Векторная оптимизация

Оглавление1 Векторная оптимизация1.1 Основы векторной оптимизации1.2 Формулировка задачи1.3 Концепции решений1.4 Методы решения1.5 Отношение к многоцелевой оптимизации2 Векторная оптимизация — Википедия […]

Векторная оптимизация

  • Основы векторной оптимизации

    • Векторная оптимизация – это математическая оптимизация с векторными целевыми функциями и частичным порядком. 
    • Задача многоцелевой оптимизации – частный случай векторной оптимизации с евклидовым пространством и частичным порядком “меньше или равно”. 
  • Формулировка задачи

    • Задача векторной оптимизации записывается как минимизация функции f:X→Z, где X – произвольное множество, а Z – векторное пространство с конусом C. 
    • Допустимое множество S⊆X определяет ограничения задачи. 
  • Концепции решений

    • Слабо эффективная точка – это точка x¯∈S, для которой f(x)−f(x¯) не принадлежит конусу C. 
    • Эффективная точка – это точка x¯∈S, для которой f(x)−f(x¯) не принадлежит конусу C за вычетом нуля. 
    • Должным образом эффективная точка – это слабо эффективная точка относительно замкнутого выпуклого конуса C~, содержащего конус C за вычетом нуля. 
  • Методы решения

    • Алгоритм Бенсона используется для решения задач линейной векторной оптимизации. 
  • Отношение к многоцелевой оптимизации

    • Задача многоцелевой оптимизации может быть записана как минимизация функции f:X→R^d, где R+^d – неотрицательный ортант. 
    • Эффективные точки по Парето являются минимизаторами многоцелевой оптимизации. 

Полный текст статьи:

Векторная оптимизация — Википедия

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх