- •Методи прийняття рішень
- •Розділ 1. Задачі прийняття рішень. Класифікація задач прийняття рішень.
- •1.1. Приклади задач прийняття рішень та їх класифікація.
- •1.2. Невизначеність в задачах прийняття рішень
- •1.3. Теоретико-ігровий підхід до прийняття рішень
- •Висновки
- •Контрольні питання
- •Завдання до розділу 1
- •Розділ 2. Задачі вибору
- •2.1. Поняття бінарного відношення
- •2.2. Способи задавання відношень
- •2.3. Операції над відношеннями
- •2.4. Властивості відношень
- •2.5. Відношення еквівалентності, порядку, домінування та переваги
- •2.6. Поняття r-оптимальності, найкращого, найгіршого, максимального та мінімального елементів
- •2.7. Поняття функції вибору. Класи функцій вибору
- •2.8. Функції корисності
- •Висновки
- •Контрольні питання
- •Завдання до розділу 2
- •Розділ 3 багатокритеріальні задачі оптимізації
- •3.1. Загальна постановка багатокритеріальної задачі оптимізації
- •3.2. Поняття ефективної альтернативи
- •3.3. Теоретичне і практичне значення ефективного рішення.
- •3.4. Властивості ефективних альтернатив і способи їх знаходження.
- •3.5. Загальна проблема пошуку компромісних рішень
- •3.5.1. Принципи рівномірності
- •3.5.2. Принципи справедливої поступки
- •3.5.3. Інші принципи оптимальності
- •3.6. Методи нормалізації критеріїв
- •3.7. Способи урахування пріоритету критеріїв
- •3.7.1. Методи урахування жорсткого пріоритету
- •3.7.2. Методи урахування гнучкого пріоритету
- •3.8. Методи розв’язання багатокритеріальних задач оптимізації
- •3.8.1. Методи зведення до узагальненого критерію (методи згортки)
- •3.8.2. Метод головного критерію
- •3.8.3. Метод послідовних поступок
- •3.9. Поняття рішення задачі багатокритеріальної оптимізації при заданій перевазі
- •3.10. Метод обмежень при пошуку компромісних рішень в задачах векторної оптимізації.
- •3.11. Метод обмежень в багатокритеріальній задачі лінійного програмування
- •Висновки
- •Контрольні запитання
- •Завдання до розділу 3
- •Розділ 4 нечіткі множини та нечіткі відношення
- •4.1. Поняття належності
- •4.2. Визначення нечіткої множини та термінологія
- •4.3. Операції над нечіткими множинами
- •4.4. Відстань між нечіткими підмножинами
- •4.5. Звичайна підмножина, найближча до нечіткої. Індекс нечіткості
- •4.6. Звичайна підмножина - рівня нечіткої множини
- •4.7. Спеціальні операції над нечіткими множинами
- •4.8. Нечіткі відношення
- •4.9. Операції над нечіткими відношеннями
- •4.10. Властивості нечітких відношень
- •4.11. Класифікація нечітких відношень
- •4.12. Відображення нечітких множин. Принцип узагальнення
- •Висновки
- •Контрольні питання
- •Завдання до розділу 4
- •5.2. Задачі нечіткого математичного програмування та їх класифікація
- •5.3. Задачі математичного програмування при нечітких обмеженнях
- •5.3.1. Розв’язок 1, який базується на множинах рівня нечіткої множини обмежень
- •5.3.2. Розв’язок 2 і еквівалентність розв’язків обох типів.
- •5.4. Прийняття рішень при нечіткому відношенні переваги на множині альтернатив
- •5.4.1.Нечіткі відношення переваги. Їх властивості.
- •5.4.2. Нечітка підмножина недомінуємих альтернатив
- •5.4.3. Альтернативи, що чітко не домінуються, та їх властивості
- •5.5. Декілька відношень переваги на множині альтернатив
- •5.6. Відношення переваги на нечіткій множині альтернатив
- •5.7. Прийняття рішень при заданій перевазі на множині ознак
- •Висновки
- •Контрольні питання
- •Завдання до розділу 5
- •Предметний покажчик
- •Список літератури
3.7. Способи урахування пріоритету критеріїв
Всі методи урахування пріоритетів критеріїв можна умовно поділити на дві групи. Розглянемо ці способи.
3.7.1. Методи урахування жорсткого пріоритету
Методи жорсткого пріоритету засновані на тому, що критерії розташовані за важливістю в ряд пріоритету у1 > y2 … > ym на основі якого проводиться послідовна оптимізація критеріїв.
Принцип послідовної оптимізації на основі жорсткого пріоритету полягає в тому, що не допускається підвищення рівня менш важливих критеріїв, якщо це викликає, хоч би незначне, зниження рівня важливішого критерію.
Практично це приводить до того, що спочатку відшукується локальний оптимум для найбільш важливого критерію на всій множині допустимих альтернатив Х, який фіксується у вигляді додаткового обмеження. Потім шукається локальний оптимум другого за важливістю критерію, але вже для нової допустимої множини Х01 і так далі. Таким чином, відбувається поступове звуження допустимої множини до єдиного оптимального рішення або оптимальної підмножини:
Х Х01 Х02 … Х 0т = Х0,
.
Такий принцип впорядковування векторної множини називається лексикографічним.
Труднощі застосування методу полягають у тому, що
1) у випадку, коли є групи рівнозначних критеріїв, необхідно для цих груп проводити локальне впорядковування на основі одного з принципів рівномірності;
2) у багатьох практичних задачах цей метод непридатний, оскільки максимізація по першому критерію дає єдине рішення і задача фактично зводиться до скалярної (тобто неголовні критерії не враховуються).
Проте цей принцип дає добрі результати при використанні квазіоптимального підходу.
Тоді на кожному етапі проводиться квазіоптимізація, тобто пошук не єдиного оптимуму, а деякої області, близької до оптимуму, а саме
,
де уj – допустимі відхилення від точного оптимуму.
При цьому рівень допустимого відхилення від оптимуму визначається з врахуванням важливості критеріїв, точності постановки задачі і деяких практичних міркувань.
При такому підході на останньому етапі визначається не одне оптимальне рішення, а деяка досить вузька квазіоптимальна підмножина.
Переваги методу жорсткого пріоритету полягають в тому, що не потрібні кількісні характеристики важливості критеріїв.
3.7.2. Методи урахування гнучкого пріоритету
Методи врахування гнучкого пріоритету передбачають задавання кількісних характеристик пріоритету, що дозволяє при виборі рішення лише в деякій мірі віддавати перевагу важливішим критеріям. Кількісні оцінки пріоритетів задаються, як правило, у вигляді вектора
Залежно від того який спосіб компромісу буде застосовано, отримують різні варіації методів врахування пріоритетів.
Принцип рівномірності з пріоритетом. Оптимізація проводиться згідно одній з вимог:
opt y = (α1y1 = α2y2 = … αnyn) (для принципу рівності з пріоритетом);
opt y = , (для принципу рівномірності з пріоритетом);
opt y = max… ,(для принципу найкращої рівномірності з пріоритетом);
Принцип справедливої поступки з пріоритетом. Оптимізація проводиться згідно вимозі:
opt y = або opt y = .
Інші принципи оптимальності з пріоритетом. Оптимізація проводиться за правилом:
opt (y) = .
Переваги методів гнучкого врахування пріоритетів – вони дозволяють в розумних межах віддавати перевагу важливішим критеріям з врахуванням їх міри важливості.
Недоліком є трудність визначення числових значень пріоритетів.
Зауваження 1. Проводячи перетворення простору за допомогою вектора α необхідно враховувати подальше застосування певного принципу оптимальності.
Зауваження 2. Різну важливість критеріїв можна враховувати і при нормалізації. В цьому випадку нормалізація проводиться урахуванням характеристик пріоритету, наприклад, вагового вектора, а саме
,
але із-за міркувань ясності аргументації врахування пріоритету краще проводити після нормалізації критеріїв.