|
Для оценки эффективности алгоритмов приближенного решения задачи условной псевдобулевой оптимизации были разработаны программы, реализующие описанные алгоритмы. При проверке эффективности алгоритмов решалась задача формирования инновационного портфеля, которая относится к задачам условной псевдобулевой оптимизации. Решение данной задачи было заведомо известно. Так как данные методы относятся к приближенным методам дискретного программирования, то необходимо оценивать алгоритмы по следующим признакам: по количеству вычислений целевой функции и функций ограничений; по точности решения (определяется величиной погрешности решения); по простоте (предпочтения отдается логически более простому алгоритму). Первому алгоритму для нахождения оптимального инновационного портфеля потребовалось п вычислений целевой функции. Для второго метода потребовалось не более п/2+2 вычислений, если п четное значение и не более (п-1)/2+2 вычислений, если п принимает нечетное значение. Так как мы изначально знаем оптимум, то погрешность полученных решений можно вычислить по формуле: ор( где &р полученное приближенное решение; &р известное точное решение; О'0 начальное приближенное решение. Оба метода нашли точное решение (8 = 0). 74 |
136 Его, как и предыдущий метод нет смысла применять к задачам маленькой размерности (меньше 100). Количество вычислений целевой функции для этого метода зависит от номера уровня, на котором находится начальная точка относительно минимума. Для оценки эффективности алгоритмов приближенного решения задачи условной псевдобулсвой оптимизации были разработаны программы, реализующие описанные алгоритмы. При проверке эффективности алгоритмов реш алась задача формирования инновационного портфеля, которая относится к задачам условной псевдобулевой оптимизации. Решение данной задачи было заведомо известно. Так как данные методы относятся к приближенным методам дискретного программирования, то необходимо оценивать алгоритмы по следующим признакам: по количеству вычислений целевой функции и функций ограничений; по точности решения (определяется величиной погрешности решения); по простоте (предпочтения отдается логически более простому алгоритму). Первому алгоритму для нахождения оптимального инновационного портфеля потребовалось п вычислений целевой функции. Для второго метода потребовалось не более п/2+2 вычислений, если п четное значение и не более (п-1)/2+2 вычислений, если п принимает нечетное значение. Так как мы изначально знаем оптимум, то погрешность полученных решений можно вычислить по формуле: |