Задача - векторная оптимизация
Cтраница 3
Методика проектирования должна быть ориентирована на использование задач векторной оптимизации, поскольку проектируемые системы управления являются системами многоцелевого назначения, предназначаются для функционирования в различных режимах эксплуатации и характеризуются множеством противоречивых показателей эффективности, при этом в большинстве случаев осуществляют оптимизацию в области и по каждому критерию назначают допустимый предел. [31]
Далее используем алгоритм 4.3, осуществляющий решение задачи векторной оптимизации на основе приближения к биутопической точке. [32]
Для задач нелинейного программирования идея вышеизложенной постановки задачи векторной оптимизации сохраняет такой же смысл. [33]
 |
Общая блок-схема алгоритмов многокритериальной оптимизации, реализуемых при непосредственном участии ЛПР. [34] |
В последней описан способ, с помощью которого задача векторной оптимизации приводится к эквивалентной задаче стохастического программирования. Для решения последней предполагается использовать метод локальных улучшений. [35]
Другим подходом к построению единого критерия оптимальности для задачи векторной оптимизации является свертка векторного критерия в скалярный. [36]
ЛПР, имеют одинаковую степень важности, решение задачи векторной оптимизации осуществляется с использованием принципа равномерности, метода идеальной точки, принципа справедливого компромисса, оптимальности по Парето. [37]
Рассмотрим один из основных методов выбора управления в задачах векторной оптимизации, используя для геометрической интерпретации случай, когда векторы критерия и управления двумерные. [38]
В работе [72] дан анализ всех существующих методов решения задач векторной оптимизации и сформулированы преимущества и недостатки каждого из них. Здесь же предлагается приближенный метод решения задачи векторной оптимизации, применение которого во многих практических ситуациях полностью оправдывает себя и дает хорошие результаты. Этот новый метод решения задач многокритериальной оптимизации основан на идее определения идеальной точки в пространстве критериев качества и введения нормы в этом пространстве. [39]
При использовании в дальней-шем пороговой оптимизации будем исходить из основных свойств задач векторной оптимизации, кото - 5 рые сформулируем в виде следующих утверждений. [40]
ЭФФЕКТИВНАЯ ТОЧКА ( ЭФФЕКТИВНЫЙ ПЛАН) [ effective point ] в задачах векторной оптимизации - допустимый план, который не может быть далее улучшен с точки зрения какого-либо одного критерия без того, чтобы при этом он не был ухудшен относительно другого или других критериев ( см. Оптимальность по Парето); это понятие, таким образом, аналогично понятию максимума ( экстремума) в задачах скалярной оптимизации. [41]
К рассмотренным в главе V задачам теории игр N лиц близко примыкают задачи многокритериальной, векторной оптимизации. X, которая в некотором смысле минимизирует или максимизирует все эти критерии. [42]
Решение перечисленных проблем ( а как следствие, и развитие методов решения задач векторной оптимизации) идет в нескольких направлениях. [43]
Обе составляющие векторной функции 1 является одинаково важными, что и делает целесообразным постановку задачи векторной оптимизации. [44]
Формирование многомерной функции принадлежности сопряжено с большими практическими трудностями и сопоставимо по сложности с решением задачи векторной оптимизации. Вместе с тем, количество базовых вариантов качества сырья и моделей для расчета ПК может быть сведено к минимуму и по сравнению с первым вариантом уменьшено приблизительно на порядок. [45]
Страницы: 1 2 3 4