Главная | RSS News
 
 

Многокритериальная задача оптимизации

Использование ограничений скрещивания хромосом было предложено в работе 382, чтобы избегать сильной конкуренции между удаленными членами популяции. Способность вычисления в области критериев дает возможность представления ограничения скрещивания в той же области. Ограничение скрещивания предполагает, что соседние особи похожи по генотипу, т.е. они могут формировать стабильную “нишу”. Далее особое внимание должно быть обращено на кодирование хромосом.
Серое кодирование, в противоположность стандартному бинарному, известно своим полезным свойством смежности. Однако кодирование переменных решения как объединение независимых бинарных строк не может последовательно выражать связь между ними. С другой стороны, например, множество Парето, когда оно представлено в области переменных решения, может демонстрировать такие зависимости. В этом случае даже слабо связанные регионы в множестве Парето 381 не могут быть охарактеризованы как одиночные схемы высокого порядка, и возможность ограничений скрещивания, чтобы уменьшить образование непригодных особей, может быть очень мала. Пока значение множества решений увеличивается, увеличение количества хромосом может быть необходимым для того, чтобы обеспечить размер “ниши” достаточно малым. Проектировщик часто ищет единственное компромиссное решение многокритериальной задачи оптимизации, уменьшая область множества решений путем решения на верхнем уровне, какие хромосомы хороши для компромисса, и это помогает преодолеть проблему, описанную выше.
При представлении компромиссной поверхности с заданной функцией, лицо, принимающее решение (ЛПР), должно решить, какие из всех недоминирующих точек выбрать в качестве решения задачи. Сначала должны быть идентифицированы регионы множества Парето (если они рассматриваются), которые отображают хороший компромисс, связанный с некоторым знанием. Затем, имея ясную картину, необходимо искать идею компромисса, пока не будет найдено оптимальное решение. Вызов ЛПР применяется для уменьшения области множества решений и включается в алгоритм отбора. Идея заключается в том, чтобы не просто уменьшить область поиска, а масштабировать регионы области поиска для ЛПР путем обеспечения внешней информации в алгоритме отбора. Метод, описанный ранее, модифицируется для того, чтобы воспринимать информацию в виде цели, которую надо достигнуть.
Здесь gi – цели для проектных функций fi и i – веса (i  0). Обычно все эти параметры определены разработчиком заранее. Минимизация скаляра  ведет к нахождению недоминирующего решения, которое больше или меньше определенной цели на величину, зависящую от величин i.

Прочитало: 1840
 
 
Календарь
 
«    Октябрь 2013    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
 
 
 

Меню
  »  Классификация портов проникновения ЭМИ
»  Задачи ЭМС ЭС при внешних воздействиях
»  Средства электромагнитного террора
»  Методы и средства анализа воздействия ЭМИ на ЭС
»  Анализ эффективности экранирования корпусов ЭС
»  Экранирование э.-м. воздействий стенами ИЗ
»  Цель и методы оптимизации
»  Оптимизация внутриаппаратурной ЭМС межсоединений
»  Многокритериальная оптимизация
 
 

Архивы
 Октябрь 2008 (17)
Сентябрь 2008 (30)
Август 2008 (19)
 
 

Популярное
   
 

Реклама
 
Статьи
Ещё
 
 

 
 
E-M-P.Ru 1, 2