Функции предпочтения

Рис.5. Варианты графического представления функций предпочтения, а) и б) отражает предпочтение для одних аминокислотных остатков до средины участка и для других -после в) и г) задают большие веса остаткам в центре участка. Длина участка нормирована на единицу.

Этап 2. Решением следующей задачи поиска максимума функции предпочтения [c.51]

После проведения предварительных исследований проводятся работы по оптимизации технологического процесса очистки, сводящиеся к нахождению наилучшего варианта технологического процесса из всех возможных. Для этого задаются целевой функцией, набором факторов и областью их возможного изменения. В качестве целевой функции могут быть выбраны энергоемкость процесса, его производительность, время очистки, экономические показатели, габаритные размеры ультразвуковой установки и др. В качестве факторов задаются концентрацией компонентов в моющей жидкости, ее температурой, давлением, режимом работы излучателя ультразвука, расстоянием от него до изделия и т. п. При одновременном рассмотрении нескольких целевых функций предпочтение отдают процессу, оптимизирующему наиболее важную для конкретного предприятия функцию. [c.49]

В 2.5 при обсуждении понятия панмиксия мы ввели так называемые функции предпочтения , которые при подсчете репродуктивных пар характеризовали откло- [c.176]

Для практической реализации доступнее алгоритм многоцелевого программирования, описанный в работе 133]. Для него характерно наличие постоянного вектора целей, приближение к которому осуществляется путем минимизации расстояний в некоторой метрике между рассматриваемым векторным критерием и постоянным вектором целей. При таком подходе к решению задач многокритериальной оптимизации осуществляется минимизация взвешенных сумм отклонений. Между алгоритмом Дайера и алгоритмом, описанным в [34], много сходного, поскольку в обоих случаях предполагается существование некоторой функций предпочтения. С помощью ответов ЛПР определяются веса относительной важности критериев. Как и в [34], алгоритм Дайера реализуется в несколько этапов. [c.26]

Более просты алгоритмы, в которых задача решается при непосредственном участии лица, принимающего решение (ЛПР). Один из таких алгоритмов, который отличается отсутствием необходимости построения функции предпочтения в явном виде, был реализован автором совместно с Г. К. Еганяном [42]. Остановимся на описании этого алгоритма более подробно [46]. [c.48]

Величины гМ, Ху) мы будем называть функциями предпочтения. При б, - = 1 особи скрещиваются случайно, т. е. мы имеем панмиксию. При 0у>1 самцы тгд. предпочитают скрещиваться с самками ])хуу а при 0у< 1 сам-Щт х избегают этих самок. Если 0iДi, т, т ) = = 0l(i, Хх, Ху) для всех г, / = 1, М, то в этом случае имеют [c.39]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология