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)

Рекомендации по выполнению лабораторной работы. Содержание лабораторной работы




Содержание лабораторной работы

3.1.1 Построить оптимизационную модель линейного программирования с несколькими целевыми функциями в соответствии с индивидуальным заданием.

 

 

3.1.2 Найти субоптимальные решения по каждой целевой функции. Результаты занести в матрицу значений.

3.1.3 Сформировать матрицу оценок. Выбрать компромиссное решение

а) по критерию максимизации минимальной степени достижения цели,

б) по критерию максимальной суммы степеней достижения цели.

3.1.4.Сконструировать новый критерий максимальной суммы степени достижения цели путем свертывания. Найти оптимальный план.

3.1.5.Построить модель l - оптимизации. Найти оптимальное решение. Определить степень достижения показателями своих оптимальных значений в старой и новой шкалах.

3.1.6 В отчете привести исходную модель, матрицы значений и оценок, дать краткие комментарии по результатам.

3.2.1 Рассматривается производственное предприятие, для которого необходимо найти оптимальный план выпуска продукции при наличии нескольких критериев:

В: 30· х 1 + 60 х 2 → max

ЧП: 10· х 1 + 40 х 2 → max

П: 10· х 1 + 4 х 2 → max

х 1 + 3· х 2 ≤ 21

х 1 + 3· х 2 ≤ 24

х 1 + х 2 ≤ 16

х 1 ≤ 7

где В – выручка предприятия

ЧП – чистая прибыль

П – прибыль

После решения данной модели по каждому критерию матрица значений примет вид:

Таблица 5

Матрица значений

  Значения показателей
Вариант В ЧВ П
В →max          
ЧВ →max          
П →max          
Fi          
fi          
Δ i          

Fi – наилучшее значение показателя;

fi – наихудшее значение показателя;

Δ i – разброс между наилучшим и наихудшим значениями.

При допущение равноважности всех рассматриваемых критериев возможен выбор любого из рассматриваемых суботптимальных решений.

Далее необходимо перейти от абсолютных оценок оцениваемых решений к относительным, в результате чего строится “матрица оценок”, состоящая из показателей типа , оценивающих относительное приближение показателей к своим оптимальным значениям.

В рассматриваемом примере матрица оценок примет вид:

Таблица 6

Матрица оценок

j i
В →max   0.96 0.89
ЧВ →max 0.93   0.35
П →max 0.73 0.53  

Критерии выбора оптимального варианта по матрице оценок могут быть различными.

По максимальной из минимальных оценок

Результат поиска оптимального решения по данному критерию можно отразить в матрице оценок:

Таблица 7

Результат поиска по максимальной из минимальных оценок

j i Критерий 2.1
В →max   0.96 0.89 0.89
ЧВ →max 0.93   0.35 0.35
П →max 0.73 0.53   0.53

Критерий максимальной сумме оценок

Фактически, речь идет о сопоставлении построчных сумм матрицы оценок, что с помощью рассматриваемого примера можно изобразить следующим образом:

Таблица 8

Результата поиска по максимальной сумме оценок

j i Критерий 2.2
В →max   0.96 0.89 2.85
ЧВ →max 0.93   0.35 2.28
П →max 0.73 0.53   2.26

 

3.2.2 Свертывание критериев и выбор нового компромиссного варианта.

Следует отметить, что в случае равноважности критериев простейший критерий, полученный способом свертки – максимизация суммарного относительного приближения и может быть представлен в виде

где выбор происходит не из имеющихся вариантов, а с помощью построения новой, усредненной псевдоцелевой функции.

Для рассматриваемого примера такая функция примет вид:

0.231 · х 1 + 0.327 · х 2

и далее поставленная задача должна быть решена.

3.2.3 Выбор компромиссного варианта на множестве Паретто по λ критерию осуществляется следующим образом: поскольку матрица значений определяет множество Паретто в пространстве критериев, то текущее значение критерия fi (x) при всех i находится между fi и Fi. Вводится показатель, характеризующий степень удаления i критерия от наихудшего значения

где fi (x) – fi – абсолютное удаление от минимального значения критерия, после чего вводится требование о том, чтобы значение каждого показателя было не хуже нижней границы:

fi (x) ≥ fi + λ ·Δ i,

где Δ i = Fifi

Для выполнения требования для каждого критерия необходимо максимизировать удаление всех показателей от их наихудшего значений, для чего вводится единая для всех показателей переменная λ Î [0;1]. Таким образом в рамках выбора оптимального варианта с использованием λ критерия решается задача:

 

λ →max

f (x) – λ ·Δ кfк, " к

 

λ ≥0

λ ≤1

 

 

Таким образом, для рассматриваемого примера поиск оптимального решения с помощью λ критерия можно отобразить следующим образом:

В: 30· х 1 + 60 х2 – 120 · λ ≥ 330

ЧВ: 10· х 1 + 40 х 2 – 130 · λ ≥ 150

П: 10· х 1 + 4 х 2 – 50 · λ ≥ 28

х 1 + 3 х 2 ≤ 21

х 1 + 3 х 2 ≤ 24

х 1 + х 2 ≤ 16

х 1 ≤ 7




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-05; Просмотров: 263; 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: 0.02 сек.