Многоцелевая оптимизация
-
Основы многоцелевой оптимизации
- Многоцелевая оптимизация — это поиск оптимального решения, которое одновременно удовлетворяет нескольким критериям.
- Задачи многоцелевой оптимизации часто возникают в инженерных и экономических приложениях.
-
История и развитие
- Первые работы по многоцелевой оптимизации появились в 1950-х годах, но они были ограничены из-за отсутствия вычислительных мощностей.
- С развитием вычислительной техники и появлением методов искусственного интеллекта многоцелевая оптимизация стала более доступной.
-
Методы решения
- Существуют различные методы решения задач многоцелевой оптимизации, включая методы без предпочтений, априорные методы, апостериорные методы и интерактивные методы.
- Методы без предпочтений основаны на общем критерии, который может быть масштабирован различными способами.
- Априорные методы требуют предоставления информации о предпочтениях лица, принимающего решения, и включают метод функции полезности и лексикографический метод.
- Апостериорные методы используют репрезентативный набор оптимальных решений для выбора одного из них.
- Интерактивные методы предоставляют возможность итеративного улучшения решений и могут быть остановлены в любой момент.
-
Примеры и приложения
- Примеры задач многоцелевой оптимизации включают оптимизацию портфеля акций, распределение электроэнергии и инспекцию инфраструктуры.
- В каждом примере используются различные методы оптимизации, включая линейную скаляризацию и методы, основанные на Парето-оптимальности.
-
Решение задач многоцелевой оптимизации
- Решение задач многоцелевой оптимизации включает скаляризацию, аппроксимацию оптимальных решений и поддержку лица, принимающего решения в выборе предпочтительного решения.
- Методы многоцелевой оптимизации могут быть классифицированы как методы без предпочтений, априорные, апостериорные или интерактивные, в зависимости от используемой информации о предпочтениях.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.
Полный текст статьи: