Details

Данная работа посвящена исследованию методов и разработке системы многокритериальной оптимизации для управления промышленными процессами. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Изучение методов многокритериальной оптимизации. 2. Поиск и исследование данных, содержащих параметры для оптимизации. 3. Разработка модели многокритериальной оптимизации с использованием выбранных методов для разработки модели. 4. Интеграция системы с веб-интерфейсом на Flask для взаимодействия с пользователями в режиме реального времени. 5. Оценка эффективности модели на тестовых данных. 6. Анализ результатов и формулировка рекомендации по дальнейшему применению оптимизации. В результате разработана и протестирована модель, которая может быть интегрирована в системе предписательной аналитики. Для достижения поставленных задач в ходе работы использовались следующие информационные технологии: Python 3.10.13, Visual Studio Code, NumPy, Matlotlib, Pymoo, Flask, pandas, plotly, Яндекс.Диск.

This work is devoted to the study of methods and the development of a multi-criteria optimization system for industrial process management. Tasks that were solved during the research: 1. Study of multicriteria optimization methods. 2. Search and research of data containing optimization parameters. 3. Development of a multi-criteria optimization model using selected methods for model development. 4. Integration of the system with the web interface on Flask for real-time interaction with users. 5. Evaluation of the effectiveness of the model based on test data. 6. Analysis of the results and formulation of recommendations for further application of optimization. As a result, a model has been developed and tested that can be integrated into a prescriptive analytics system. To achieve the tasks set, the following information technologies were used in the course of the work: Python 3.10.13, Visual Studio Code, NumPy, Matlotlib, Pymoo, Flask, pandas, plotly, Yandex.Disk.