Оптимизация может быть однокритериальной
выявление независимых переменных параметров, влияющих на критерий качества;
разработку математической модели, отражающей взаимосвязь между параметрами и критериями качества.
Оптимизация может быть однокритериальной, т. е. проводимой по одному доминирующему критерию, и многокритериальной, проводимой по ряду критериев.
В простейшем случае качество системы может определяться одним критерием, зависящим от одного параметра:
Φ (A)=F, (α).
Чаще встречаются задачи, когда даже один критерий зависит от многих параметров. Такая задача более сложная.
В общем случае проектируемая система зависит от г варьируемых параметров αι...α,, которые являются координатами точки а = = (а[...а,) в r-мерном пространстве параметров. Параметрам задаются пределы, в которых они могут изменяться (ограничения).
Система характеризуется количеством k частных критериев Fι (a), Fi{a), ..., Fk{а). Для выделенной с учетом ограничений области независимых параметров условие оптимальности можно записать в виде экстремума некоторой целевой вектор-функции,
Ф(Л) ={F, (α), Fi(a), ..., Ft(a)) = extremum,
компонентами которой являются частные критерии.
Обычно рассматрйяают ограничения: параметрические (по габаритам, массе, быстроходности и другим параметрам); функциональные (по универсальности, возможности выполнения трудных операций) и критериальные (по критериям работоспособности и надежности — прочности, устойчивости, износостойкости, жесткости, нагреву, шуму и т. д.). Часто пользуются широким понятием конструктивных ограничений.
В зависимости от вида целевой функции, а также от вида ограничений существуют различные методы оптимизации (методы дифференциального исчисления, методы множителей Лагранжа, методы линейного и нелинейного программирования, методы динамического программирования и т. д.). Пример использования метода множителей Лагранжа для некоторых задач оптимизации конструкций дан в книге [23].
Для большинства инженерных задач используется численный метод многокритериальной оптимизации, основанной на так называемом ЛПх-поиске. Этот метод позволяет наиболее равномерно назначить необходимый минимум N пробных точек при исследовании выделенной области независимых параметров. При этом оптимизация вёдется по всем критериям с одновременным изменением всех варьируемых параметров [56].