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