Постановка задачи векторной оптимизации и классификация многокритериальных методов.




В упрощенном виде задача векторной оптимизации формируется следующим образом:

Имеется n конкурирующих решений:

{Si} = {S1, S2,..., Sn}, т.е. стратегий, структур, проектов, плакатов и т.д. и m частных критериев

{Kj} = {K1, K2,..., Km}, не всегда согласованных между собой и противоречивых.

Для оценки конкурирующих решений по частным критериям используются различные средства: экспертные процедуры, мат. моделирование, натуральные эксперименты. При этом множество конкурирующих решений отображается в матрицу векторных оценок:

  S1 S2 ... Sn
[kji] = k11 k12 ... k1n
k21 k22 ... k1n
... ... ... ...
km1 km2 ... kmn

Исходя из матрицы векторных оценок и системы предпочтений ЛПР, выбирается рациональное решение.

Выбор рационального решения связан с преодолением неопределенностей, которые имеются в связи с наличием многих критериев. Эта неопределенность является принципиальной. Для ее компенсации есть лишь одна единственная возможность: использование системы предпочтений ЛПР (т.е. дополнительной, субъективной информации). Использование субъективной информации ЛПР позволяет преодолеть принципиальные трудности и выбрать рациональный критерий.

 
Все множество методов векторной оптимизации можно разбить на 5 классов. 1. Методы, основанные на формализации, в виде задач математического программирования. 2. Методы, основанные на реинжинировании критериев и их последовательном применении. 3. Методы, использующие обобщенный критерий для сравнительной оценки альтернатив. 4. Методы, не использующие обобщенный критерий для сравнительной оценки альтернатив. 5. Методы, реализующие процессы структуризации и адаптации при выборе рациональных решений.
28. Основы принятия решений при многих критериях. Принятие решений является наиболее массовой операцией в процессе создания некоторой АСУ практически на всех ее этапах. 1. Оценка целесообразности разработки и предварительный выбор структуры АСУ. 2. Предварительный выбор технических решений. 3. Окончательный выбор структуры АСУ. 4. Окончательный выбор технических решений по построению п/с и АСУ в целом. 5. Окончательный выбор технических решений по созданию аппаратуры. 6. Окончательный выбор технических решений по разработке математического обеспечения. 7. Организация АСУ на базе выбранных технических решений. 8. Отладка, испытание и внедрение АСУ. Принятие решений при многих критериях базируются на принципе согласованного оптимизма В.Парето и представляет собой многошаговый интеративный процесс, который начинается с появлением проблемы и заключается реализацией решений.  
30. Схемы информационного взаимодействия при формировании облика системы. а — ТЗ на проектирование системы; б — техническое предложение на разработку системы; в — контрольная документация на создание системы. Сущность информационного взаимодействия при формировании облика состоит в следующем: 1. Представители внешнего проектирования разрабатывают предварительный вариант ТЗ, который содержит набор требований к системе и вектор частных критериев эффективности, определяющих систему предпочтений ЛПР. 2. На этой основе представители внутреннего проектирования выявляют исходное множество альтернативных структур, осуществляют их анализ и определяют множество конкурирующих структур, которые предъявляются ЛПР. 3. Представители внешнего проектирования решают задачу выбор рациональной структуры, уточняя свою систему предпочтений. Описание рациональной структуры и уточненный вектор частных критериев эффективности закладывается в окончательный вариант ТЗ. 4. Получив окончательный вариант ТЗ представители внутреннего проектирования составляют ТП на разработку системы, и этот документ становится основой для решения задач внутреннего проектирования.

31. Методика структурного анализа с использованием функций полезности. Структурный анализ:
Осуществим структурную многокритериальную оптимизацию локальной ИВС, базируясь на методике структурного анализа с использованием функций полезности. 1. Множество конкурирующих структур {Si}: 2. Множество частных критериев {Kj}. Пусть будет 4 частных критерия: K1, K2, K3, K4 3. Множество вариантов условий: M = 1, т.е. N = 14 — пессимистическая оценка с весом 1 M = 2, т.е. N = 17 — наиболее вероятная оценка с весом 4 M = 3, т.е. N = 20 — оптимистическая оценка с весом 1 P1 = 0,17 P2 = 0,66 P3 = 0,17 4. Матрица критериальных ограничений 5. Должны построить функции полезности 6. Матрица бинарных предпочтений и соответствующие веса частных критериев 7. Т.е. (∑ по строке)/(∑Cj) 8. Cj = 1,5 + 0,5 + 1 + 3 = 2 9. K1 д.б. > K3 (иначе не выполняется условие тр-ти). 10. В реальной экспертизе получилась такая матрица, в которой есть ошибки эксперта, так как эксперт, который работает, может быть не последовательным. Есть правило проверки на транзированность. Если оно нарушается, эксперт допустил ошибку. 11. Модели для оценки частных критериев. Для критериев K1, K2, K3 используется аналитическая модель локальной ИВС. Для критерия K4 необходимые оценки определяются расчетным путем. 12. Матрица векторных оценок для M = 1 и соответствующие веса частных критериев (т.е. к системе подключаются 14 терминов). 13. Матрица векторных оценок для M = 2 и соответствующие веса частных критериев  
14. Матрица векторных оценок для M = 3 и соответствующие веса частных критериев 15. Вес расчитывается в результате нормировки по всем критериям 16. Оценка полезности конкурирующих структур для M = 1 17. Оценка полезности конкурирующих структур для M = 2 18. Оценка полезности конкурирующих структур для M = 3 19. Оценка полезности конкурирующих структур в диапазоне условий  
32. Современные тенденции в области системного анализа. СА — это новое научное направление интеграционного типа, которое разрабатывает системную методологию принятия решений в процессе создания и развития сложных технических систем. Характерно, что системный анализ выступает в одной связке с математическим моделированием и системным проектированием, т.к. анализ решений требует их модельной проработки, а проектирование есть основная сфера применения СА. СА опирается на достижения современной информатики, вычислительной техники и автоматизации. В рамках системного анализа развивается теория принятия решений при многих критериях, которая приобретает статус научной подкладки в задачах прогнозирования, планирования, проектирования и управления. Проблемы в области системного анализа связаны с разработкой научного инструментария для принятия решений. В частности, для инженерной практики, необходимы следующие методы: - методы структуризации исследуемых объектов - методы декомпозиции и композиции - методы получения экспертной информации - методы многоцелевого математического программирования (40 на новом уровне) - методы дискретной многокритериальной оптимизации - методы генерации альтернативных решений - методы отбраковки неперспективных решений - методы идентификации предпочтения ЛПР - методы психологического обоснования решений и др. Перспективы в области СА связаны с: - дальнейшим развитием концептуального и математического аппарата - с автоматизацией процессов принятия решений на основе новой информационной технологии решения задач.    
 
 
 
 
 
 
 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 


 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-08-07 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту:

Читайте также:

Деталирование сборочного чертежа

Когда производственнику особенно важно наличие гибких производственных мощностей?

Собственные движения и пространственные скорости звезд

Тема 11. Банковские риски и способы их оценки

Опросник «Активность повседневной жизни»

Интересно:

Как правильно принимать препараты кальция?

Роль современного учителя в повышении качества школьного образования

Что такое графический способ записи алгоритмов?

Как устроена беспроводная мышь

Обратная связь