- •65. Понятие и состав модели, постановка оптимиз-ой задачи.
- •66. Понятие и состав модели. Класс-ция задач оптимизации.
- •Совокупности неизвестных величин, воздействием на которые систему можно соверш-ть(план задачи, или вектор управления);
- •Системы ограничений на неизвестные величины.
- •67. Лин.Прогр-ие. Виды задач лин.Прогр-ия: опт-го исп-ия ресурсов и опт-ции годовой произв-ой программы предприятия.
- •68. Лин. Программирование. Виды задач лин. Программирования: оптимального использования ресурсов и размещения заказов или загрузки взаимозаменяемых групп оборудования.
- •69. Формы записи задач линейного программирования.
- •70. Каноническая форма задач линейного программирования.
- •71. Симплексный метод: построение начального опорного плана, предпочтительный вид.
- •72. Симплексный метод. Признак оптимальности опорного плана. Симплексные таблицы.
- •73. Симплексный метод. Переход к нехудшему опорному плану. Симплексные преобразования.
- •74. Понятие двойственности в задачах линейного программирования (злп). Правила построения двойственных задач (симметричных и несимметричных).
- •75. Теоремы двойственности и их экономическое содержание.
- •76. Математическая модель транспортной задачи: открытая и закрытая виды моделей.
- •77. Построение начального опорного плана транспортной задачи: методы северо-западного угла и минимального элемента.
- •78. Построение начального опорного плана транспортной задачи: методы Фогеля и минимального элемента.
- •79 Транспортная задача: условия оптимальности опорного плана, метод потенциалов.
- •80. Балансовый метод решения экономических задач. Схема межотраслевого баланса (моб).
- •81 Сущность имитационного моделирования, возможности и ограничения при использовании.
- •82 Условия существования экстремумов целевой функции
- •83 Постановка задачи оптимизации
- •84 Понятие оптимальности по Парето при решении многокритериальных задач
- •85 Многокритериальные задачи оптимизации в экономике. Формирование целевой функции, стратегии оптимизации.
- •86 Планирование вычислительного эксперимента. Полный факторный эксперимент.
- •87 Дробный факторный эксперимент (дфэ). Проверка пригодности спектра плана для проведения.
85 Многокритериальные задачи оптимизации в экономике. Формирование целевой функции, стратегии оптимизации.
В многокритериальных задачах критерии векторны. Оценка результатов поиска по изменению множества критериев неоднозначна и противоречива, поэтому непосредственно использовать критерии в алгоритме оптимизации невозможно. Для решения многокритериальной задачи необходимо построить целевую функцию, которая обеспечит обобщенную оценку качества объекта, отображаемую векторным критерием. Процесс построения скалярной функции при многокритериальной оптимизации называется сверткой векторных критериев. Различают следующие виды стратегии:
1 Стратегия частного критерия – в качестве целевой функции принимают один из критериев оптимальности, характеризующий главное его качество. Для остальных критериев используется другая оценка и их используют для назначения ограничений. Формулировка:
где yk – один из выходных параметров, принятый в качестве частного критерия, n – количество внутренних параметров, m – количество выходных параметров
2 Аддитивная стратегия – разделим все выходные параметры на 3 группы: значение которых нужно увеличить (yj+), уменьшить (yk-) или оставить на некотором уровне (yl = Tl+-Δy). Введем вектор весовых коэффициентов С={С1,С2,…,Сm}, характеризующих значимость выходных параметров и вектор нормирующих коэффициентов Y0={y01,…,у0m} и сформируем целевую функцию (ЦФ -> min)
;
Недостаток стратегии в том, что улучшение целевой функции возможно при ухудшении одного из конфликтных критериев и одновременном улучшении других критериев
3 Мультипликативная стратегия - Мультипликативная стратегия может применяться в тех случаях, когда отсутствуют условия типа равенства и выходные параметры не могут принимать нулевые значения. Целевая функция подлежит максимизации:
.
Мультипликативная целевая функция имеет тот же недостаток, что и аддитивная, т.е. улучшение одних критериев оптимальности достигается за счёт ухудшение других, коэффициенты Cj могут применяться в качестве степеней. Целевая функция более чувствительная, чем аддитивная.
4 Максиминная стратегия – нацелена на максимальное удовлетворение требований, предъявляемых к объекту. В ее основе лежит идея равномерности, суть которой состоит в выравнивании всех нормируемых критериев оптимальности. Введем количественные оценки степени выполнения требований:
где Tj – значение требования к соответствующему параметру, - интервал изменения j-го критерия. При таком подходе условия работоспособности должны быть приведены к условию
Значение Sj в этом случае подлежит максимизации, причем в первую очередь те, которые оказываются наименьшими. Целевая функция:
Эту функцию называют функцией минимума, а т.к. требуется ее максимизировать, то стратегию называют максиминной max min Sj(x). Для учета значимости вводят коэффициенты штрафа bj. Максиминная стратегия решения многокритериальных задач лишена недостатков ранее рассмотренных моделей. При ее использовании влияние на целевую функцию оказывает лишь тот критерий, который в данной точке пространства управляемых параметров является наихудшим с позиции выполнения требований к объекту. В результате происходит выравнивание оценок степени выполнения по всем критериям