Основания для ограничения оптимизационного подхода
Условные ситуации |
Возможные последствия |
1. Оптимальное решение оказывается очень «хрупким»: незначительные на первый взгляд изменения в условиях задачи могут привести к выбору существенно отличающихся альтернатив. |
В связи с этим в теории оптимизации в последнее время уделяется все большее внимание таким модификациям понятия оптимальности, которые придают решениям определенную устойчивость. |
2. Оптимизация всегда опирается на предположение, что участвующие в задаче критерии достаточно хорошо отображают поставленную цель. |
Обычно рассматриваемая система является частью некоторой большой системы, и тогда локальная оптимизация совсем не обязательно приведет к тому же результату, который потребуется от подсистемы при оптимизации системы в целом. Это приводит к необходимости увязывать критерии подсистем с критериями системы, часто делая ненужной локальную оптимизацию. |
3. Максимизация критериев оптимальности отождествляется с целью, но фактически критерий и цель относятся друг к другу как модель и оригинал со всеми своими особенностями. Многие цели трудно или даже невозможно количественно описать. |
Уровень работы научного сотрудника оценивается по количеству его публикаций, о качестве научных публикаций судят по количеству их цитируемости другими авторами, по стандартам ЮНЕСКО уровень здравоохранения оценивается по показателям детской смертности. Критерии характеризуют цель лишь косвенно, иногда лучше, иногда хуже, но всегда приближенно. |
4. В понятии оптимальности кроме критериев важную роль играют ограничения, даже небольшие изменения которых существенно сказываются на решении и еще большие различия получаются при замене одних ограничений на другие. |
Опасность, «ловушка» состоит в том (Н. Винер), что не задав всех необходимых ограничений, мы можем одновременно с максимизацией основного критерия получить непредвиденные и нежелательные сопутствующие эффекты. Оптимизация мощное средство повышения эффективности, но использовать его следует все более осторожно по мере возрастания сложности проблемы. |
1.
Раздача анкет, сбор оценок, их обобщенное
представление с указанием разброса
мнений
3.
Сообщение всех объяснений и запрос
контраргументов на них
2.
Сообщение итогов и запрос объяснений
причин индивидуального отклонения от
средней или медианной оценки первой
итерации
4.
Сообщение возражений и запрос новых
оценок альтернатив, если эксперт желает
их изменить; нахождение окончательного
итога.
Рис.8.2. Этапы принятия решений экспертами
Основные
факторы
1)
доля элитной группы в совокупности
элементов, отвечающих требованиям
элитности, но оставшихся вне элиты
(если в первую группу элитности вошли
элементы, для которых х
а,
то пополнение за счет х
а)
2)
характер изменения качества х каждого
элемента со временем не только в элитной
группе, но в остальной совокупности
(оно м.б. постоянным или изменяться)
3)
правило отсева из элитной группы
(происходит ли это случайно, без учета
величины х,
либо выбывают лучшие или худшие элементы)
4)
правило включения новых элементов в
элитную группу (в соответствии с прежним
эталоном а,
либо с измененным эталоном, либо при
невозможности использования эталона
после первого отбора)
5)
временные отношения между моментами
очередных пополнений элитной группы
(эти отношения становятся важными при
изменении качества х
у
элементов со временем)
Рис.8.3.
1)
из исходной совокупности случайным
образом выбирают N
элементов – делегирующую выборку
3)
элемент с наибольшим рангом зачисляют
в формируемую элитную группу
2)
делегирующую выборку упорядочивают
по величине х
Рис.8.4.
На этапе формирования элитной группы процедуру повторяют n раз – столько, сколько вакансий должно быть заполнено, с помощью теории порядковых статистик удается связать величины a, и N:
N ln / ln F(a)., т.е. чем выше требования к качеству элитной выборки, тем больше должен быть объем делегирующей выборки. Отказ сравнения делегатов с членами элиты. Предохраняет элитную группу от деградации даже при большой жизнеспособности плохих элементов. Наблюдаются аналогии с общественными процессами.