- •Н.Б. Баева, ю.В. Бондаренко, т.В. Азарнова, и.Л. Каширина теория и практика векторной оптимизации
- •Содержание
- •§ 1. Постановка задачи векторной оптимизации. Принципы оптимальности
- •Упражнения к § 1
- •§ 2. Графический метод проверки эффективности точки задач векторной оптимизации
- •Упражнения к § 2
- •§ 3. Классификация методов решения зво
- •§ 4. Методы решения звм, основанные на свертывании (скаляризации) критериев
- •§ 5. Принцип максимальной эффективности в принцип гарантированного результата
- •Принцип максимальной эффективности в принцип гарантированного результата в случае равнозначных критериев
- •Упражнения к § 4
- •5.2 Принцип максимальной эффективности и принцип гарантированного результата при заданном приоритете критериев
- •Упражнения к §5
- •§6. Методы решения звм, основанные на лексикографическом принципе оптимальности
- •§7. Методы, использующие ограничения на критерии
- •7.1 Метод ограничений
- •7.2. Метод последовательных уступок
- •Упражнения к § 7
- •§ 8. Целевое программирование
- •Упражнения к §8
- •§ 9. Методы решения звм произвольной структуры
- •9.1. Дискретизация множеств
- •9.2. Фильтрация множеств
- •Упражнения к § 9
- •Список литературы Основная литература
- •Дополнительная литература
§6. Методы решения звм, основанные на лексикографическом принципе оптимальности
Рассмотрим
ЗВМ (2):
В основе лексикографического принципа оптимальности, позволяющего сократить множество Парето-оптимальных точек, лежит предположение о строгой упорядоченности по важности частных критериев . Введем в рассмотрение следующие определения.
Определение
1. Нормированный
критерий
более важен, чем критерий
,
если векторная оценка
,
менее
предпочтительна, чем оценка
,
где
.
Таким
образом, перенос
единиц с частной оценки
на частную оценку
приводит к улучшению ситуации.
Определение
2. Нормированные
критерий
и
называются
равноценными (
),
если любые две векторные оценки
:
,
)
одинаковы по предпочтительности для любого .
Таким
образом, будем считать, что частные
критерии
упорядочены по важности так, что при
сравнении пары альтернатив в первую
очередь используется первый критерий
,
и лучшей считается та точка допустимого
множества, для которой значение этого
критерия больше; если значения первого
критерия для обоих векторов оказываются
равными, то применяется второй критерий,
и предпочтение отдается той точке, для
которой его значение больше; если и
второй критерий не позволяет выделить
лучшую альтернативу, привлекается
третий частный критерий и т.д. до
.
Если же значения каждого частного
критерия для рассматриваемых альтернатив
оказываются равными, то эти альтернативы
считаются эквивалентными, т.е. равноценными
в смысле векторного критерия
.
Указанное лексикографическое отношение предпочтения формально задается следующим образом.
Определение
3. Вектор
предпочтительнее
вектора
(
),
если выполнено одно из
условий (17):
…
r)
…
M)
Определение
4. Векторы
и
называются эквивалентными
(
),
если выполнено условие:
(18)
Определение
5. Вектор
лексикографически
не хуже (не менее предпочтителен), чем
вектор
(
),
если выполнено одно из условий (17) или
же (18).
Важно
подчеркнуть, что любые две альтернативы
сравнимы по введенному выше отношению
предпочтения, т.е. всегда выполняется
одно из трех условий:
; 2) ; 3)
.
Определение
6. Лексикографически
оптимальной называется
точка
,
которая не хуже любой другой альтернативы
в смысле отношения
,
т.е. если
.
Пусть
- множество всех лексикографически
оптимальных стратегий.
Множество можно задать с помощью рекуррентных соотношений:
(19)
Из этих соотношений вытекает, что
,
т.е. каждый последующий частный критерий сужает множество стратегий, получаемых с помощью всех предыдущих частных критериев.
Замечание
1.
В
общем случае
может оказаться пустым. Однако
лексикографическая задача будет иметь
решение и притом единственное, если
какой-либо критерий
обращается в максимум на
в единственной точке.
Итак, лексикографическая задача оптимизации заключается в отыскании лексикографически оптимальных стратегий и в случае их существования записывается в следующем виде.
Найти
(20)
Рассмотрим
вопрос отыскания лексикографически
оптимальных стратегий. При этом следует
отметить, что решать лексикографическую
задачу (20) с помощью рекуррентных
соотношений (19) с вычислительной точки
зрения сложно, поскольку на каждом этапе
(кроме, быть может, последнего) необходимо
строить множества
.
В силу этого удобнее решать последовательность
задач, изложенных в алгоритме 1.
Алгоритм 1. Алгоритм решения ЗВМ с лексикографическим принципом оптимальности
Шаг
0. Рассматривается
задача векторной максимизации (2);
- частные критерии задачи
,
которые строго упорядочены по важности:
;
– допустимое множество.
Шаг 1. Решение частной задачи вида:
Пусть
- множество решений задачи,
- оптимальное значение функции цели.
Если
состоит из одной точки, переход к Шагу
4, иначе –
Шаг 2. Решение задачи вида:
Пусть
- множество решений задачи,
- оптимальное значение функции цели.
Шаг
3. Если
состоит из одной точки или
,
то переход к шагу 4. Иначе
,
переход к шагу 2.
Шаг 4. Останов. - множество лексикографически оптимальных решений задачи (2).
Следующая теорема позволяет установить связь между лексикографически оптимальными и эффективными векторами ЗВМ.
Теорема 1. Всякая лексикографически оптимальная стратегия является эффективной.
Доказательство. Пусть - лексикографически оптимальная стратегия ЗВМ, т.е. является решением задачи (20).
Предположим противное: пусть не является эффективной. Тогда существует вектор такой, что:
и
существует
.
Рассмотрим
индекс
Тогда
и
,
откуда следует, что
,
что противоречит лексикографически
оптимальной точке. Получили противоречие
с определением 6, и, следовательно,
является Парето–оптимальной точкой.
