Критерий оптимальности/оптимизации, нормирование оптимизационных критериев, этапы решения оптимизационной задачи. — КиберПедия 

Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим...

Двойное оплодотворение у цветковых растений: Оплодотворение - это процесс слияния мужской и женской половых клеток с образованием зиготы...

Критерий оптимальности/оптимизации, нормирование оптимизационных критериев, этапы решения оптимизационной задачи.

2019-08-07 138
Критерий оптимальности/оптимизации, нормирование оптимизационных критериев, этапы решения оптимизационной задачи. 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Критерий оптимальности (критерий оптимизации) — характерный показатель решения задачи, по значению которого оценивается оптимальность найденного решения, то есть максимальное удовлетворение поставленным требованиям. В одной задаче может быть установлено несколько критериев оптимальности.

Правильный выбор критериев играет существенную роль в выборе оптимального решения. В теории принятия решений не найдено общего метода выбора критериев оптимальности. В основном руководствуются опытом или рекомендациями. Наиболее изучен вопрос для финансово-экономических задач, в которых зачастую применяется единственный критерий — максимум показателя эффективности, прибыли, либо максимум рентабельности, либо минимум срока окупаемости и т. п. Применение для технических задач только одного критерия (например, максимум уровня безопасности, минимум потребления энергии, минимум экологического ущерба) часто приводит к абсурдным результатам, выходящим за область допустимых решений, поэтому обычно сочетается с экономическими критериями (например, минимум стоимости или максимум дохода).

Нормирование критериев:

Для удобства и однозначности восприятия критерии Ki (где i = 1,…, m; m — число критериев) нормируют, то есть обычно приводят к следующему виду:

· Ki ≥ 0;

· критерии Ki убывают с улучшением решения, с ростом качества проектируемого объекта (встречается и обратное требование).

Например, минимальная цена, потери энергии (равны 1- КПД);

· предпочтительно критерии приводить к безразмерному виду.

· например, относительная цена (по отношению к цене самого дорогого варианта);

· как следствие, наилучшее значение критерия равно нулю. Решения, у которого все критерии нулевые (Ki = 0), соответствует идеальному конечному результату (ИКР), когда объекта нет, но его функция выполняется.

 

Как правило, решение оптимизационной задачи распадается на следующие этапы:

· анализ ситуации и формулировка задачи;

· определение параметров решения, подлежащих оптимизации (то есть тех, которые могут быть изменены в ходе решения);

· установление допустимой области существования параметров, то есть ограничений, налагаемых на параметры и их сочетания;

· выбор и оценка влияния внешних факторов, учитываемых в ходе решения;

· выбор критериев оптимальности;

· построение целевой функции (математической модели), которая выдавала бы показатели, соответствующие выбранным критериям;

· выбор математического метода оптимизационных расчётов;

· проведение расчётов и оценка полученных решений по выбранным критериям;

· окончательное принятие решения с учётом неопределённости и риска.

 

Целевая функция.

Целевая функция — вещественная или целочисленная функция нескольких переменных, подлежащая оптимизации (минимизации или максимизации) в целях решения некоторой оптимизационной задачи. Термин используется в математическом программировании, исследовании операций, линейном программировании, теории статистических решений и других областях математики в первую очередь прикладного характера, хотя целью оптимизации может быть и решение собственно математической задачи. Помимо целевой функции в задаче оптимизации для переменных могут быть заданы ограничения в виде системы равенств или неравенств. В общем случае аргументы целевой функции могут задаваться на произвольных множествах.

 

1.5 Экстремум функции, локальный и глобальный экстремум (описание и примеры).

Экстре́мум (лат. extremum — крайний) в математике — максимальное или минимальное значение функции на заданном множестве. Точка, в которой достигается экстремум, называется точкой экстремума. Соответственно, если достигается минимум — точка экстремума называется точкой минимума, а если максимум — точкой максимума. В математическом анализе выделяют также понятие локальный экстремум (соответственно минимум или максимум).

Значение функции в точке максимума называется локальным максимумом, значение функции в точке минимума - локальным минимумом данной функции. Локальные максимум и минимум функции называются локальными экстремумами.

Точка называется точкой строгого локального максимума функции , если для всех из окрестности этой точки будет справедливо строгое неравенство .

Точка называется точкой строгого локального минимума функции , если для всех из окрестности этой точки будет справедливо строгое неравенство .

Наибольшее или наименьшее значение функции на промежутке называется глобальным экстремумом.

 

Линейное программирование


Поделиться с друзьями:

Адаптации растений и животных к жизни в горах: Большое значение для жизни организмов в горах имеют степень расчленения, крутизна и экспозиционные различия склонов...

Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций...

Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни...

Двойное оплодотворение у цветковых растений: Оплодотворение - это процесс слияния мужской и женской половых клеток с образованием зиготы...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.008 с.