|
17 Существует ряд параметров (в данном случае 2), подверженных ограничениям. Эти ограничения образуют выпуклую допустимую область АВСОЕ. Если существует какой-нибудь критерий оптимизации (например, максимизации прибыли), он графически отображается в виде вектора (ОХ). В таком случае, находясь в какой-либо точке допустимой области, мы начинаем двигаться в направлении (ОХ) до тех пор, пока не будут исчерпаны все возможности максимизации прибыли. При этом мы окажемся в точке С. Рисунок 1.2. Схема идеологии действия метода оптимизации. Неулучшаемость точки С математически выражается следующим образом: вектор (ОХ) лежит внутри конуса РСО, где ¥С перпендикулярно ВС, а вС перпендикулярно СО. Таким образом, конус ¥СО содержит все направления, движение по которым не ухудшает ограничений ВС и СО. Методы оптимизации позволяют получить точку С, являющуюся оптимальной по заданным формально ограничениям АВСОЕ и критерию (ОХ). Предположим, что (ОХ) поменялся и превратился в (О). В этом случае, критерий (С1) оказывается уже за пределами конуса РСО, описывающего условия оптимальности для точки С. |
Постановка задачи Постановка цели решения проблемной ситуации Выработка альтернатив достижения цели Описание возможных состояний внешней среды действия Оценка соответствия результатов действия поставленным целям Оценка вероятности возникновения конкретных состояний внешней среды Выявление возможных результатов действия Описание и оценка результатов реализации альтернатив в конкретных условиях внешней среды Выбор критериев оценки соответствия результатов действия поставленным целям Сравнение отдельных альтернатив по ожидаемым эффектам действия их реализации и выбор наилучшего Принятие решения Рис. 1. 9. Аналитическая схема процесса принятия реш@#№$У Ч. Лл. Г'Л •<*' • <«^'***-1 Схема идеологии применения метода оптимизации представлена в работе В.Н. Тренева «Стратегическое управление» [102] (см рис. 1.10). 4 < , '4• • Л” ■? I» Л ■ « Существует ряд параметров (в данном слу1 ограничениям. Оценка ожидаемого эффекта действия наглядно подверженных ограничения образуют выпуклую допустимую область ABCDE. Если существует какой-нибудь критерий оптимизации (наприме ж в виде вектора (С ie, находясь в какой-либо т< vj? Т начинаем двигаться в направлении (ОХ) до тех пор, пока не будут исчерпаны все возможности максимизации прибыли. При этом мы окажемся в точке С. Неулучшаемость точки С математически выражается следующим образом: вектор (ОХ) лежит где 11Ч& перпендикулярно ВС, a GC перпендикулярно CD. Таким образом, конус FCG содержит все направления, движение по которым не ухудшает ограничений ВС и CD. Методы оптимизации позволяют получить точку С, являющуюся оптимальной по заданным формально ограничениям ABCDE и критерию (ОХ). Предположим, что (ОХ) поменялся и превратился в (CJ). В этом случае, критерий (CJ) оказывается уже за пределами конуса FCG, описывающего условия оптимальности для точки С. Рис. 1.10. Схема идеологии действия метода оптимизации Точка С перестает быть оптимальной. Однако, вектор (CJ), перемещенный в точку D стал вектором (OY), при этом оказавшись внутри конуса HDI, описывающего условия оптимальности для точки D. Решение перемещается из точки С в точку D. Существенным недостатком методов оптимизации часто называют скачкообразное изменение решения. При малых изменениях параметров решение либо не меняется (пока вектор критерия оптимизации находится внутри конуса, описывающего условия оптимальности), либо меняется скачком, как только вектор критерия выходит за грань конуса. Другим недостатком линейного метода оптимизации является граничный характер получаемого решения — оно всегда лежит на границе 55 |