Лекция: Метод ограничений при поиске компромиссных решений задачи векторной оптимизации.

Пусть задано некоторое множество линейных целевых функций:, здесь0

,, причем m первых функций максимизируются, а остальные – (M-m) – минимизируются. Для переменных определены линейные ограничения вида. Согласно методу ограничении сначала выполняется преобразование целевых функций. Они будут иметь следующий вид:

Где — вектор решений, который принадлежит множеству ограничений и оптимизирует i-ю целевую функцию, а и — решения, которые обеспечивают минимальное и максимальное значение i-го критерия соответственно. Компромиссным решением будет считаться такое, для которого взвешенные относительные потери будут одинаковыми и минимальными, т.е.

31.Задачі прийняття рішень в нечітких умовах (класифікація).

У випадку, коли деякі або всі елементи задачі мають невизначеність типу

нечіткість, то маємо задачі прийняття рішень в нечітких умовах (зокрема

задачі нечіткого математичного програмування, задачі вибору в нечітких

умовах та інші).

Залежно від класу отриманої задачі вибирають і підхід до її

розв’язування. Це можуть бути методи оптимізації, лінійного або нелінійного

програмування, статистичні методи, аналітичні або числові методи

розв’язування рівнянь різних класів.

Отже, в процесі прийняття рішень виникають ситуації, які мають той чи

інший ступінь невизначеності, а тому якість рішення залежить від повноти

врахування всіх чинників, що впливають на його наслідки. Нерідко ці чинники