Проверяемый текст
Алексахин, Сергей Васильевич; Автоматизация технологических процессов погрузочно-разгрузочных и транспортных работ при организации строительства в условиях рыночной экономики (Диссертация 1998)
[стр. 109]

109 Пусть у*=(у1*,у2*, ••• >Jn*) решение, тогда у* принадлежит эффективной границе в силу того, что выполняется: Эу>у^ => (3.35) ,-i i=i Анализ эффективной границы выполняется на основе положений: • максимум любой свертки принадлежит множеству Парето; • для любого решения х*еР найдется в семействе свертка, максимум которой сколь угодно близок к данной точке.
График вариации весами критериев Рис.
3.11.
Таким образом, при заданной структуре W свертки, вектор:
А=(Х,Д2,...Дп) (3.36) полностью определяет решение, а задачу многокритериальной оптимизации, можно переформулировать как проблему поиска неизвестного вектора параметров Л.
На каждой итерации процесса поиска компромиссного решения ЛПР производит некоторую поправку вектора
Л с тем, чтобы, в конечном счете, найти такой вектор Л*, что:
[стр. 194]

и матрица перевозок П = Ftr(C).
Очевидно, что взвешенная сумма матриц цен будет матрицей цены.
В то же время алгоритм транспортной задачи дает решение независимо от значений матрицы цен.
Проводились эксперименты по сравнительному анализу решений, полученных по первой и второй стратегии.
В некоторых случаях при различии транспортных схем общие затраты на транспортировку были одинаковы, а в некоторых нет.
В общем случае приведенные варианты стратегий дают различные решения.
Исследование эффективной границы решения задачи выбора оптимального плана выполняется на основании варьированием весов суммы В случае большего количества критериев (экспертов) необходима вариация всеми весовыми коэффициентами, определяющими приоритет каждого эксперта или стратегии транспортировки.
Пусть y*=(yi*, yi*, ...
, уп*) решение, тогда у* принадлежит эффективной границе в силу того, что выполняется Анализ эффективной границы выполняется на основе положений: • максимум любой свертки принадлежит множеству Парето • для любого решения х*еР найдется в семействе свертка, максимум которой сколь угодно близок к данной точке.
Пусть N А=(Х\,%2 , •••, Хп) Хг>0 jу{(х) max /= 1 (3.48) (3.49)

[стр.,195]

График вариации весами критериев ГЧ ЭЯ-Я нК РчН Критерий 1 Рис.
3.29.
Таким образом, при заданной структуре W свертки, вектор
Л=(^ь ^ 2 , ••• , ^п) (3.50) полностью определяет решение, а задачу многокритериальной оптимизации, можно переформулировать как проблему поиска неизвестного вектора параметров Л.
На каждой итерации процесса поиска компромиссного решения ЛПР производит некоторую поправку вектора
А с тем, чтобы, в конечном счете, найти такой вектор А*, что X* = argmaxW(X, А*) xeD (3.51) В некоторых случаях задачу с несколькими показателями удается свести к задаче с одним единственнымf \ , переводя остальные в ограничения / \ > т а х / 2>/2* , ...
,/n>/m*,U 1Это с другой стороны объясняется тем, что метод использует максимум информации от всех экспертов, которые имеют практический опыт разработки стратегий транспортировки.

[Back]