В работе рассмотрены теоретико-методические вопросы учета экологического состояния территории муниципального образования при оценке недвижимости. Разработаны методические основы ранжирования территории по комплексному показателю качества окружающей среды посредством использования аппарата векторной оптимизации и теории нечетких множеств. Предложен механизм определения экологической составляющей в рыночной цене недвижимости. Выполнена практическая оценка степени загрязнения территории г. Уфы. Определена степень привлекательности территории с позиции качества окружающей среды селитебных зон и предложен авторский вариант развития муниципального образования г. Уфы с учетом экологической ситуации. [c.2]
Ранжировать территории по обобщающему показа гелю состояния окружающей среды, выбрать вариант, оптимальный с точки зрения многих критериев, по мнению автора, целесообразно посредством использования аппарата векторной оптимизации и теории нечетких множеств. Оригинальный подход был разработан на кафедре математического моделирования Уфимского государственного нефтяного технического университета и [c.4]
На основе разработанной методики ранжирования территории по комплексному показателю качества окружающей среды с помощью аппарата векторной оптимизации и теории нечетких множеств, произведем оценку степени загрязнения территории г. Уфы. [c.28]
Данные задачи являются по существу задачами векторной оптимизации (часто такие задачи называются также и многокритериальными). [c.102]
Приведем формальную постановку задачи векторной оптимизации. [c.102]
Сложность задачи (1)-(2) обусловлена ее многокритериальным характером, и основная проблема заключается в выборе принципа оптимальности. В настоящее время существует достаточное число алгоритмов решения задач векторной оптимизации. В данной работе использован подход, базирующийся на основных положениях теории нечетких множеств, суть которого заключается в свертывании критериев в единый с помощью построения функций принадлежности специального вида. Каждой оцениваемой i -ой фирме i-l...m поставлены в соответствие группы финансовых показателей и каждому из [c.103]
Таким образом, в настоящее время разработаны мощные методы решения оптимизационных задач как для статических, так и для динамических систем. Эти методы интенсивно используются в экономико-математических исследованиях. В то же время массовое использование оптимизационных методов на практике выявило их определенную ограниченность, связанную с необходимостью заранее формулировать единственный критерий. Часто проблема соизмерения различных показателей и построения единственного критерия оказывается чрезвычайно сложной, во многих случаях — неразрешимой. Это привело к принципиально новому этапу в развитии методов оптимизации — появлению методов многокритериальной (векторной) оптимизации. [c.59]
Борисов В. II. Проблемы векторной оптимизации.— В сб. Исследование операции. Методологические аспекты.— М. Наука, 1972. [c.387]
Рассмотрим постановку задачи векторной оптимизации,, содержательно интерпретируемую и с точки зрения принятия плановых решений. [c.191]
В тех случаях, когда все локальные критерии /,, /,,..., / , с точки зрения ЛПР, имеют одинаковую степень важности, решение задачи векторной оптимизации осуществляется с использованием принципа равномерности, метода идеальной" точки, принципа справедливого компромисса, оптимальности по Парето. [c.193]
Векторная оптимизация — сложный вид оптимизации. Векторный оптимум определяется несколькими критериями, несводимы- [c.233]
Интегрированная оценка эффективности каждого варианта должна производиться в целом по плановому периоду либо методом приведенных затрат, либо методом балльно-индексной оценки 1. Последняя является предпочтительной во всех случаях, когда необходимо учесть значительное количество показателей векторной оптимизации. [c.234]
Векторная оптимизация предопределяет необходимость комплексного, системного подхода к перспективному планированию. Этот подход заключается в последовательности всех расчетов — от прогноза и анализа до завершающих показателей их результатов, в том числе таких важных, как степень удовлетворения потребностей народного хозяйства и быта, себестоимость продукции, эффективность капитальных вложений, производительность труда и др. [c.234]
Математически Г.к. принято формулировать в виде скалярной целевой функции (или соответствующей шкалы предпочтений), которая обобщенно выражает все многообразие целей общества, или в виде векторной функции, представляющей собой набор несводимых (частичных) целевых функций. Соответственно различаются скалярная оптимизация и векторная оптимизация. [c.63]
Термин "многокритериальные задачи" часто отождествляется с термином "задачи векторной оптимизации" однако прослеживается различие в последнем случае речь идет не о разнородных критериях системы, а о сопоставлении однородных критериев разных участников (см. рис. 0.7 к ст. "Оптимальность по Парето "). [c.199]
Полищук Л. И. Методы обобщенного градиента в диалоговых процедурах векторной оптимизации//Автоматика и телемеханика. 1981. № 5. [c.163]
Гороховик В. В. К проблеме векторной оптимизации. — Техническая кибернетика , 1972, № 6. [c.384]
Эта работа положила начало целому направлению в современной математике — аксиоматическим обоснованиям различных решений задач векторной оптимизации. [c.375]
Валовый продукт (в межотраслевом балансе) 84 ВАРИАНТНЫЕ ПРОГНОЗЫ 90 ВВОДНЫЕ УСТРОЙСТВА ЭВМ 146 ВЕКТОРНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ 116 [c.157]
Если потребляемые производственным элементом затраты являются взаимозаменяемыми, то один и тот же уровень выпуска продукции может быть достигнут при разных комбинациях уровней затрат. В этой ситуации необходимо дополнительное определение того, что мы понимали под минимальным уровнем нескольких видов затрат. Это проблема векторной оптимизации. Она аналогична проблеме, с которой пришлось столкнуться при определении производственной функции многопродуктового элемента. Принципы построения ряда критериев векторной оптимизации ( 2.4) пригодны и для этого случая. [c.45]
Машунин Ю.К. Методы и модели векторной оптимизации. -М Наука, 1986. -141 с. [c.54]
Очевидно также, что если функция f будет являться скалярной, то решение задачи (2) не вызовет особых затруднений. Однако, определить ОСБ, исходя из значения только одного критерия не представляется возможным, потому что приближение одних коэффициентов к оптимальному значению, может повлечь за собой резкое ухудшение коэффициентов другой группы. Поэтому решение в ЗОСБ необходимо принимать, учитывая значения всех введенных параметров (Кп, Кп,. .., К45Л причем желательным является выбор такой ОСБ, которой будут соответствовать наилучшие, то есть наиболее близкие к нормативным значениям, значения параметров (Кц, Кп,. ... IQs). Такие задачи относятся к многокритериальным задачам (задачам векторной оптимизации). [c.45]
Решение задач многокритериальной или векторной оптимизации осуществляется с использованием принципов выделения главного критерия, скаляризации вектора целевых функций, равномерности, идеальной" точки, квазиоптимизации локальных критериев методом последовательных уступок, справедливого компромисса, оптимальности по Парето и ряда других. [c.192]
Модели и методы векторной оптимизации / С. В. Емельянов, В. И. Борисов, А. А. Малевич, А. М. Черкашин.//Техническая кибернетика. Т. 5. - М. Наука, 1973. - С. 386-448. [c.220]
ВЕКТОРНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ [ve tor optimization] — комплекс методов решения задач математического программирования, в которых критерий оптимальности представляет собой вектор, компонентами которого являются, в свою очередь, несводимые друг к другу скалярные критерии оптимальности подсистем, входящих в данную систему (напр., критерии роста благосостояния разных социальных групп в социально-экономическом планировании). При этом задача оптимизации существенно видоизменяется по сравнению с теми задачами, которые рассматриваются в большинстве статей словаря. В них она сводится к тому, чтобы, зная условия и ограничения, найти такой план, который бы максимизировал или минимизировал единственный заданный критериальный показатель. Это называется "скалярная оптимизация". [c.43]
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]
СУБОПТИМАЛЬНОЕ РЕШЕНИЕ [suboptimal solution] —решение, оптимальное по одной из частичных целевых функций (в модели векторной оптимизации). [c.352]
ЭФФЕКТИВНАЯ ТОЧКА (ЭФФЕКТИВНЫЙ ПЛАН) [effe tive 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. [c.429]
Многокритериальность проявляется при наличии трудносоизмеримых между собой критериев оптимальности. Например, при оптимизации плана нефтегазодобывающего производственного объединения можно рассматривать в качестве критериев оптимальности максимум прибыли, минимум эксплуатационных затрат, максимум разведочного и эксплуатационного бурения, объемов добычи нефти и газа и др. Для того чтобы на базе всех этих критериев построить единый критерий, нужно их все соизмерить, т. е. дать им веса . А это чаще, всего однозначно сделать нельзя. В этом случае следует использовать методы векторной оптимизации, в которых учитывают и неформальные суждения лиц, принимающих решение (ЛПР). ЛПР в процессе расчетов могут менять веса или устанавли- [c.117]
Изучение многообразных аспектов проблемы принятия решений в условяих неопределенности осуществляется, с одной стороны, такими науками, как психология, социология, экономика, логика, и с другой стороны, комплексом дисциплин, входящих в современную теорию управления с использованием ЭВМ (кибернетикой и относящимися к ней научными направлениями, такими, как теория игр, исследование операций, теория статистических решений, теория полезности, векторная оптимизация и др.). [c.167]
Производственная функция многопродуктового производственного элемента. Приведенное в 2.2 определение задавало производственную функцию элемента как максимальный выпуск продукции при каждом допустимом уровне затрат и применимо только для однопродук-тового элемента. Если производственный элемент выпускает несколько видов продукции, то использование такого определения производственной функции требует доопределения того, что мы понимаем под максимальным выпуском в случае, когда видов продукции несколько. Другими словами, нужен критерий, определяющий максимальный выпуск продукции нескольких видов. Это проблема векторной оптимизации. Поскольку однозначного ее решения в общем случае не существует, то можно предложить ряд такого рода критериев. [c.41]
Концепция П. о. признаёт необходимость единого (глобального) критерия оптимальности нар.-хоз. планов, т. к. отсутствие его означало бы принципиальную несравнимость целей, программ, вариантов планов и, следовательно, невозможность обоснованного выбора плановых решений. Такой критерий должен быть концентрированным выражением действия осн. эконо-мич. закона социализма. Однако в конструктивном и практич. отношении имеется мн. нерешённых вопросов. Разработан ряд теоретпч. подходов к проблеме критерия оптимальности, основанных на схемах как скалярной, так и векторной оптимизации. [c.252]
Смотреть страницы где упоминается термин Векторная оптимизация
: [c.202] [c.98] [c.17] [c.226] [c.234] [c.41] [c.49] [c.49] [c.231] [c.247] [c.330] [c.352] [c.461] [c.116] [c.61]Популярный экономико-математический словарь (1973) -- [ c.116 ]