Dx, в которой

целевая функция (ЦФ) F(X*) = min Р(Х). Допустимая область зада-

XiDx

ется неравенствами, обеспечивающими физические ограничения, gk(X) 0. к =1.2...Kg gxCX) = 0, 1 =1,2...Lg

х" ^ $ х?, 1 = 1.2...N, X = (х1,х2...хн) Основные трудности, возникающие при решении обратных задач методами нелинейного программирования, связаны со сложным видом целевых функций. Применение отдельных методов нелине&ного программирования не всегда позволяет получить решение с удовлетворительной точностью и в приемлемое время. Это объясняется' тем, что большинство методов численной оптимизации ориентировано на опре- -деленный класс функций. Реальные функции могут существенно отличаться от тех, на которые ориентирован используемый метод, и он будет эффективен лишь в некоторой области оптимизируемой функции. Поскольку не существует универсального метода нелинейной оптимизации, позволяющего решать любые задачи, разрешение указанных трудностей возможно при использовании адаптивной стратегии поиска, позволяющей строить из ряда методов численной оптимизации последовательность, которая обеспечивает получение решения с минимальными вычислительными затратами. На возможность использования адаптивных алгоритмов указано в ряде работ (Б.В.Кудрин, Л.А.Рас-

- б -

тригин, А.Г.Сухарев и др.). Известные алгоритмы обладают определенными ограничениями на типы функций и имеют узкую проблемную ориентацию, 'не охватывающую задачи океанологии. Проблема, таким образом, состоит в разработке алгоритмов адаптации более широкого профиля и создании программного обеспечения, ориентированного на решение задач гидрооптики.

Во второй главе дано математическое обоснование новых критериев эффективности работы методов оптимизации и оптимизационного процесса в целом. Описаны алгоритмы параметрической, структурной и функциональной адаптации и рассмотрены пример их использования. На основе адаптивных алгоритмов разработан пакет программ оптимизации, содержащий библиотеку базовых целевых Функций, библиотеку модулей расчета исследуемых характеристик и библиотеку методов оптимизации, в состав которой входят 22 метода. Первые две из указанных библиотек позволяют "значительно упростить и ускорить этап подготовки задачи к решению, третья - позволяет гибко использовать адаптивную.стратегию поиска. Ориентация на конкретную область исследований осуществляется заменой небольшого числа модулей пакета. Настоящая версия пакета предназначена для решения задач .гидрооптики.

Адаптация представляет собой процесс управления некоторым другим процессом (в частном случае процессом оптимизации ЦФ). Основной "целью адаптации является сохранение квазипостоянства некоторых характеристик управляемого процесса. Под процессом оптимизации будем понимать поиск параметров исходной задачи алгоритмами, определяемыми набором параметров {Р1}. Выбор алгоритма и его параметров влияет на точность получаемого результата и время, за которое он может быть достигнут. Эти показатели взяты в качестве .характеристик процесса оптимизации. Целью адаптивного управления

процессом оптимизации является достижение максимально точного результата за минимальное время.

Для разработки алгоритмов адаптации, введена оценка для сравнения методов -. эффективность работы метода и процесса оптимизации в целом.

Пусть имеется груша методов оптимизации М.,, и^... Мр, и каждый из методов начинает решение задачи в точке н-мерной области поиска Хо и делает несколько шагов. Тогда метод Мк работает эффективно по сравнению с другими, если он обеспечивает наибольшее убывание Щ при наименьшие вычислительных затратах.

В качестве параметра эффективности■работы метода предложена величина

Р(Х ) 1

г2 -- ,

W • F(X ) i i+1

которую в дальнейшем будем называть текущим ресурсом метода к, где W^ - вычислительные затраты на 1-й итерации. Метод.М е {Мк} является эффективным в окрестности U(Xo), если г2 = max (r2k}.

Для определения эффективности процесса оптимизации рассмотрим последовательность методов (Нк> с релаксационной схемой. Будем говорить, что процесс оптимизации в целом является эффективным, если на каждом его этапе используется эффективный метод. Таким образом, задачей адаптации является поддержание процесса оптимизации в целом эффективным.

Для непрерывных выпуклых ЦФ с ограниченной по Липшицу (с константой L) первой производной, получено следующее соотношение:

г 2

Р(Х^) , а. • gP'(Х±)В

?iXi+1).Wi W. 2.L.W..?(X1+1) ■'л- !>ч - косинус угла между направлением антиградиента и направ-

лением спуска из точки х1. лева* часть неравенства представляет собой текущий ресурс метода М. Правая часть нерав^нстьа, усредненная по 3 последовательным итерациям, названа предельным ресурсом метода и обозначена Нм. Он представляет собой оценку, объединяющую свойства метода и минимизируемой функции и учитывающую вычислительные затраты. Критерий эффективности метода запишем ь виде неравенства г2 > им

При нарушении этого неравенства для поддержания эффективности процесса оптимизации первоначально используется алгоритм параметрической адаптации. Если изменение параметров метода не приводит к восстановлению неравенства, то производится структурная адаптация. Для этого каждым из методов Шк) делается три итерации, и в качестве наиболее аМ-утим^го ь окрестности данной точки метода выбирается тот, предельный ресурс ко^орог^ ¡„^г.олъ-ший. Алгоритм функциональной адаптации позволяет изменять "вид ЦФ с целью получения наиболее точного и физически адекватного решения.

Проиллюстрируем применение адаптивной стратегии на примере, в качестве которого взята ЦФ Р(Х)=(х^ + х2 - 11)2+(х1 * >:| - 7)г. Для оптимизации использованы метод наискорейшего спуска и метол Хука-Дкивса. Без адаптации первый позволяет за 16 итераций достичь минимума 0,241-Ю-8, а второй за 9 итераций - 0,164-ю-4. При использовании параметрической и структурной адаптации за 13 итераций достигнуто значение ЦФ равное 0.

В 3 главе описаны алгорим восстановления спектральных характеристик показателя вертикального ослабления (СПВО) и алгоритм коррекции экспериментальных данных, который в настоящей работе применен к задаче удаления выбросов, вызываемых солнечными блика-, ми, на спектральных зависимостях коэффициента яркости моря (СКЯ). Методика, разработанная на основе изложенного алгоритма, позволя- .

- я -

лт существенно снизить погрешность измерений при неблагоприятных условиях наблюдения и повысить точность определения параметров воды, рассчитанных по регрессионным соотношениям.

Для решения задачи восстановления СПВО по отдельным значениям этой величины были исследованы результаты измерений СПВО в диапазоне 410-590 нм,- полученные в Балтийском, Кариб^ом, Средиземном, Черном и Японском морях, а также в Атлантическом океане, общим объемом 330 реализаций. Методом главных компонент получена система собственных векторов ЕК(М и методом факторных нагрузок определены опорные длины волн А*, измерения на которых позволяют восстановить с заданной точностью всю спектральную зависимость. Анализ спектральных зависимостей статистических характеристик исследованного массш-а данных позволяет разделить его на 3 массива - чистые воды -(а(440) 0,13 м-1), относительно мутные воды (0,18 < а(440) < 0,9 м-1) и воды Балтийского моря (0,40 < а(44П) ^ 3,5 м-1), для каждого некоторых определен набор собственна, векторов и а (А,).

При решении обратных задач ио СПВО погрешность восстановления по спектру играет важную роль, поскольку концентрация .пигментов хлорофилла и "кел'юго" вещества определяется преимущественно значениями а(А) в «^ичей области рассматриваемого диапазона (410430 нм). Для щ>т>н> и в-'-орого мапмод арнднчя отопительная погрешность в &?\>й ч*стн щачьъоыя ¡три восотйновлевии по 1 собственному вектору для К*= 440 нм составляет Ъ%, для третьего-7%. Восстановление по методике, разработанной В.Н.Пелевиным, по а. = 500 нм приводит к погрешностям 165?, 10Ж и 39%. При восстановлении по значениям а, измеренным на неоптимальной длине волны. 534 нм, максимальная относительная погрешность в диапазоне 410570 нм составляет для 3 массивов 28%, 2955 и 49% по предложенной методике и 2в~, 135& и 57% по методике В.Н.Пелевина. Откуда следу-

ет, что для решения обратных задач восстановление спектров по А. = 534 нм рекомендуется производить для массивов 1 и 3 по полученным в работе собственным векторам, а для массива 2 по методике Б.Н.Пелевина.

При дистанционном измерении СКЯ рассчитывается по формуле: р(А.) = П-(Вм(Я) - 0.02• Вн(Я>)/Ео(Л.),где Вм(А) - яркость восходящего потока излучения, которая складывается из потока диффузно рассеянного назад из моря и отраженного от морской поверхности вверх излучения небосвода, Вн(\) - яркость неба в зените и Ео(АО-суммарная облученность поверхности моря (й - постоянный коэффициент). Наибольшим .флуктуации подвержена величина Вм(Я). При малых высотах Солнца первый и второй потоки флуктуируют.слабо, и поэтому точность определения р(Л) не хуже ЮЖ. С увеличением высоты Солнца в поле зрения канала, регистрирующего бм(\), попадают солнечна блики, вызывающие сильные выбросы в записи вм(Я).

Количественным критерием качества сглаживания р(А.) выбран следующий. Пусть рИ(А.) - идеальная характеристика без учета флуктуация, а Рф(А-) - флуктуационная характеристика, на которой имеют место выбросн. Тогда Рф(А.) будем считать гладкой, если справедливо Лр /ри =[рф(Л.) - ри(А.)]/ри(А) $ 0,1, откуда следует условие нарушения гладкости для Бмф(л).

Для выделения выбросов строится опорная функция Бон, г -ячестве которой используется парабола, построенная методом наименьших квадратов на всей совокупности экспериментальных точек ВмфЯ). Условия, определяющие начало (А,а) и конец выброса (Аъ), для правого и левого склона записываются следующим образам: - для левого склона

<ДБмф(Аа) <1Боп(А.а) начало выброса - - / - - г,где г - кояЩя-

0л <ЗА

циент превышения г= 2,5

. <1ВМф(А.Ь) (ЗВОП(ЯЪ)

конец выброса - < 0 и- > О

аА в\

- для правого склона начало выброса 4Вмф(Яа)/аЯ > 0-и"сВоп(Л.а)/с1л < О

конец выброса

(ЗВМфШэ)

/

<ЬОП(ХЪ)|

> г

л

Удаление выброса производится заменой точек выброса точками квадратичной параболы, построенной методом наименьших квадратов на множестве незабликованных точек, которые выбираются слева и справа от левой и правой границ выброса.

Результаты коррекции модельной кривой, реализаций, полученных в Средиземном море. Атлантическом и Тихом океанах, показывают, что алгоритм позволяет"устранять выбросы с погрешностью, не превышающей 10%.

Сравнение разработанного метода с методом медианной фильтрации показало, что при ширине "окна" меньше минимальной ширины выброса, сглаживание практически ничего не дало; при ширине, примерно равной средней ширине выброса, все выбросы несколько сглаживаются и размываются, а при ширине, превышающей максимальную ширину выброса, вся зависимость очень сильно искажается. Для разработанного алгоритма незабликованные точки, соседние с выбросом, не искажаются в процессе сглаживания.

В главе 4 описаны алгоритмы решения обратных задач определении параметров морской воды по спектральным характеристикам пока зателя вертикального ослабления (СПВО) и по данным измерений показателя вертикального ослабления на длине волны 534 нм. В.качестве модели СПВО была использована :

Хп 4,3 -<- (3 • (—1 " л, '

гдъ а\У8Ь(л>, показатели поглощения чистой морской

воды но Р.Смиту и К.Бейкеру, удельного поглощения пигментов фитопланктона, удельного поглощения "желтым веществом" по О.В.Копеле-вкчу. рм, р - компоненты модем обратного рассеяния и, наконец, схл* ~ параметры модели - концентрация хлорофилла (мг/м-5),

показатель поглощения "желтым веществом" на длине волны 390 т (Ск = аеж(390), к-'), объемная концентрация межой ь~?еси (в

см3/мэ).

Задача формулировалась следующим образом: определить параметры модели так, чтобы а (А.) наилучшим образом аппроксимировала измеренный СПВО во всем спектральном диапазоне 410-590 нм. Такому требованию удовлетворяет, в частности, решение задачи :

410 ^ Я $ 590

С целью сравнения задача решалась двумя методами - широко' распространенным методом наименьших квадратов (ИНК) и методом адаптивной оптимизации (ОПТ).

Для решения задачи ОПТ методом была сформулирована целевая функция вида:

Р(Х) = -^-/я [а и(>0 - а (\.Х)] 2 + (X) + ^(Х),

где - число точек рассматриваемого спектрального диапазона, X = (Схл, сж. \) - вектор параметров, з^Х), б2(Х) - функциональные ограничения. Кроме того, на вектор параметров были наложены ограничения вида Хн $ X < Хз. Первое ограничение g1(X) накладывает условие на максимальное относительное отклонение модельной характеристики а1м(Я,Х) от измеренной аП1(л.):

О, При < Е .¡ах

(Эл - Зшах) 10 л при > Б шах

где Э___ - заданное максимальное относительное отклонение, а 5, -

Шс1Л Л

текущее относительное отклонение.

Минимизируя функцию Ф(Х), МНК мокно добиться минимального среднеквадратичного отклонения,однако в отдельных точках спектра относительное отклонение, как показали расчеты, может в 2-3 раза превышать среднее относительное отклонение. Введение ограничения . g1 позволяет контролировать максимальное относительное отклонение; при решении задачи ОПТ-методом.

Второе функциональное ограничение ег(Х) контролирует отноше-^ ние вклада поглощения и обратного рассеяния. Из соотношения эе = 0,8-а, погрешность которого оценивается в 20?, следует, что 0,64-а < « < 0,96-а. Функциональное ограничение g?(X) определяется тогда следующим образом:

8>(*) =

0, при Сгенх < 0,375 и ат1п » 0,0417

(йяах - 0,375) 2 ..при Отак > 0,375

(0,0417 - ОтЗ.п) 2 . при иш1п < 0,0417

где Отах, Опил - максимальное и минимальное отн^ение р(Л.)/зе(Л) Наложение ограничений к приводит к росту ЦФ ?(Х) при выходе за область допустимых решений Г). Если начальная точка поиска Хо л»тт ен области 3, то любое направление, е&дущ** к области Р, будет " "-одить к убыванию

Поиск начальной точки Хо осуществляется двумя путями. Первый спосо« состоит в использовании МКК при Р(Л.)=0. В этом случае система более, устойчива. Если, однако, решение:не удовлетворяет фи-яяческкм требованиям, иепальзудтся быстрый случайный поиск.

Выбор метода оптимизации осуществляется с использованием адаптивной стратегии поиска на основе как параметрической, так и структурной адаптации.

Для массива данных измерений.СПВО (270 спектров, измеренных в Атлантическом и Тихом океанах, Черном, Балтийском, Тирренском и Японском морях) была решена задача определения параметров морской воды двумя методами - МНК и ОПТ. Результаты показывают, что: 1 -использование в качестве метода решения МНК не всегда позволяет получить решение; 2 - решение обратной задачи МНК без учета р дает среднюю погрешность в определении С 33%, в то время как с учетом Р эта погрешность возрастает, доходя до 55%; 3 - решение задачи ОПТ методом позволяет более точно определить с , погрешность для гфив*дхнн-,.< р-.чу.'!Ыспоь не преыюшет 20?; 4- ""пользо-н»кие ОПТ метода позволило найти физически иОоиьиыашое решение для всех рэгснотрнчнх '"-лучаеь; 5 - сравнение средних отчпонт^лъ-!\чгреаноетей СПВО для МНК и ОПТ показывает, что пис.недний метод обеспечивает более высокую точность восстановления.

По данным измерений показателя вертикального ослабления на длине волны 534 нм, полученным в ряде рейсов, были восстановлены 74 спектра в диапазоне 410-590 нм и проведены расчеты парзм&^ЧФ морекий вода по методике, изложенной выше.

В результате решения обратной задачи получены значения с^ и V . для которых была выявлена корреляционная связь мезкду ними и измеренными на пробах сп и V®, в соответствии с которой гк-луче-нн регрессионные соотношения.*и =Шч2,^о-с „-2,55) .и У =2,Я£.7 ■» -чЗ.ЗбЭ.

С. помощью статистического моделирования было прон^-ни «<•-

н^ * . 'л о' ' [г .'"! " ' '1. ! . ь тп 10,

< ' 'о "и г--' ( . : ^ ^ ) v1 для "и - "г- ■ :: -

заций троводился расчет параметров модели ОПТ методом. Я^я ю и % г.йиевдл устойчиво, ¡фу "От ряда реализаций устоЯчшк«:ть нарушалась. Зтот факт объясняет дс»»»амю 'большую погрешность ре-

зул >-тагпв решения для воестанок^кых спектров, поскольку максимально« относительное отклонение при *о»;с"»якпрл<>чш по л.-^34 км для первого и третьего массивов соо-. авляет 23 и 4Я1*, я л,*« % »«,..•-сива -

В заключении сформулированы ОСНОВНЫЕ {культа?«, в диссертации.

1. В диссертации разработаны адаптивные методы оптими?«;^ для решения обратных задач.

2. Для ре&яиздции алгоритмов адаптации разработан диалоговый м^кет программ Полученные с его помощью результаты иодтгъущшг ътр'^е'и^^псггь ретиво*,-,Я ч/ц-пг р

3. Дли ум*ани«цйя погрешности м^ерименг^л^-^л дашш. разработки алгоритм корре.квд^, иопо.пьзоьанный для обработки измерений спектрального коэффициента яркости моря и позволивший б большинство случаев снизить погрешность ДО 1/1«.

4. гляр^лотла адгоритм, м-годика и программное обеспечение для решения обратной задачи одрр.деления параметров морокой воды -С ,

(390}, Ум, И тгурчмьлях -тиц- } ¡Л Г>|'л.) .¡.. ГТПВО. На

г>оеон|- инд.мйЧ1* ! у , .. „"ги.-. ной »идьЧИ ДЛЯ 2"0 ОПвК-ТральЧ><:'. ХШ'-'Н'ГЙГШО ; ;»У, МОЖНО од^.мйОЬ еуьот: том, что методика рАшекля параметров морской воды и оптических

:>• ...лучить $и?ичеоки адекватные реюеяя». о. уия^м'чн мйтодйкй и программное обеспечение для

01 деления параметров морской вода по рк^у/.ь нI вертикального ослабления на фик-

дзинй ь . .v-.. 74 спектральных харзктеристи-

». "Г. у»-.чу..«>-•"•оп1)Г-1?чб.п-ния значений, полученных ¡три решении

обратной &ядачи, и'значений параметров морокой вода, из«в[*гн«гох я- пробяч Скл и Vm, получены регрессионные соотношения. Приведений. результаты свидетельствуют о том, что методика решения задачи определения параметров морской вода и оптических характеристик позволяет получить решения с удовлетворительной погрешностью. .

6. Программное обеспечение, разработанное для ПЭВМ IBM PC ХТ/АТ, отличается надежностью и включено в состав' комплексов программ обработки данных в реальном времени.

Публикации по теме диссертации

• 1. Волынский В.А. Методика комплексного использования алгоритмов оптимизации в задачах проектирования. Техника средств связи.Сер. ТРС, вып.1,М.,1979,с.85-92.

2. Волынский В.А. Пакет программ оптимизации, ориентированный нз решение задач машинного проектирования электронных схем. Техника средств связи. Сер.ТРС, вып.1, М.,1980, с.58-63.

3. Волынский В.А. Адаптивная оптимизация в схемотехнических задачах проектирования РЭА систем связи. Техника средств связи.Сер. ТРС, вып. 1,1982,с. 121-133.

л. Воинский В.А. Адаптивно-диалоговая систем* ои-тимхььнон» проектирования электронных схем. В сб. тез. док^жо« .-.-¡-¿¡т. еко.--; "Применение ЭВМ при исследовании и проекi ят».-^--u-i;! радя--,-. з^..^чал систем и цепей", М., ВЛНХ, ¡383, г .'7.

Z. Волынский В.А.,Гомцян А.О. .Буровин А .Б. ,гй*киг' И.", üiiHH'jS 'Гптимизации систем связи с адаптивной дельта-модуляц^*. -5.' -.r.'ioe моделирование. Киев,"Каукова думка": 1334, к

Ъ&ы-хлй В.А; Диалоговая »«ПША&Ш СИОТвМЯ САПЧ. F гг..

научн.-технич. .ьн- отл и качесьа сиг ..-■

7. БОЛЫНСКИЙ В.А., РИЭКИН Й.Х., ФОМИН H.H. М*зйЯЬ.ЧЗ .t#Ö.5Kö Sj-^H; чин разбросов ня характеристики синхронизованное-о Л1Щ-С •»"«'рятора. там же, ¡:. i?-i8.

о. Вола некий Б. А. Г-ПтИИИЯйЦИл Пг1,/;Ио.-*леК .фОНЧЫХ (•.-'¡"•Я .«.,». адаптивной стратегии. Радиотехника, N ?, 1985, е.52-ЗГ>.

в.-,.яннский В.А.,Ризкин И.Х..Фомин H.H. Машинное исследование ыгцячи« pftsßpocoB на характеристики ЛПД-генератора. Радиотехника а »Лиь-трочика.т.а», N 1986, с. 1093-104?.. in. Волннский В.А.,Судьбин А.и. Устранение искажающих выбросов в «коп^г,¡«читальню? данных. - В сб. "Оптика моря и атмосферы", Л.: ГОЛ, '968, с. 256-257.

м. Волынский В.А., Судьбин А.К. Алгоритм отбраковки выбросов экспериментальных данных при гидрооптических исследованиях.- Океанология, 1989, т.29, вып.5, С.ввв-870.

ц.ввнский п.А..Судьбин А.И. Исследование спектров показателя вертикального ослабления методом главных компонент. - В сб.: опта моря и атмосферы, Красноярск, 1990, о. 8В-Я6.

Sox.so'/l й Пем.л.1,0.

Подписано к печати 21.11.1990 г. Зак.х 7П. Тирах 101).

Институт океанологии им.Ч.П.Чиршова Лкадемии наук СССР Москва, ул.Красикова, дом 23.