Многокритериальные методы

Результаты многочисленных психологических исследований убедительно показывают, сколь сложна человеческая система переработки информации. Конечно, проблемы разработки многих многокритериальных методов были бы много проще, если бы существовала возможность адекватного представления поведения ЛПР в виде совокупности математических зависимостей. Но, как отмечалось выше, поведение ЛПР сильно зависит от характеристик самой задачи, от умения формировать блоки в кратковременной памяти, от общего впечатления от задачи, которое может меняться в ходе ее решения. [c.110]

Следовательно, использование достаточно исследованных способов получения информации служит определенной гарантией квалифицированного построения многокритериальных методов принятия решений. Без этой гарантии зачастую трудно понять, какого качества информацию мы получаем от ЛПР, экспертов, оракулов . [c.110]

Наиболее типичным объектом применения многих многокритериальных методов являются проблемы класса Д. Много внимания уделялось также проблемам класса К- Проблемы, относящиеся к другим классам, исследовались сравнительно мало. Отметим также, что, несмотря на интересные теоретические работы, мало внимания уделяется разработке конструктивных методов принятия коллективных решений. [c.125]

Для сравнения и оценки многокритериальных методов Хирш дает их основные структурные характеристики. Каждая характеристика должна быть определена по шкале характеристик, так что любой многокритериальный метод идентифицируется множеством его характеристических уровней, измеренных по каждой шкале характеристик. Сначала определяются шкалы измерений количественно абсолютную, количественно относительную, количе- [c.266]

Среди многокритериальных методов принятия решений существуют два, возникшие в 60-е годы подхода [1.20]. Первый подход предполагает, что в каждой конкретной задаче принятия решения при многих критериях необходимо построить численную функцию, отражающую предпочтения ЛПР. [c.28]

В настоящее время получили распространение интерактивные методы решения многокритериальных задач, когда информация о важности и предпочтениях приходит как от инженера-разработчика, так и от ЭВМ. Уточнение обобщенных критериев и упорядочивание критериев по важности производится на основе диалога конструктора с ЭВМ. Часто для определения наилучшего решения конструктору приходится решать задачи структурной и параметрической оптимизации. При этом модель принятия решения описывается как задача многокритериальной оптимизации, В этом случае используют интерактивный режим оптимизации или диалоговой оптимизации. Разработчик может изменить процесс решения задачи на любом этапе, параметры, метод решения, математическое описание задачи. Проблемами здесь являются разработка эффективных пакетов прикладных программ, сценариев диалога, эвристических и точных алгоритмов проектирования с учетом расплывчатости и неопределенности интеллектуальной деятельности инженера-разработчика. [c.35]

Опишите методы решения многокритериальных задач, приведите примеры, [c.62]

После оценки параметров физической БД переходят к ее реализации. При создании сквозных интегрированных САПР, очевидно, нет смысла хранить данные для всего процесса проектирования в одной сверхсложной и большой БД, поэтому концептуально различимые единицы САПР (например, этап логического и структурного синтеза) целесообразно описать в раздельных БД. Здесь не возникает проблемы установления связей и зависимостей между раздельными БД. Чисто фактическое размещение данных во вспомогательной памяти называют физической БД. Как правило, производительность БД определяется указанным размещением данных. При создании физической БД перед проектировщиком часто стоят противоречивые задачи. Приведем несколько из них. Каким образом разбивать БД на части Необходимо ли резервировать память и в каком объеме Каковы должны быть размеры блоков и размещаемых в них сегментов и записей Какие будут выбраны методы доступа Какой будет выбран метод уплотнения данных Какая часть памяти должна располагаться на внешних носителях и т. д. Как видно, создание физической БД, как и многие другие задачи САПР, относится к задачам многокритериальной оптимизации. Поэтому полная оптимизация физической БД в настоящее время невозможна. [c.125]

Процесс анализа вариантов и выбора конечного варианта (вариантов) можно формализовать и выполнять автоматически с помощью известных методов одно- или многокритериальной оптимизации. Результаты передаются на хранение в АБД или выводятся на печать по усмотрению проектировщика. [c.44]

Задачу совместного выбора технологических параметров ЭМП, в общем случае можно сформулировать как многокритериальную задачу оптимизации. Пренебрегая явлениями старения и влиянием окружающей среды, можно полагать технологические параметры не зависящими от времени. Это упрощает постановку задачи и процесс решения по аналогии с задачами и методами оптимального проектирования ЭМП, рассмотренными выше. Тогда основная трудность в оптимальном выборе технологических параметров ЭМП расчетным путем сводится к проблеме математического моделирования, т. е. установления вычислительных связей между показателями качества и технологичности ЭМП, с одной стороны, и технологическими параметрами — с другой. Эта проблема осложняется тем, что на этапе выбора технологических параметров технологические процессы производства ЭМП пока еще не уточнены и не детализированы. [c.181]

После получения некоторого количества прототипов можно перейти к решению собственно задачи параметрической оптимизации, рассматривая каждый прототип в качестве начальной точки оптимизации. При наличии единственной функции цели для решения этой задачи можно непосредственно использовать методы оптимизации, рассмотренные в 5.2. Однако при комплексном подходе задачи оптимизации ЭМУ необходимо решать с учетом их реального многокритериального характера. При этом качество проектного решения характеризуется уже не одним числом, а упорядоченным набором (вектором) из к чисел (по количеству рассматриваемых критериев), каждое из которых является значением соответствующей целевой функции [c.209]

Для решения задач многокритериальной оптимизации находят применение методы зондирования пространства параметров оптимизации. К таким методам относится Лтг-поиск, в соответствии с которым производится вычисление значений к критериев оптимизации в точках, равномерно распределенных в я-мерном пространстве параметров оптимизации. Для получения таких точек используются Лтг -последователь-ности [36]. Решение задачи проводится в три этапа [c.211]

Разработан метод многокритериальной оценки агрегатов, который позволяет определить степень ответственности и важности агрегатов в обеспечении работоспособного состояния технологической установки, а также выявить наиболее узкие места по эксплуатационным показателям, показателям надежности и безопасности как отдельных агрегатов, так и технологической установки в целом. [c.9]

Производя анализ агрегатов по методу многокритериальной оценки, можно определить степень ответственности агрегатов с целью повышения их работоспособности, а также определить наиболее важные или слабые стороны элементов технологической установки. Именно данный принцип заложен в основу разработки моделей представления неформализованных знаний эксплуатационных параметров установки [31, 36]. [c.10]

Проблема выбора оптимальных значений параметров проектируемой машины относится к категория междисциплинарных. В содержательном плане она представляет собой одну из наиболее важных и сложных проблем проектирования машин [1], с методологической же точки зрения является типичной задачей многокритериального выбора, для решения которой применимы подходы и методы, разрабатываемые в теории принятия решений. [c.3]

Предлагается диалоговая процедура принятия решений в многокритериальных задачах выбора оптимальных параметров машин. Предлагаемый метод основан на использовании экспертной информации о ранжировании по важности приращений по оптимизируемым критериям. Дается алгоритм и пример поиска наиболее предпочтительного варианта проектируемой машины. [c.115]

Увеличение трудозатрат на этапе конструирования систем АЛ в условиях функционирования САПР происходит за счет дополнительных трудозатрат по внедрению совершенных методов анализа и синтеза принимаемых проектных решений, их многовариантного анализа и методов многокритериальной оптимизации. Это гарантирует принятие наиболее рационального проектного решения, реализуемого на этапах изготовления объектов АЛ, с минимумом общественных трудозатрат и одновременным улучшением качественных характеристик систем АЛ. [c.104]

Таким образом, при разработке методов гашения колебательной энергии в машинах приходится сталкиваться с необходимостью оптимального проектирования (конструирования) и учитывать специфику этих сложных многопараметрических и многокритериальных задач [12]. [c.5]

Известны и другие методы решения многокритериальных задач, которые базируются на оценке значимости каждого критерия для оценки состояния структурных составляющих и всей системы. Значимость каждого критерия можно оценивать на основе балльного метода, который не отличается высокой точностью, но дает возможность получить обобщенную оценку состояния системы. [c.39]

Многокритериальная задача синтеза технологических машин-автоматов требует обоснования экономической эффективности проектируемой системы и прогнозирования ее поведения в производственных условиях. Для этого пользуются методами теории исследования операций в сочетании г, системным анализом объектов проектирования [1—8]. [c.104]

Методам сравнения альтернативных вариантов решений в рамках системного анализа уделяется намного меньше внимания, чем методам перехода от целей к средствам. Традиционно используются двухкритериальные методы стоимость—выгода или стоимость— эффективность. В методе стоимость—выгода все достоинства и недостатки каждого альтернативного варианта выражаются в единой мере — в деньгах (используются как модели, так и экспертные оценки) и сопоставляются. Более гибким является метод стоимость—эффективность, где единицы измерения эффективности могут быть разными. В общем случае более совершенным средством сравнения альтернатив являются многокритериальные методы принятия решений. [c.128]

ШКАЛИРОВАНИЕ И МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ [c.238]

Наш подход к установлению приоритетов и иерархиям соприкасается с методами шкалирования, теорией полезности и многокритериальными методами. Здесь проводится также анализ главных компонент, обсуждаются метод логарифмических наименьших квадратов и метод наименьших квадратов. После нескольких переработок главу пришлось сократить почти до размеров наброска. Для дополнительного чтения читателю следует обратиться к цитируемой литературе. [c.238]

Хирш [66] провел тщательный анализ аксиоматических методов, используемых для изучения как порядкового, так и количественного ранжирования. Синтезировав информацию, содержащуюся в аксиомах, он смог сформулировать минимальный набор аксиом, из которых далее вывел около сорока аналитических условий для суждений о пригодности многокритериальных методов. Вероятно, чем большему количеству условий удовлетворяет мСТОЛ, более он предпочтителен. [c.266]

Для большинства инженерных задач используется численный метод многокритериальной оптимизации, основанной на так называемом ЛП,-поиске, Этот метод позволяет наиболее равномерно назначить необходимый минимум /V пробных точек при исследовании выделенной области независимых параметров. При чтом он тимизация ведется по всем критериям с одновременным изменением всех варьируемых параметров 5G , [c.53]

Простые критериальные модели дают возможность оперативно провести сравнительный анализ вариантов и выбор конечного варианта (вариантов) с помощью известных методов многокритериальной оптимизации, предназначенных для реализации на ЭВМ. При этом, чтобы учесть неполноту и неточность исходной информации, необходимо оценивать варианты стохастически (по вероятностным оценкам) или по наихудшему случаю (гарантированные минимаксные оценки). [c.43]

Дополнительная информация для свертывания частных критериев не всегда может быть убедительно обоснована. Поэтому с целью применения поисковых методов для решения многокритериальных задач иногда вводится понятие эффективного вектора по аналогии с оптимальным вектором в однокритериальных задачах. Эффективным называется такой вектор Но(2эф), у которого все составляющие (частные критерии) одновременно удовлетворяют условию [c.137]

Например, на рис. 5.11, б поиск из точки Zq приводит в точку 0- Затем на некотором расстоянии от Zq, значительно превышающем шаг предыдущего процесса поиска, выбирается точка Z в направлении, перпендикулярном траектории предыдущего поиска в точке 2о. Из точки Zo совершается новый поиск, котррый приводит в точку l. Далее на прямой, соединяющей точки Со и j, в направлении улучшения целевой функции выбирается новая начальная точка Z2. Поиск из Zj приводит в С2. Если Hoi a) лучше о С ), то дальнейшее движение по оврагу совершается аналогичным образом. Если Но(Сз) хуже Hq ), то оптимум ищется между точками С) и Сг, т. е. выбирается Z2 ближе к С]. Если при достаточном приближении величина Но С ) все равно хуже, то оптимум следует искать между точками Со и С. Комбинированные алгоритмы многокритериального поиска, использующие последовательно сочетание методов случайного перебора и анализа мно-л<ества неулучшаемых решений, предложены в [70]. [c.149]

С учетом современных методов построения ППП разработан и получил широкое применение при проектировании ЭМП ряд пакетов как объектно-независимых, так и объектно-ориентированных [65]. Объектно-ориентированные ППП предназначены для решения проектных задач сравнительно узкого класса ЭМП и применяются соответственно в САПР синхронных двигателей, крупных электрических машин, трансформаторов, синхронных генераторов автономной электроэнергетики и т. п. Объектно-независимые ППП предназначены в основном для решения задач оптимизации параметров и анализа динамических режимов практически любых ЭМП. К их числу можно отнести пакет для многокритериального оптимального проектирования ЭМП в диалоговом режиме (ППП МОПО) [65] и пакет для моделирования динамических процессов электромеханических систем ( 7.4). [c.155]

Таким образом, основные отличия рассмотренных алгоритмов многокритериальной оптимизации состоят в применяемых способах сопоставления результатов по частным критериям с целью выбора компромиссных вариантов проекта, удовлетворяющих одновременно нескольким противоречивым требованиям. Для обоснованного сопоставления частных критериев проводится равномерное зондирование пространства параметров (как это делается в Ля-поиске) или целенаправленное исследование поведения частных функций цели в предэкстремальной области основного критерия (рассмотренная модификация метода последовательных уступок). [c.220]

При переботке учебника значительное внимание уделено аналитическим методам синтеза и анализа. Построение систем уравнений, многопараметрических и многокритериальных задач синтеза и анализа механизмов сопровождается указаниями на применение ЭВМ. В инженерной исследовательской практике это характеризует основное перспективное направление, получившее в эпоху научно-технической революции всеобщее признание. [c.5]

В настоящей работе рассматривается применение метода планирования экспериментов на математической модели проектируемой многокритериальной системы — метода планируемого ЛП-поиска [3]. Это метод многоуровневого планирования, специфической особенностью которого является сочетание в нем свойств поискового метода ЛП-поиска [4] и рандомизации машинных экснериментов. Такое сочетание позволяет осуществить достаточно тщательный дискретный обзор пространства исследуемых параметров с одновременным использованием оценок математи- [c.12]

Для указанных выше задач в результате однократного выполнения процедуры независимого случайного поиска для исследуемой системы определяется в общем случае несколько частных оптимальных решений, отвечающих различным критериям эффективности. Полученные решения обеспечивают необходимую информационную основу для применения неформальных методов на заключительной стадии синтеза многокритериальных задач с непормализуемыми локальными критериями эффективности. При независимом глобальном поиске в качестве пробных точек, помимо независимых случайных точек, можно использовать некоторые равномерные раснределения псевдослучайных чисел ЛП-ноиск [90], ПЛП-ноиск [87]. Иа основе указанных методов могут достаточно эффективно решаться различные оптимизационные задачи динамики машинных агрегатов [28]. [c.274]

Основные положения метода комплексного обоснования использованы при решении задачи автоматизированного проектирования МЗПС, Поскольку эта задача носит многокритериальный характер, был использован прием последовательной оптимизации по каждому из основных критериев оптимальности, начиная с наиболее важного [2]. Результаты, полученные при оптимизации первого критерия, служат исходными данными для уточнения значений параметров по следующему критерию. При этом обычно происходит ухудшение первого критерия на некоторую, незначительную для целей практики, величину, что позволяет считать определенные таким образом параметры оптимальными. Задача оптимального проектирования МЗПС сводится к последовательному решению ряда задач нелинейного программирования. [c.73]

Рассмотрены различные методы гашения колебательной энергии в машинах и пути оптимизации с учетом многопараметрнческого и многокритериального характера задачи. Библиогр. 12 назв. [c.109]

Оптимизация многоэкстремальных функций осуществляется методами случайного поиска [36]. Методы многокритериальной (векторной) оптимизации рассмотрены в [39]. [c.133]

Реальные задачи проектирования, как правило, являются многокритериальными. Одна из основных проблем постановки многокритериальных задач - установление правил предпочтения вариантов. Способы сведения многокритериальных задач к однокритериальным и последующие пути решения изучаются в дисциплинах, посвященных методам оптимизации и математическому программированию. [c.23]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...