Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

V.......� Проблема багатозначності критеріїв оптимальності і її рішення

Математичні методи оптимізації дозволяють знаходити оптимальні рішення тільки для одного критерію оптимальності. Але часто приходиться шукати рішення задачі, у якій необхідно досягати відразу кілька мет. Досить згадати гасло: Дамо більше взуття кращої якості і по більш низькій ціні. Можна просто привести у відповідь прислів’я: За двома зайцями поженешся жодного не піймаєш. Але існують методи, що дозволяють вирішувати і такі задачі. Якщо об’єкт оптимізації необхідно оцінити декількома критеріями, то вибирають звичайно компромісний варіант. У деяких випадках можлива формалізація вибору компромісного варіанта на основі методів кваліметрії.

Нехай нам необхідно максимізувати сумарну цінність зроблених продуктів. Це класична задача. Але додамо до цьому максимальний випуск продукту першого типу.

(А)

(В)

Першим виходом є зведення многокритериальной задачі до однокритериальной. Для цього привласнюють ваги кожному з критеріїв з поза модельними розуміннями (, , ). Потім будується функція . Якщо перший коефіцієнт дорівнює 1, у розрахунок приймається тільки перша функція. І так далі. Якщо цінність критеріїв однакова, коефіцієнти приймають значення по 0.5 при двох функціях.

Другим є метод послідовних поступок. Вирішимо спочатку задачу з єдиною цільовою функцією (У). Але отримане рішення може відрізнятися від максимуму рішення задачі з цільовою функцією (А). Пропонується зробити поступку в одному з рішень, тобто замість вимоги максимуму, наприклад (У), поставимо більш слабку вимогу відмінності нового экстремума від рішення задачі не більше ніж на 10%. У математичній формі ця вимога буде записано у формі нерівності:

0.9 х* < x < х*

Тоді одержимо однокритериальную задачу. Якщо рішення нас не влаштовує, процес поступок може продовжуватися. Підкреслимо ще раз, що величина поступок визначається обличчям, що приймає рішення.

Ще одним шляхом рішення цієї проблеми вибору є формування безлічі Парето. Переваги одного экстремума іншому можна віддавати, тільки якщо він за всіма критеріями краще другого. Якщо ж хоча б по одному з критеріїв, роцес со однієї цільової функції не гірше іншого, то дана крапка входить у Безліч Парето. Виділення безлічі дає підставу для встановлення нових принципів переваги.

 

 

Визначення обмежень і їх облік в процедурах оптимізації.

И3

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
IV.......� Обгрунтування і вибір критеріїв оптимізації | VI.......� Процедури оптимізації на основі математичних моделей і при експериментальному визначенні
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2013-12-14; Просмотров: 561; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.01 сек.