Своеобразие русской архитектуры: Основной материал – дерево – быстрота постройки, но недолговечность и необходимость деления...
История развития хранилищ для нефти: Первые склады нефти появились в XVII веке. Они представляли собой землянные ямы-амбара глубиной 4…5 м...
Топ:
Выпускная квалификационная работа: Основная часть ВКР, как правило, состоит из двух-трех глав, каждая из которых, в свою очередь...
Эволюция кровеносной системы позвоночных животных: Биологическая эволюция – необратимый процесс исторического развития живой природы...
Интересное:
Аура как энергетическое поле: многослойную ауру человека можно представить себе подобным...
Наиболее распространенные виды рака: Раковая опухоль — это самостоятельное новообразование, которое может возникнуть и от повышенного давления...
Средства для ингаляционного наркоза: Наркоз наступает в результате вдыхания (ингаляции) средств, которое осуществляют или с помощью маски...
Дисциплины:
2017-06-25 | 279 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Объект исследования: многокритериальные задачи.
Результаты, полученные лично автором: разработана стратегия приближённого решения многокритериальных задач, представленная в виде блок-схемы.
Термин «природная неопределённость» имеет непосредственное отношение к теории принятия решений и подразумевает наличие некоторых непредсказуемых состояний внешней среды. При этом «внешняя среда» может трактоваться в самом широком смысле, то, что в обыденном языке обозначается как «сила обстоятельств».
Для принятия того или иного решения необходимо по возможности математически оценить каждую из альтернатив предполагаемого развития сценария. В итоге получатся несколько оценок для каждой альтернативы, и понадобятся правила, которые будут на их основе давать интегральную оценку каждой альтернативы. Например, интегральную оценку альтернативы напоминает дифференцированная оценка студенческих работ: когда по каждой составляющей ставится отдельная оценка, и эти отдельные оценки по определенному методу формируют итоговый балл.
Существует два основных типа природной неопределённости, рассматриваемых в теории принятия решений. При вероятностной неопределённости известны вероятности реализации сценариев, при полной неопределённости – только список сценариев для каждой альтернативы. Данные два типа природной неопределённости не исчерпывают все возможные её ситуации. Наиболее благоприятной для исследователя является ситуация, когда удаётся свести неопределённость к одному из двух данных наиболее простых типов.
В теории принятия решений существует множество разработок в области многокритериальных задач. Известные их примеры предусматривают до 3–4 критериев с заранее известными критериальными оценками альтернатив, и использование математических алгоритмов оптимизации для учебных задач принятия решений не составляет значительных проблем. В реальных ситуациях критериев могут быть десятки и сотни. Требуется значительная работа по определению критериальных оценок, расстановке весов критериев. Дополнительная сложность создаётся за счёт того, что множество критериев распадается на множество учитываемых критериев и множество игнорируемых критериев. Требуется некоторым образом оценивать, насколько множество игнорируемых критериев вносит погрешность в оценку. Может оказаться, что даже после учёта нескольких главных критериев суммарная значимость остальных больше значимости любого из учитываемых.
|
Предложим следующую стратегию принятия решений при практически неисчерпаемом множестве критериев (рис. 1). Определяются некоторое первичное множество критериев, их веса и критериальные оценки альтернатив. Первичное множество должно включать критерии, наиболее важные для лица принимающего решение. Вычисляется интегральная оценка каждой альтернативы, то есть применяется функционал, преобразующий вектор критериальных оценок в скалярную величину – общую оценку. Примеры таких функционалов – операторы критериальной свёртки. Определяется точность интегральных оценок. Если она достаточна, выбирается альтернатива с наилучшей интегральной оценкой. В противном случае добавляется (n +1)-й по силе критерий, где n – число использовавшихся критериев, корректируются веса первых n критериев, после чего повторяется процесс, начиная с определения критериальных оценок. Проблема оценки точности аналогична таковой в итерационных алгоритмах вычислительной математики – требуется оценить точность, зная только приближённые решения, полученные на различных итерациях. Например, можно сравнивать текущие интегральные оценки с предыдущими и прекращать расширение множества критериев при стабилизации интегральных оценок.
Рис. 1. Стратегия приближённого решения многокритериальных задач
Материал поступил в редколлегию 26.04.2017г.
УДК 511.176
Н.С. Стёпин, А.В. Титенок
Научный руководитель: доцент кафедры «Высшая математика»,
к.т.н. А.С. Васильев
|
|
Эмиссия газов от очистных сооружений канализации: В последние годы внимание мирового сообщества сосредоточено на экологических проблемах...
История развития пистолетов-пулеметов: Предпосылкой для возникновения пистолетов-пулеметов послужила давняя тенденция тяготения винтовок...
Особенности сооружения опор в сложных условиях: Сооружение ВЛ в районах с суровыми климатическими и тяжелыми геологическими условиями...
Семя – орган полового размножения и расселения растений: наружи у семян имеется плотный покров – кожура...
© 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!