|
2. Векторный критерий должен содержать минимальное количество частных критериев. При этом частные критерии должны характеризовать разные свойства сравниваемых вариантов. 3. Векторный критерий должен допускать упрощение задачи путём перехода к рассмотрению отдельных частных критериев вне зависимости от других. В этом случае понимается, что в постановке задачи частные критерии независимы по предпочтению. При многокритериальной постановке задача отыскания оптимального решения существенно усложняется по сравнению с однокритериальным подходом. Сложность проблемы использования методологии векторной оптимизации для решения инвестиционных задач заключается в том, чтобы путем использования дополнительной информации сузить совокупность недоминируемых результирующих оценок до получения одного наилучшего решения [108]. Многокритериальные (векторные) методы могут быть классифицированы на четыре основных класса [108] (рис. 3.1). 140 Рис. 3.1 Классификация методов многокритериальной оптимизации II 1 В составе методов первого класса содержатся: 1) «правило северо-восточного угла»; 2) метод В.В. Подиновского; |
• показателями и конечным экономическим результатом, в-третьих, служит необходимой информационной основой для разработки методики расчетов определения удельного влияния конкретного показателя (критерия) на достигаемый конечный экономический результат. В качестве измерителей конечного результата (критерия) внедрения решения инвестиционной задачи могут быть рекомендованы: ЧПС (диско!ггированный денежный доход), ВНД, модифицированная ВНД, ДСО, ИР и др. В каждом случае состав критериев оптимальности, включаемых в ЭММ планово-инвестиционной задачи, требует отдельного обоснования. Под многокритериальной (векторной) оптимизацией понимают процеду• РУ, суть которой заключается в необходимости использования специальных математических методов (правил, приемов, схем вычислений), обеспечивающих получение эффективных значений переменных (или, иначе, плана) в условиях, когда в модели задачи присутствует несколько критериев, а главный из них не установлен. При постановке задачи как многомерной оптимизации к частным критериям предъявляются следующие требования [47]: 1) соответствие целям, которые должны быть достигнуты в результате решения задачи многокритериальной оптимизации; 2) 11увствигслыюстъ к изменениюварианта выборапринимаемогорешения; • 3) наличие ясной технико-экономической трактовки; 4) достаточно легкая вычислимость с использованием доступных исходных данных. С переходом к векторному критерию возникают дополнительные требования к образующей его совокупности частных критериев: 1. Набор критериев должен полностью характеризоваться совокупностью значений частных критериев, а введение дополнительных частных критериев не влияет на результаты выбора. 2. Векторный критерий должен содержать минимальное количество частных критериев. При этом частные критерии должны характеризовать разные свойства сравниваемых вариантов. 106 3. Векторный ьрггсрий должен допускать упрощение задачи путём перехода к рассмотрению отдельных частных критериев вис зависимости от других. В этом случае понимается, что впостановкезадачи частныекритерии независимыпо предпочтению. При многокршериальной постановке задача отыскания оптимального решения существенно усложняется по сравнению с однокритериальным подходом. Сложность проблемы использования методологии векторной оптимизации для решения инвестиционных задач заключается в том, чтобы путем использования дополштгельной ин([юрмации сузить совокупность недоминирусмых результирующих оценок до получения одного наилучшего решения. Рис. 3.2. Классификация методов многокритериальной оптимизации Многокритериальные (векторные) методы могут быть классифицированы на четыре основных класса [106] (рис. 3.2). В составе методов первого класса содержатся: 1) «правило северо-восточного угла»; 2) метод В.В. Подиновского; 3) метод попарного сравнения векторных оценок. К методам второго класса относятся методы: 1) цепочек; 2) опорных множеств; 3) порядковых коэффициентов важности. В составе методов третьего класса фигурируют методы: |