Критерият за оптимизация - цифра, чиято стойност се определя от качеството на снимачната площадка тест на входни параметри. Колкото по-висока стойност на критерия за оптимизация, толкова по-добре резултата от теста се оценява с определен набор от параметри. Избирането на този показател се извършва върху раздела "Настройки" в дясно от полето "Оптимизация".
Критерият за оптимизация е необходимо само за генетичен алгоритъм.
Следващите оптимизация критерии:
• Максимална баланс - показател за оптимизация е да се увеличи стойността на баланса;
• Баланс + максимална доходност - това е мярка за максималната стойност на баланса на продукта napribylnost;
• Баланс + максималната очаквана отплата - показател е продукт на баланс на очакването за победа;
• Баланс + минимално намаление - в този случай, в допълнение към балансовата стойност се взема предвид степента на усвояване (100% - Усвояване) * Баланс;
• Баланс + максимален фактор за възстановяване - индикаторът е продукт на баланс на коефициента на възстановяване;
• съотношение Баланс + макс Шарп - показател е продукт на равновесие на съотношението на Шарп;
• Персонализирани критерии за оптимизация - ако изберете тази опция, като критерий за оптимизация ще вземе предвид функцията стойност OnTester () на ЕА. Тази опция позволява на потребителя да използва всяка подходяща мярка, за да се оптимизира.
На multicriterial проблеми, когато в първоначалната настройка не е възможно да се направи разграничение на критерия преобладаващата значимостта си през друга - главен критерий, често изкуствено критерии са комбинирани чрез обединяване на функция с параметрите - теглата присвоени на всеки критерий според нейната относителна важност. Този подход често се нарича вектор намотка scalarization или .a критерий дава параметризирана функция, която намалява първоначалния проблем за една критерий многопарамерична, - обобщи, обобщени, или глобален критерий superkriteriem. Най-често срещаният тип на генерализирана критерий е линейна извивка, когато световната критерият е сумата от (понякога работи) на определени критерии, като се умножи по съответните коефициенти за претегляне.
Използвайки този метод, определен проблем е правилният избор на тежести е проблематично интерпретация на резултатите. Използвайте счита получаването на образование генерализирана критерий има смисъл само в случаите, когато лихвата е сумата на отделните функции на критерия. В общия случай има само едно заместване в други несигурност маскирани математически изчисления [2].
Има и случаи, когато това е достатъчно трудно да се даде на всеки критерий определен коефициент на тегло, съответстващо на неговата значимост в сравнение с другия. После прибягва до извивките на критерии, като теглата не отразяват относителното значение на критерии и различни в определени граници, като по този начин допринасят за локализирането на точките в комплекта на Парето. В този случай, по-нататък се увеличава ролята на вземащите решения, като при избора на тегловните коефициенти тя се ръководи преди всичко собствения си опит и интуиция, която също изисква специфични умения от него.
Многократно е отбелязано грешки и противоречия, които човек прави при определяне на критериите тежести. Достатъчно подробен преглед на различните методи за възлагане на тежести води до извода, че няма правилни методи за решаването на този проблем човек. Такова човешкото поведение при решаване Многокритериална гърба е повтарящ се и стабилна.
Има резултатите от експерименти, от което следва, че човек задава критерии тегло със значителни грешки в сравнение с известните обективно, че теглото възлага противоречат му незабавно оценка на алтернативите и т.н. Въпреки, че дебатът за възможността за използване на баланса в методите за вземане на решения, все още продължава, като данните са достатъчно, за да се разгледа работата е доста трудно за хората, вземащи решения. [4]
В обобщение може да се заключи. метод намотка е използван и се използва най-често, но има недостатъци огромни [11, 17]:
- Не винаги загуба на качество, се компенсира от една стъпка критерий по различен начин. "Оптимално" конволюция решение може да се характеризира с лошото качество на някои конкретни критерии и следователно би било неприемливо;
- Не винаги е възможно да се определят критериите за тегло. Често, известна само на значението на подобни критерии, понякога няма информация за значението на;
- резултат до голяма степен зависи от предпочитанията на хората, вземащи решения, които най-често предписваните тегло, въз основа на интуитивен идеята за относителната важност на критериите;
- стойността на обективната функция, получен чрез намотка, няма физическо значение;
- залпов алгоритъм гънка на мозъка може да се даде само на няколко различни Парето точки (или същите), дори когато в действителност тези точки много;
- този подход не е в състояние да генерира истинските Парето-оптимални решения по отношение на не-изпъкнал пространство търсене, което е сериозна пречка за решаването на много практически проблеми.
Така че, за решаване на всеки проблем на множество критерии информация за относителното значение на определени критерии, които да бъдат взети предвид.
В някои многокритерийния проблеми определени критерии, определени по реда на важност, така че увеличението трябва да се търси по-важен критерий за сметка на евентуалните загуби на всички други по-малко важни критерии. Но в повечето случаи е налице ситуация, в която основният акцент и рационализиране на критериите за значимост не могат. Тогава често прибягват до извивките на критерии при генерализирана критерий. Прилагането на този подход към формирането на снимачната площадка на Парето, както и методите на последователни концесии и избор на частни основни критерия, свързани с редица трудности, които възникват, което повдига въпроса дали да използват подобни подходи и необходимостта от разработване на методи, лишен от техните недостатъци.
В допълнение, функция, която съчетава три обмислен подход е, че всеки един от тези няколко критерия проблем оптимизация се свежда до една или повече задачи на един критерий за оптимизация.
По този начин, тя губи същността на проблема, неговата отличителна черта - едновременното разглеждане на много критерии. Но методите себе си трябва да работят по няколко пъти, за да генерира множество точки на Парето, за да се извърши по-нататъшна оценка на решения, значително увеличаване на режийните, свързани с тази изчислителни ресурси.
програмиране 17. Линеен
Формулиране на линейното програмиране проблем.
Предшественикът на линейното програмиране се смята от д-р Sci. Науките, лауреат на държавата и Нобеловите награди НН Канторович, който през 30-те години на ХХ век, предложен метод за решаване на икономическите проблеми (например, шперплат рязане цели). LV Kantorowicz разработи метод за разделяне на множители за решаване на проблеми линейни програмиране.
По-късно, през 50-те години. XX век. независимо от метода Канторович за решаване на задачи на линейното програмиране (т.нар симплекс метод) е разработена от американския математик Джон. Данциг, който през 1951 г. въвежда термина "линейното програмиране".
Думата "програмиране" се обяснява с факта, че неизвестни променливи, които се намират в процес на решаване на проблема обикновено се дефинират програма (план) на действие на даден обект, като промишлено предприятие. Думата "линейно" представлява линейна връзка между променливите.
Ето един прост пример за линейното програмиране проблем.
Да приемем, че три магазина (TS1, TS2, СН) е два вида I1 и I2 продукти. Известен зарежда всеки отдел изкуствен интелект (оценява в този случай като процент) при производството на всеки продукт и печалбите (или цената, обема на продуктите, продавани в рубли) CI от продажбата на продукти. Необходимо е да се определи колко от всеки вид продукт, трябва да се направи възможно най-пълно натоварване ведомства да получат за разглеждания период на планираната максимална печалба или максимален обем на продадените продукти.
Тази ситуация е удобно показани в таблицата, което предполага, характерни за математически задачи за програмиране на представянето на проблема, а именно. Д. Целевата функция (в този случай се определя от максимизиране на печалбата и обема на продуктите, продавани)
и редица ограничения (в този случай диктува възможности растения, т.е. тяхната граница от 100% натоварване)
5 + 4x2 x1 ≤ 100;
17,4 1,6 x1 + x2 ≤ 100; (2)
2.9 5.8 x1 + x2 ≤ 100.
Свързани статии