Прогнозирование устойчивости. Жигулин Г.П - 72 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

Университет ИТМО | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

74
Тогда эффективная точка может быть найдена путем решения задачи
оптимизации
∑
=
∈
s
i
ii
Dx
xQw
x
1
*
)(min
ρ
ρ
, где
*
i
w определяются из (4.6.), (4.7.), (4.8.),
причем ),,(
**
1
*
s
vvv Κ
ρ
= – оптимальное решение задачи линейного
программирования,
skxQxQQ
k
Dx
kkk
x
,1 ),(min)(
*
===
∈
−
ρ
ρ
ρ
.
Способ 4. Информация, содержащаяся в матрице (4.5.) может быть
использована для выбора весовых коэффициентов следующим образом.
Рассмотрим
k
-й столбец матрицы, где указаны относительные значения
k
-
го критерия, достигнутые при оптимальных решениях,
l
x
ρ
других критериев.
Если в
k
-м столбце все элементы невелики, то есть )(
*
lk
xQ
ρ
мало отличаются от
оптимального значения
k
-го критерия, то значение весового коэффициента
k
w
может быть взято небольшим по величине. Если в
k
-м столбце значения
)(
*
lk
xQ
ρ
сильно отличаются от
*
k
Q
, то есть элементы
kl
C имеют большие
значения, то весовой коэффициент должен быть взят большим. На этих
соображениях основан следующий способ выбора весовых коэффициентов.
Для каждого столбца матрицы (4.5.) находим максимальный и
минимальный (ненулевой) элементы:
{
}
{}
.min
,max
0
1
1
ik
C
Si
k
ik
Si
k
C
C
ik
≠
≤≤
≤≤
=µ
=
α
Вычисляется разность между экстремальными элементами
k
-го столбца:
[
]
kkk
µ
α
γ
−
=
,
и значения весовых коэффициентов выбираются пропорционально полученным
значениям
k
γ
по формуле
skw
s
i
i
k
k
,...,2,1 ,
1
==
∑
=
γ
γ
/ .
Способ 5. Назначение весовых коэффициентов по численным
значениям попарных приоритетов.
В некоторых случаях информация о
важности частных критериев оптимальности может быть задана по бальной

Страницы