ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы Процедуры поиска удовлетворительных значений критериев из "Объективные модели и субъективные решения " К данной группе относятся ЧМ-процедуры, в которых ЛПР, накладывая и изменяя ограничения на значения критериев в точке решения, решает задачу поиска и в (6). [c.36] Шаг А . Вычисляется нормированная матрица У , на основании которой определяется система весов V, соответствуюш,ая наибольшей сумме относительных значений критериев (в [34] дано два способа определения весов). [c.36] Шаг В . Формируется сообщение /эвм= 2 , у . [c.36] Шаги Г, Д Если x L, то ЛПР указывает какой из критериев является наименее удовлетворительным и насколько следует улучшить значение по этому критерию. Таким образом,/дпр = Vn(z ), /Л. где V , z)— характеристический критериальный вектор, л-я составляющая которого равна 1, а остальные N—1 составляющих равны 0 V —величина порога удовлетворительности. [c.36] Шаг А +. Определяется новая область допустимых решений /) (к области D добавляется уравнение СДх) У). [c.36] Шаг Б +. Вычисляются решение х + и вектор z +. [c.36] Процедура STEM применялась авторами для решения задачи анализа различных вариантов управления кадрами крупной фирмы (N=4, р = 200, = 350). В[35, 36] предлагалось использовать ее для оптимизации производственной программы завода. [c.36] Дадим описание ряда наиболее известных ЧМ-процедур данного типа. [c.36] Шаг Б . Вычисляется решение х задачи (3). [c.37] ЛПР определяет наименее важный критерий Су(х) (т. е. такой, по которому можно допустить ухудшение достигнутого значения). В данном случае /лпр может быть представлена в виде Л -мерного характеристического критериального вектора Vv(z), v-я составляющая которого равна 1, а остальные 0. /лпр = = Vv(z ) . [c.37] Шаг А . Корректируется платежная матрица Zv заменяется на z . Решение игры с полученной таким образом матрицей У дает новый вектор весов У и т. д. [c.37] Метод иллюстрирован модельными примерами (Л/=2). Описанная ЧМ-процедура была использована также при разработке модели принятия решений при выборе промышленных строек по многим критериям [50]. [c.37] Процедура внешнего ветвления [51] предложена для решения задачи (1), при этом целевые функции н ограничения могут быть выпуклыми функциями х. Предварительно вычисляется двойственный оптимум — вектор у . [c.37] ЛПР указывает критерий Сц(х), который должен быть улучшен для получения более предпочтительного решения./лпр = Уу(2 ) .. [c.38] Шаг Б1 Вычисляется как результат решения скорректированной задачи (9).- С каждой, терацией вектор целей становится более реалистичным и стремится к границе области эффективных решений. Данных об использовании процедуры в практических задачах авторы не приводят. [c.38] Укажем еще несколько ЧМ-процедур этого типа. [c.38] В [52] описывается несколько вариантов ЧМ-процедур, использующих реакцию ЛПР в виде Vv(z), Vцv(z) и выполняющих оптимизацию с помощью алгоритмов случайного поиска ( с поощрением случайностью и с наказанием случайностью ). Приводятся способы ускорения сходимости и сообщается об использовании двух вариантов ЧМ-процедур в задаче оптимизации конструктивных решений секций жилых домов (Л =5) и в задаче размещения объектов строи-тёльства в реконструируемой части города (Л =5). Удовлетворительные решения получались в среднем за пять-шесть итераций. Подробно эти примеры применение описаны в [53, 54]. [c.38] Вернуться к основной статье