Нахождение всего эффективного множества

А так как при выборе оптимального компромиссного решения из эффективного множества требуется меньше информации от ЛПР, чем при его нахождении из всего допустимого множества решений, то полученное решение будет более достоверным и объективным. [c.145]

Б. Нахождение всего эффективного множества [c.76]

Более подробный анализ задач и методов оптимизации дан в гл. V. Многообразие задач оптимизации привело к большому числу разнообразных методов и алгоритмов для их решения. На рис. 1.33 приведена классификация этих методов. Наиболее эффективные методы описаны в гл. V. Существенное значение при оптимизации имеет постановка задачи, т. е. требуется ли нахождение лишь оптимальной точки, или всего компромиссного множества точек или всей структуры оптимального решения в зависимости от некоторых параметров, как например, при оптимизации структуры ХТС. [c.38]

Задачи дискретной оптимизации [1]. Задачи дискретной оптимизации — это задачи нахождения экстремума функции, заданной на дискретном (чанце всего — конечном) множестве точек. Если область определения функции состоит из конечного числа точек, то задачу дискретной оптимизации всегда, в нринцинё, можно решить перебором всего этого множества. Однако на практике это множество хоть и конечно, но может быть очень велико, так что методы перебора не эффективны. Задачи дискретной оптимизации распадаются на большое число л / / классов задач для одних найдены простые алгорит-. мы, для других доказано, что их можно решать только перебором. Рассмотрим несколько общих подходов к решению задач дискретной оптимизации. [c.29]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология