DEFINIZIONE DELLA CONFIGURAZIONE OTTIMA DI UN VELIVOLO DA TRASPORTO ATTRAVERSO L’USO DI UN ANALIZZATORE NEURALE

Nel corso degli ultimi anni si è assistito ad una crescente diffusione di algoritmi di ottimizzazione di tipo genetico in tutti i campi delle scienze ingegneristiche in cui la presenza di funzioni obiettivo non lineari, di domini discreti, unitamente alla necessità di dover soddisfare contemporaneamente più vincoli funzionali, non permettevano un uso altrettanto efficace dei classici metodi di ottimizzazione di tipo deterministico. L’ottimizzazione genetica, essendo d’altra parte caratterizzata, per sua natura, da un approccio di tipo probabilistico, può spesso richiedere l’esecuzione di più cicli di ottimizzazione per meglio definire la soluzione finale con un conseguente incremento dei tempi di calcolo. In questo lavoro si è voluto verificare la possibilità di accoppiare ad un ottimizzatore genetico un motore di calcolo basato su rete neurale, per poterne sfruttare la maggiore rapidità nella valutazione della funzione obiettivo e delle funzioni vincolari rispetto ad un motore di calcolo tradizionale. Tale procedura, applicata al problema della definizione della configurazione di un velivolo da trasporto commerciale che minimizzi i costi diretti operativi su di una assegnata tratta, ha dimostrato la capacità della rete neurale di “guidare” in modo soddisfacente la ricerca dell’ottimo da parte dell’algoritmo genetico permettendo di realizzare, nel caso di ottimizzazioni multiple, riduzioni del 30-40% nei tempi di elaborazione.