Метод весовых множителей решения задачи многокритериальной оптимизации

Автор: Пользователь скрыл имя, 20 Марта 2012 в 07:04, реферат

Краткое описание

Для решения задачи многокритериальной оптимизации (1) широко используются методы, основанные на сведении задачи многокритериальной оптимизации к задаче однокритериальной оптимизации. Рассмотрим один из методов этой группы методов — метод весовых множителей.

Файлы: 1 файл

Метод весовых множителей решения задачи многокритериальной оптимизации.doc

— 90.00 Кб (Скачать)


Метод весовых множителей решения задачи многокритериальной оптимизации

Рассмотрим задачу многокритериальной оптимизации

 (1)

 

где — векторный критерий оптимальности, — частные критерии оптимальности (скалярные), .- множество допустимых значений вектора варьируемых параметров.

Для решения задачи многокритериальной оптимизации (1) широко используются методы, основанные на сведении задачи многокритериальной оптимизации к задаче однокритериальной оптимизации. Рассмотрим один из методов этой группы методов — метод весовых множителей.

В метод весовых множителей дополнительной информацией (относительно информации, заданной в постановке задачи (1)) является информация об относительной важности частных критериев. Метод требует, чтобы эта информация была формализована в значениях весовых множители . В этом случае в качестве скалярного критерия используется критерий

 (2)

 

Т.е. вместо задачи (1) решается многомерная задача условной оптимизации со скалярным критерием оптимальности (2)

 (3)

 

Напомним следующее: из теоремы 1 (см. параграф 1 данной главы) вытекает, что вектор , являющийся решением задачи условной оптимизации (3), принадлежит множеству Парето задачи (1), а обратное утверждение неверно — вектор , принадлежащий множеству Парето задачи (1), не обязательно удовлетворяет условию (3).

Существуют различные способы выбора весовых множители . Одним из таких способов является назначение коэффициентов в зависимости от относительной важности соответствующих частных критериев оптимальности, например, согласно табл. 1.

Таблица 1    

Относительная важность критерия

Определение относительной важности критериев

1

Равная важность

3

Умеренное (слабое) превосходство

5

Сильное (существенное) превосходство

7

Очевидное превосходство

9

Абсолютное (подавляющее) превосходство

2,4,6,8

Промежуточные решения между двумя соседними оценками


 

Шкала относительной важности частных критериев.

 

Для того чтобы при выборе весовых множителей избавиться от влияния масштабов частных критериев оптимальности, в методе весовых множителей целесообразно использовать нормализованные критерии.

Дадим геометрическую интерпретацию метода. Введем в рассмотрение вектор . Тогда критерий оптимальности (2) можно записать в виде скалярного произведения

 (4)

 

а задачу (3) в виде

 (5)

 

Уравнение , где — некоторая константа, определяет в пространстве критериев гиперплоскость. При этом решение задачи (5) можно интерпретировать как поиск такого значения , при котором гиперплоскость будет касательной к множеству задачи (1). Компоненты вектора определяют искомую точку касания этой гиперплоскости с множеством (см. рис. 1). На рис. 1 для любой точки множества (дуга A,B) найдется вектор весовых множителей = (λ1, λ2, ... , λs), при котором эта точка удовлетворяет условию (5).


Рис. 1.  Геометрическая интерпретация метода весовых множителей: случай двух критериев; множество DФ выпукло.

Множество задачи (1) может быть не выпуклым. В этом случае не все точки множества могут быть достигнуты с помощью изменения весовых множителей (см. рис. 2). На рис. 2 ни для одной точки множества , принадлежащей дуге A1B1, невозможно найти вектор весовых множителей = (λ1, λ2, ... , λs), при котором эта точка удовлетворяет условию (5).


Рис. 2.  Геометрическая интерпретация метода весовых множителей: случай двух критериев; множество DФ не выпукло.

 



Информация о работе Метод весовых множителей решения задачи многокритериальной оптимизации