|
18 Точка С перестает быть оптимальной. Однако, вектор (С1), перемещенный в точку Б стал вектором (ОУ), при этом оказавшись внутри конуса НБ1, описывающего условия оптимальности для точки Б. Решение перемещается из точки С в точку Б. 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 допустимой области. Слабым местом граничного характера является то, что малое изменение ограничений может сделать решение недопустимым. И, наконец, третьим недостатком методов оптимизации является тот факт, что они плохо учитывают сложноформализуемые параметры, такие как корпоративная культура, баланс интересов, разделение власти и др. Однако, это не затеняет многочисленных достоинств методов оптимизации. Методы оптимизации часто используются для построения опорных точек точек, в которые система могла бы прийти при условии выполнения определенных допущений. В этом случае методы оптимизации показывают для системы область невозможных состояний и состояние при условии решения формализуемых проблем и неухудшения неформализуемых факторов. Формальный характер методов оптимизации позволяет особенно успешно применять их в условиях стабильной среды. Методы системной оптимизациизаключаются не только в поиске оптимального*' решения при заданных ограничениях, но и в модификации самих ограничений вщелях дальнейшего продвижения в сторону желаемого результата. |
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 допустимой области. Слабым местом граничного характера является то, что малое изменение ограничений может сделать решение недопустимым. И, наконец, третьим недостатком методов оптимизации является тот факт, что они плохо учитывают сложноформализуемые параметры, такие как корпоративная культура, баланс интересов, разделение власти и др. Однако это не затеняет многочисленных достоинств методов оптимизации. Методы оптимизации часто используются для построения опорных точек точек, в которые система могла бы прийти при условии выполнения определенных допущений. В этом случае методы оптимизации показывают для системы область невозможных состояний и состояние при условии решения формализуемых проблем и неухудшения неформализуемых факторов. Формальный характер методов оптимизации позволяет особенно успешно применять их в условиях стабильной среды. Методы системной оптимизации заключаются не только в поиске оптимального решения при заданных ограничениях, но и в модификации самих ограничений в целях дальнейшего продвижения в сторону желаемого результата. Рассмотрим применение методов системной оптимизации с траекторным подходом [46] на примере следующей схемы (рис. 1.11). Первоначально мы имеем ограничение АВС и находимся в точке О. При этом мы хотим достичь точки Р. При существующих ограничениях АВС мы ее не достигаем, оставаясь в точке К. Ограничения могут быть активными и пассивными. Активное ограничение ограничение, фактически останавливающее систему, и не дающее возможности улучшить критерий оптимальности. Пассивное ограничение ограничение, которое фактически не работает и никак не ограничивает систему в ее стремлении к улучшению критерия оптимальности. 56 |