2024 № 2 Динаміка та міцність машин
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/84808
Переглянути
1 результатів
Результати пошуку
Документ Застосування багатоіндикаторної оцінки якості Парето-апроксимації при прийнятті мультикритеріальних рішень(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Некрасова, Марія ВолодимирівнаПідтримка прийняття багатокритеріальних рішень на основі багатоіндикаторної оцінки якості Парето-апроксимації є важливою задачею у галузі багатокритеріальної оптимізації. Така оцінка дозволяє приймати більш обґрунтовані та точні рішення, використовуючи інформацію про декілька показників, що визначають якість рішень. Парето-апроксимація - це наближений набір рішень, який прагне якнайточніше описати реальний Парето-фронт. При цьому слід оцінювати, наскільки добре знайдені рішення покривають або апроксимують реальний Парето-фронт. З великої кількості відомих алгоритмів розв'язання цієї задачі можна назвати алгоритми, засновані на попередній побудові апроксимації її фронту (множини) Парето і звані П-алгоритмами. П-алгоритми можуть бути побудовані на основі еволюційних і насамперед на основі генетичних алгоритмів, а також на основі роєвих алгоритмів глобальної оптимізації, таких як алгоритми рою частинок, колонії мурах, медоносних бджіл і т.д. Зважаючи на наявність великої кількості П-алгоритмів виникає проблема вибору «найкращого» алгоритму для даної багатокритеріальної задачі оптимізації (БКО-задачі) - проблема метаоптимізації. У зв'язку з цим розроблено значну кількість індикаторів ефективності П-алгоритмів (П- індикаторів), які засновані насамперед на оцінці якості отриманої апроксимації фронту (множини) Парето (П-апроксимації). Таким чином, задача оцінки якості П-алгоритму сама стає багатокритеріальною, точніше кажучи, багатоіндикаторною.