Многокритериальность

Cтраница 1

Многокритериальность и сложность зависимости функции оценки Е от параметров нейросети приводит к тому, что адаптивный рельеф ( график функции оценки) может содержать много локальных минимумов, извилистых оврагов. Таким образом, при поиске минимальной ошибки Е необходимо использовать глобальные методы оптимизации. [1]

Многокритериальность проявляется при наличии трудносоизмеримых между собой критериев оптимальности. А это чаще, всего однозначно сделать нельзя. [2]

Многокритериальность определяет сложность процедуры получения результата. При этом достаточно распространенная на практике задача выбора при многих объектах, характеризуемых своими локальными критериями, еще более усложняет подобную процедуру. Этот фактор, так же как и приведенные выше способы оценки элементов набора ситуационных данных, определяет принцип подхода к получению результата. Поскольку для выбора решения ЛПР должно представлять себе как состояние внешней среды, так и свои возможности ( альтернативы, решающие правила и критерии), а также собственное состояние, процедура состояния модели для выбора решения связана, как было показано в гл. Разумеется, создание модели, полностью адекватной всем глубинным процессам, определяющим эти особенности человека в процессе выбора решения, по-видимому, невозможно и, вероятно, не нужно. Важным для рассматриваемой проблемы, очевидно, является изучение ( и по возможности формализация) тех психофизических и психолингвистических процессов, которые непосредственно связаны с соответствующими нейрофизиологическими и психолингвистическими функциями человека, используемыми при создании наиболее удобной формы контакта человека и машины в диалоговой системе. [3]

Многокритериальность целого достигается реализацией совокупности однокритериальных частей. [4]

Многокритериальность задачи создает сложности формирования целевой функции и приводит к множеству возможных решений. [5]

Многокритериальность задачи оптимизации и ее невыпуклость существенно затрудняют реализацию задач оптимизации на ЭЦВМ. Сюда следует добавить трудность отыскания абсолютного ( глобального) оптимума в пространстве допустимых управлений ие ( 7доп по сравнению с локальным. Данный метод позволяет преодолеть указанные осложнения, но применение его для оптимизации индукционных систем ( ИС) обогрева химических аппаратов невозможно по следующей причине. При числе компонент вектора управления и порядка 5 и более число пробных точек р.р. п составляет сотни и даже тысячи. Расчет на ЭЦВМ одной пробной точки для ИС продолжается десятки минут, следовательно расход машинного времени на реализацию метода [78] неприемлем. [6]

Другой способ учета многокритериальности задачи сводится к формированию некоторого комплексного критерия, представляющего собой, например, сумму отдельных критериев, каждый из которых наделяется определенным весовым коэффициентом. Меняя значения весов, решают, как и при первом способе, несколько оптимизационных задач, а затем выбирают один из результатов в качестве окончательного, оптимального. [7]

Для борьбы с многокритериальностью используют различные методы свертки критериев, а также интерактивные компьютерные системы, позволяющие вырабатывать решение в процессе диалога человека и ЭВМ. [8]

Для ЕСГ правомочно говорить о многокритериальности. Однако преобладающим на всех уровнях в различных ситуациях является критерий минимума народнохозяйственных затрат. [9]

Здесь сосредоточим внимание на понятии существенной многокритериальности, наличие которой делает необходимым проведение многокритериальной оптимизации ( МО) при решении соответствующих задач планирования. Существенную многокри-териальность охарактеризуем: 1) наличием многих формализованных критериев 9, 2) их несоизмеримостью между собой, что не позволяет на достаточно объективной и достоверной основе свести все эти критерии в единственный скалярный критерий оптимальности, а требует рассматривать эти критерии как некоторую совокупность или вектор. [10]

Этот подход основан на том, что многокритериальность в сложных системах, подчиненных глобальной цели, возникает вследствие наличия неопределенных и неконтролируемых факторов, влияющих на процесс управления. Следствием неопределенности ситуаций, вызываемых наличием неопределенных и неконтролируемых факторов, является невозможность составления полной математической модели системы, описания взаимодействия между подсистемами и составления единого критерия цели или эффективности управления. [11]

РТЭК, в рамках которых явно присутствует существенная многокритериальность. [12]

Представление сетей энергосистемы для выбора КУ. [13]

Третья особенность системного подхода состоит в учете многокритериальности задачи. Анализ различных допущений для выбора математической модели и учет многокритериальности выходят за рамки рассматриваемых вопросов. [14]

Таким образом, типичной для задачи выбора является многокритериальность, т.е. наличие ряда показателей, одни из которых желательно обратить в максимум, другие - в минимум. Один из способов решения многокритериальных задач связан с использованием теории нечетких множеств. Поскольку при свертывании многокритериальных задач в однокритериальные неизбежно привлечение субъективных факторов, то нечеткий подход в задачах принятия решения более чем естественен. [15]

Страницы: 1 2 3 4