RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Искусственный интеллект и принятие решений // Архив

Искусственный интеллект и принятие решений, 2018, выпуск 3, страницы 100–111 (Mi iipr220)

Эта публикация цитируется в 3 статьях

Многокритериальный анализ решений

Многокритериальная процедура выбора решения с наследуемым множеством точек старта локальной оптимизации свертки критериев

А. В. Лотовa, А. И. Рябиковa, А. Л. Буберb

a Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН, г. Москва
b ФГБНУ "Всероссийский научно-исследовательский институт гидротехники и мелиорации им. А.Н. Костякова", г. Москва

Аннотация: Предлагается новая диалоговая итеративная процедура поиска предпочтительного решения сложной нелинейной задачи многокритериальной оптимизации, в которой глобальная оптимизация свертки критериев затруднительна как в связи с наличием многочисленных локальных экстремумов свертки, так и по другим причинам. В предлагаемой процедуре на каждой итерации вместо глобальной оптимизации свертки критериев решается большое число задач ее локальной оптимизации, причем множество стартовых точек процесса локальной оптимизации генерируется в малой окрестности решения, наследуемого с предыдущей итерации, а вид свертки варьируется от итерации к итерации. Описывается опыт применения предлагаемой процедуры, имеющей название “Метод наследуемого решения” (МНР), при многокритериальном выборе правил управления ангарским каскадом водохранилищ, когда правила описываются сотнями параметров, а задача характеризуется более чем двумя десятками критериев выбора решения.

Ключевые слова: поддержка принятия решений, нелинейная многокритериальная оптимизация, локальная оптимизация свертки, варьирование вида свертки, наследуемое множество стартовых точек.

DOI: 10.14357/20718594180320


 Англоязычная версия: , 2019, 46:5, 328–336

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024