Многокритериальная оптимизация

МЕТОД МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ПРИ УСТАНОВЛЕНИИ ЦЕНЫ НА НОВЫЙ ТОВАР  [c.101]


Метод многокритериальной оптимизации.  [c.105]

Многокритериальная оптимизация. Задача многокритериальной оптимизации основывается па предположении о наличии некоторого числа показателей (4.1), с разных сторон характеризующих различные решения (воздействия на систему). Чаще всего предполагается, что заранее выделено направление улучшения каждого из показателей, например его увеличение. В этом случае задачу многокритериальной оптимизации формально записывают в виде  [c.59]

Многокритериальная оптимизация 59, 298 Многокритериальные методы принятия  [c.391]

Математическое обеспечение (МО) — это совокупность математических методов, моделей и алгоритмов обработки информации, используемых при решении функциональных задач и в процессе автоматизации проектировочных работ АИТ. Математическое обеспечение включает средства моделирования процессов управления, методы и средства решения типовых задач управления, методы оптимизации исследуемых управленческих процессов и принятия решений (методы многокритериальной оптимизации, математического программирования, математической статистики, теории  [c.50]


Существуют различные постановки и подходы к решению задач многокритериальной оптимизации [110, 113-116, 118].  [c.191]

В. Определение конкурентоспособности продукции методом многокритериальной оптимизации  [c.49]

Расчет цены с использованием многокритериальной оптимизации. Формализация и решение многокритериальной задачи ранжирования, являющиеся математической основой расчета цены продукции, впервые была опубликована в [1].  [c.58]

Какими преимуществами обладает метод расчета цены товара с использованием многокритериальной оптимизации  [c.62]

Многокритериальная оптимизация математические аспекты /  [c.130]

Далее возникает задача многокритериальной оптимизации  [c.24]

Многокритериальная оптимизация математические аспекты. М. Наука. -  [c.113]

Цель - оптимизация перспективного ТЭБ. Рассматриваются всевозможные стратегии развития потребителей с различным объемом взаимозаменяемого топлива (до 100 %), разрабатываются сценарии развития народного хозяйства и энергохозяйства региона, проводятся многовариантные расчеты и многокритериальная оптимизация. Учитывается величина необходимых денежных средств для модернизации существующего оборудования, использования новых передовых технологий по переработке разных видов топлива в газообразное, применения экологически чистых технологий сжигания твердого топлива. В этом случае оптимизация ТЭБ дает большой объем информации для принятия стратегических решений руководителями различного уровня.  [c.131]

Широко распространено отождествление терминов "В.о." и "многокритериальная оптимизация". Действительно, с точки зрения математического аппарата соответствующие понятия идентичны.  [c.43]

Ко второму случаю можно отнести оптимизацию развития по множеству разнородных критериев, часто противоположных по направлению общество одновременно заинтересовано в повышении жизненного уровня и укреплении обороны, в развитии химии и охране окружающей среды, в удовлетворении сегодняшних нужд и обеспечении будущих поколений и т. д. Именно для подобных задач предпочтительнее термин "многокритериальная оптимизация".  [c.43]


Можно ли свести оценки по этим показателям вместе Ясно, что определяющей является конкретная ситуация, для которой выбирается автомашина. Максимально достигаемая скорость важна для гонщика, но не имеет большого практического значения для водителя частной машины, особенно в городе со строгим ограничением скоростного режима. Для такого водителя важнее расход бензина, маневренность и надежность. Для районов Крайнего Севера важна теплоизоляция салона, а для южных районов — нет. Таким образом, важна конкретная (узкая) постановка задачи перед экспертами, которой зачастую нет. При этом обобщенный показатель качества (например, в виде линейной функции от перечисленных переменных) не является объективным. Альтернативой единственному обобщенному показателю является математический аппарат типа многокритериальной оптимизации (множества Паре-то и т.п.).  [c.312]

Расширяется опыт построения математических моделей, а именно динамических зависимостей, описывающих в количественной форме изменение во времени исследуемых характеристик среды и ее отдельных элементов, например, модели развития популяции и межвидовой борьбы, управления популяцией, распространения загрязнений в атмосфере и воде и т.д. (Институт динамики систем и теории управления СО РАН, Иркутский государственный университет, Лимнологический институт СО РАН, Институт географии СО РАН). Полученные модели и методы применяются при разработке геоинформационных систем (ГИС) территориального управления для Байкальского региона [Михеев и др., 1998 Китов и др., 1998], в том числе с использованием космической и сейсмической информации (Институт солнечной и земной физики СО РАН, Институт географии СО РАН, Институт земной коры СО РАН, Сибирский институт физиологии и биохимии растений СО РАН). Выполнены работы по многокритериальной оптимизации вариантов развития крупных производственных объединений (Институт систем энергетики СО РАН, Институт  [c.242]

Приведем одну из формулировок задачи многокритериальной оптимизации  [c.71]

В настоящее время не существует устоявшейся классификации методов многокритериальной оптимизации (ММО). До сих пор нет единой терминологии и в литературе порой одни и те же методы носят разное название. Не претендуя на полноту, в ММО можно выделить несколько групп методов, каждая из которых отличается принятым подходом к решению задачи многокритериальной оптимизации.  [c.71]

Вектор значений показателей / s s Gf называют эффективным (а также неулучшаемым, недоминируемым пли оптимальным по Парето), если не най-, дется другой такой точки множества G/, которая была бы не хуже / по всем показателям и превосходила его хотя бы по одному. На рис. 1.9 изображена одна из эффективных точек. В отличие от нее, точка I/ ,/а] не является эффективной, поскольку точка (/i,/al является более предпочтительной. Множество всех эффективных точек, которое принято называть эффективным множеством (а также недоминируемым множеством или множеством Парето), на рис. 1.9 выделено двойной линией. Те допустимые решения z, для которых /(z) принадлежит эффективному множеству, также принято называть эффективными. При анализе задачи многокритериальной оптимизации заранее можно утверждать лишь, что решение должно быть эффективным, но какое из эффективных решений должно быть выбрано — остается неясным. Для решения эт ого вопроса разрабатываются методы многокритериальной оптимизации, большинство из которых основывается на привлечении к исследованию человека или группы лиц, ответственных за принятие решения. Методы включения человека в исследования можно условно разбить на две большие группы.  [c.60]

Итак, методы многокритериальной оптимизации позволяют тем или иным образом преодолеть трудности, связанные с неединственностью критерия. При этом, однако, приходится решать задачу, значительно более сложную, чем задача оптимизации. Поэтому задачи многокритериального выбора удается решить в случае относительно простых моделей. Что же следует делать, если модели сложны Ведь достаточно адекватная математическая модель некоторой экономической системы может оказаться настолько сложна, что и обычную оптимизационную задачу решить не удается. В этом случае для исследования экономических систем применяются имитационные эксперименты.  [c.61]

Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, расчет и прило-  [c.135]

Л.М. Многокритериальная оптимизация математические аспек-  [c.50]

Березовский Б.А., Барышников Ю.М., Борзенко В.И., Кемпнер JI.M. Многокритериальная оптимизация. Математические аспекты. — М. Наука, 1989. — 128 с.  [c.174]

Штоейер Р. Многокритериальная оптимизация теория, вычисления и приложения. — М. Радио и связь, 1992.  [c.175]

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ [multi riterion optimization] — 1. Метод решения задач, которые состоят в поиске лучшего (оптимального) решения, удовлетворяющего нескольким не сводимым друг к другу критериям.  [c.198]

СКАЛЯРНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ [s alar optimization] — совокупность методов решения задач математического программирования, целевая функция которых представляет собой скаляр. Большинство задач, рассматриваемых в словаре (см. Линейное программирование, Нелинейное программирование, Дискретное программирование и др.), принадлежит к этому классу. Ср. Векторная оптимизация, Многокритериальная оптимизация.  [c.330]

Руа (Roi) Бернар Мишель (р. 1934), французский экономист и математик, специалист по многокритериальной оптимизации. Окончив Институт политических исследований в Париже, с 1964 г. работал исследователем, затем научным директором группы Sema—Metra, с 1969 г. преподавал прикладную математику, с  [c.447]

Возможны случаи, когда выбор оптимальных решений по многим критериям может быть осуществлен строго формализованно. Но в этом случае, по нашему мнению, нет ситуации существенной многокритериальности или она есть, но не реализована, т. е. разработчики ограничились лишь одним из множества возможных вариантов в принятии решений. Однако и в этом случае, и при использовании ЧМП выработка планового решения должна опираться на использование специальных методов многокритериальной оптимизации.  [c.70]

Предлагаемый подход основывается на опыте решения задач планирования крупнопанельного домостроения [36, 3 и др.]. Однако этрт подход, реализующий многокритериальную оптимизацию на основе скаляризации при недостоверности весов (ММО, входящий в группу 2 согласно классификации в п. 3.3.2), по нашему мнению, применим и при решении задач планирования развития РТЭК, в рамках которых явно присутствует существенная многокритериальность. Суть подхода в следующем.  [c.73]

Введение в экономико-математическое моделирование (1984) -- [ c.59 , c.298 ]

Экономико-математический словарь Изд.5 (2003) -- [ c.198 ]