
- •Оглавление
- •Введение
- •1. Основные понятия теории системного анализа и принятия решений
- •Классификация задач принятия решения
- •Калибровочные соотношения между альтернативами
- •2.1. Однокритериальные задачи в условиях определенности
- •2.2. Многокритериальные задачи в условиях определенности
- •2.3. Принятие решений в условиях неопределенности
- •2.3.1. Принятие решений при наличии неопределенных факторов
- •Системная матрица расчетных случаев риска
- •2.3.2. Принятие решений в условиях отсутствия информации
- •2.3.3. Принятие решений в условиях нечеткой информации
- •2.3.4. Методы построения функций принадлежности
- •Качественные оценки градации альтернатив
- •3. Принятие решений с использованием критерИев
- •3.1. Минимаксный критерий
- •3.2. Расширенный минимаксный критерий
- •3.3. Критерий байеса-лапласа
- •3.4. Критерий сэвиджа
- •3.5. Модели агрегирования критериев
- •Схемы агрегирования локальных критериев
- •3.6. Основные понятия теории игр
- •Игра с нулевой суммой
- •3.7. Многомерные модели принятия решений
- •4. Методы многокритериальной оптимизации
- •4.1. Аксиоматическая теория полезности
- •4.2. Метод electre I
- •4.3. Метод electre II
- •4.4. Метод анализа иерархий (аналитическая иерархия)
- •5. Синтез оптимального управления объектами
- •5.1. Уравнение эйлера
- •5.2. Формализация задаЧи синтеза оптимальНого управления
- •5.3. Критерии оптимальности автоматических систем
- •5.4. Применение вариационного исчисления в оптимальНом управлении
- •5.5. Синтез оптимального управления. Метод бойчука
- •6. Задачи вычисления численных оценок
- •6.1. Процедура построения квазипорядка на множестве объектов (задача об упаковке)
- •6.2. ПроцедурА оптимального назначения объектов (Задача о назначениях)
- •6.2.1. Постановка многокритериальной задачи о назначениях
- •6.2.2. Формальный анализ задачи
- •6.2.3. Графы предпочтения
- •6.2.4. Матрица предпочтения
- •6.3. Задача планирования производства
- •6.4. Задача Принятия решений в условиях риска
- •6.5. Пример использования критериев
- •6.6. Задача постороенИя функций принадлежности
- •6.7. Синтез оптимального управления с использованием метода Бойчука
- •6.8. Объектно-ориентированный подход в системном анализе и управлении
- •6.8.1. Структура построения проекта задачи системного анализа с использованием ооп
- •Библиографический список
4. Методы многокритериальной оптимизации
Рассматривается
задача
X— множество
сравниваемых альтернатив (объектов),R— бинарное отношение на множествеX.
Пусть задано множество, состоящее изQкритериев, имеющих шкалы оценки
альтернатив;n— номер
оценки по шкалеq-го
критерия
— множество оценокq-го
критерия, расположенных в порядке
возрастания их качества (шкалаq-го
критерия):
.
— множество векторных оценок; качество
каждого объекта
оценивается вектором
,
,
.
Каждому критерию ставится в соответствие число wq, (удельный вес) характеризующее важность критерия. Веса критериев определяются с помощью ЛПР или экспертов.
Системы
предпочтений на множестве альтернатив
,
заданные с помощью векторного отображенияF:Y→EQможет быть представлены на языке бинарных
отношений,
,
либо отношением Слейтера, либо отношением
Парето:
,
,
(4.1)
,
,
(4.2)
где
— отношение Слейтера,
— отношение Парето.
Цель многокритериальной задачи оптимизации— построение ядра (подмножества максимальных, доминируемых элементов):
Максимальные
элементы образуют между собой отношение
несравнимости
,
т. е. могут существовать симметричные
(эквивалентные) элементы
,
на которых существует отношение
транзитивности.
4.1. Аксиоматическая теория полезности
Целью многокритериальной теории полезности отразить предпочтения ЛПР в числовом виде при выборе из некоторого множества элементов. Выбор вариантов в условиях определенности на основе теории полезности состоит в построении некоторого функционала U(x), определенного на множестве оценок альтернатив. Такой функционал позволяет формально свести многокритериальную задачу к однокритериальной. Будем называть функционалU(x)функцией полезности.
Предполагается, что функция полезности имеет аксиоматическое обоснование. Перечислим такие аксиомы.
1.
Аксиома связности, когда для
,
или
или
.
2.
Аксиома транзитивности, когда для
таких, что
и
.
3.
Для соотношений между полезностями
альтернатив
,
имеющими вид:
где
U(x)
— функция полезности альтернативы,
можно найти такие числа,
,
что:
4.
Аксиома рефлексивности:
для которых
и
.
5.
Аксиома эквивалентности:
,
тогда на подмножестве эквивалентных
элементов отношение симметрично.
Аксиома 3 предполагает, что функция полезности непрерывна и можно использовать любые малые части полезностей.
Для построения функции полезности предполагаются условия независимости альтернатив:
1.
По разности. Предпочтения между двумя
альтернативами, отличающиеся только
оценками по порядковой шкале одного
критерия
,не зависят от фиксированных значений
оценок по другим критериям
.
2.
По полезности. Критерий
будем называть независимым по полезности
от критериев
,
если порядок предпочтения лотерей, в
которых меняются только уровни критерия
,
не зависят от фиксированных значений
оценок по другим критериям
.
3.
По предпочтению. Два критерия
независимы по предпочтению от других
критериев
,
если предпочтения между альтернативами,
различающиеся только значениями оценок
по
,
не зависят от фиксированных значений
оценок по другим критериям.
Если на множестве альтернатив выполняются условия независимости по полезности и предпочтению, то функция полезности является аддитивной:
либо мультипликативной:
где
,
— функции полезности, изменяющиеся от
0 до 1;
— веса критериев,
;
коэффициентk> – 1.
Таким
образом, многокритериальную функцию
полезности можно определить, если
известны значения коэффициентов
,
а также однокритериальные функции
полезности
.
Если отказаться от аксиомы связности и оставить понятие несравнимых по Парето альтернатив, то имеем основную задачу многокритериальной оптимизации — построение множества Парето. Построение функции полезности возможно только на основе диалога с ЛПР.