Тема. Многокритериальные задачи оптимизации

Системы поддержки решений

Базы знаний и экспертные системы

Второе направление – создание баз знаний и экспертных систем. В настоящее время это, пожалуй, главный путь движения к "искусственному интеллекту".

Экспертные системы имеют широкие перспективы: известны их многочисленные практические реализации в разнообразных предметных областях. Некоторые важные принципы организации экспертных систем, учитывающие расплывчатость терминов естественного языка, были заложены Д.А. Поспеловым ещё в системах ситуационного управления.

Если первое направление ориентировано на полную автоматизацию хорошо формализованных задач, то второе – на создание систем, накапливающий опыт экспертов и, по существу, впоследствии заменяющих самих экспертов. В третьем современном направлении развития человеко-машинных систем выбора делается основной акцент на участие самого лица, принимающего решения, в попытках формализовать задачу выбора, в самостоятельном сравнении и оценивании с помощью ЭВМ различных альтернатив разными способами.

Это третье направление представлено системами "интерактивной оценки решений" и особенно "системами поддержки решений" (DSS – Decision Support Systems).

Системы поддержки решений ориентированы не на автоматизацию функций лица, принимающего решения, а на предоставление ему помощи в поиске хорошего решения. Конечно, в математическое и программное обеспечение систем поддержки решений входят и формализованные процедуры, которые лицо, принимающее решения, может использовать в любой нужный ему степени.

Некоторые определения и понятия.

Принятие решения представляет собой выбор одного из некоторого множества рассматриваемых вариантов [Э. Мишук. Методы принятия технических решений].

Оптимальные варианты в некотором наборе называются выбором [Многокритериальная оптимизация. Б. Березовский].

Теория принятия решений (ТПР) – это математическая дисциплина, призванная помогать человеку вырабатывать "разумное" решение в трудных ситуациях.

Теория принятия решений – область исследования, вовлекающая понятия и методы математики, статистики, экономики, менеджмента и психологии; изучает закономерности выбора людьми путей решения разного рода задач, а также исследует способы поиска наиболее выгодных из возможных решений (из Википедии).

Общие сведения о многокритериальных задачах оптимизации

До сих пор мы рассматривали задачи оптимизации, где ясен критерий (показатель эффективности) по которому проводится оценка эффективности проектируемого объекта, т.е. требуется обратить в min (max) один единственный показатель. К сожалению, такие задачи на практике встречаются редко. Когда идёт речь о проектировании таких объектов как самолёт, технологический процесс, то их эффективность, как правило, не может быть полностью оценена с помощью единственного показателя. Приходится рассматривать дополнительные критерии (показатели эффективности). Чем больше критериев качества вводится в рассмотрение, тем более полную характеристику достоинств и недостатков проектируемого объекта можно получить. Таким образом, задачи проектирования сложных систем всегда многокритериальны, так как при выборе наилучшего варианта приходится учитывать много различных требований, предъявленных к системе (объекту). Например, при проектировании самолёта учитывают следующие показатели: скорость, радиус действия, боевой потолок, полезная нагрузка.

Впервые проблема многокритериальной оптимизации возникла у итальянского экономиста В. Парето при математическом исследовании товарного объёма. В дальнейшем интерес к проблеме векторной оптимизации усилился в связи с разработкой и широким использованием вычислительной техники в работах всё тех же экономистов-математиков. И уже позднее стало ясно, что многокритериальные задачи возникают не только в экономике, но и в технике: например, при проектировании технических систем, при оптимальном проектировании интегральных схем, в военном деле и т.д.

Прежде чем сформулировать задачу векторной оптимизации (ЗВО) введём и рассмотрим некоторые понятия.

Дата добавления: 2017-01-13