Вопрос №26.

Эвристический алгоритм (эвристика) — алгоритм решения задачи, не имеющий строгого обоснования, но, тем не менее, дающий приемлемое решение задачи в большинстве практически значимых случаев.

Эвристический алгоритм — это алгоритм решения задачи, правильность которого для всех возможных случаев не доказана, но про который известно, что он даёт достаточно хорошее решение в большинстве случаев. В действительности может быть даже известно (то есть доказано) то, что эвристический алгоритм формально неверен. Его всё равно можно применять, если при этом он даёт неверный результат только в отдельных, достаточно редких и хорошо выделяемых случаях, или же даёт неточный, но всё же приемлемый результат.

Проще говоря, эвристика — это не полностью математически обоснованный (или даже «не совсем корректный»), но при этом практически полезный алгоритм.

Важно понимать, что эвристика, в отличие от корректного алгоритма решения задачи, обладает следующими особенностями:

• Она не гарантирует нахождение лучшего решения.

• Она не гарантирует нахождение решения, даже если оно заведомо существует (возможен «пропуск цели»).

• Она может дать неверное решение в некоторых случаях.

Возможность (допустимость) использования эвристик для решения каждой конкретной задачи определяется соотношением затраты на решение задачи точным и эвристическим методом, ценой ошибки и статистическими параметрами эвристики. Кроме того, важным является наличие или отсутствие на выходе «фильтра здравого смысла» — оценки результата человеком.

Вопрос №27,28.

При выборе вариантов решения каждой из подпроблем и про­блемы в целом важно взаимодействие специалистов различной на­правленности (по управлению, если речь идет о совершенствовании управления; по технике, если речь идет об организации производст­ва и др.).

Особенности выявления вариантов решений я выбора наи- лучщего из них предопределяются тремя факторами:

1. постановкой задачи;

2. областью использования результатов решения;

полнотой и определенностью исходной информации.

В зависимости от постановки задачи осуществляется выбор альтернативных вариантов, значений варьируемых параметров сис­темы или состава формируемых комплексов.

Областями использования результатов решения могут быть задачи проектирования и управления производством. Методы выбора альтернатив мало зависят от области использования их результатов. А вот методы оптимизации при решении задач про­ектирования и управления существенно различаются. В задачах проектирования экономические условия бывают заданы, возму­щения не учитываются и управляемые факторы задаются веро­ятностью или в виде нормативов, выбору подлежат конструк­торские или технологические параметры. В задачах управления конструкции заданы, выбираются только технологические пара­метры.

Информация, используемая при выработке управленческих решений, бывает:

а) полной, которая позволяет определить численное значение целевой функции д ля каждой из сравниваемых альтернатив;

б) определенной, которая однозначно предсказывает значения параметров и условия;

в) вероятностной, которая позволяет с определенной вероят­ностью предсказать значения параметров и условия.

При полной и определенной информации удается осуществить строгий выбор решения. Когда информация полная, но вероятност­ная, удается осуществить выбор решения с определенной степенью риска. Если информация неполная, то решение принимается в усло­виях неопределенности.

Таким образом, правила выбора и принятия управленческих решений можно разделить на две группы:

1. правила принятия решений без использования числовых значений вероятностей исходов;

правила принятия решений с использованием числовых значений вероятностей исходов;

2. правила принятия решений с использованием числовых значений вероятностей исходов;

Вопрос №29.

Метод векторной оптимизации.

Все множество методов векторной оптимизации можно разбить на 5 классов.

1. Методы, основанные на формализации, в виде задач математического программирования.

2. Методы, основанные на реинжинировании критериев и их последовательном применении.

3. Методы, использующие обобщенный критерий для сравнительной оценки альтернатив.

4. Методы, не использующие обобщенный критерий для сравнительной оценки альтернатив.

5. Методы, реализующие процессы структуризации и адаптации при выборе рациональных решений.

Методы расположены в порядке возрастания их потенциальной характеристики (классификационный признак — полнота реализации принципа системности). Методы 1-го и 2-го класса не реализуют в полной мере принцип системности. Методы 3-го класса достаточно конструктивны (их легко использовать), однако не всегда удается обосновать и построить обобщенный критерий. Методы 4-го класса более прогрессивны, т.к. они предусматривают активное использование ЛПР в процессе анализа альтернатив. Методы 5-го класса отражают современные тенденции в области векторной оптимизации и находят применение в современных перспективных интерактивных автоматизированных системах.