NAU Harvester System
Modification of the interactive multicriterial optimization procedure
Наукові журнали Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Modification of the interactive multicriterial optimization procedure
Модифікація інтерактивної процедури багатокритеріальної оптимізації Модифікація інтерактивної процедури багатокритеріальної оптимізації |
|
| Creator |
Галузинський, Г. П.
|
|
| Subject |
Multicriteria optimization; Pareto-optimal solutions; Decision creator
004.021 Многокритериальная оптимизация; Парето-оптимальные решения; Лицо, принимающее решение 004.021 Багатокритеріальна оптимізація; Парето-оптимальні рішення; Особа, яка приймає рішення 004.021 |
|
| Description |
Based on an analysis of existing approaches to finding a compromise in solving multicriteria optimization problems in which alternatives are not explicitly formulated, an iterative procedure was proposed that should facilitate the process of understanding which course of action in certain specific conditions should be chosen to coordinate local goals, and ensure that upon reaching a compromise solution it will be Pareto-optimal. However, the use of this procedure showed that although awareness of the lines of action that create the prerequisites for obtaining a subjectively better solution does not cause difficulties, it is not without some drawbacks. This is, firstly, determined by the complexity of the choice at each iteration of the specific values of the scale coefficients of matching local criteria and, secondly, the lack of effectiveness of the standard way to eliminate the heterogeneity of individual criteria. The proposed modification of this procedure makes it possible to simplify man-machine interaction aimed at interactively developing one or more compromise solutions acceptable from the point of view of the decision maker by increasing the transparency of the model redeployment method to obtain a new solution and thus ensuring faster progress to a compromise that the decision creator would consider satisfactory enough. This is achieved by using to obtain a new Pareto-optimal solution of a scalar function of the form: F(x) = ((z*1 – z1)/(z*1 – v*1))p + (ß2(z*2 – z2)/(z*2 – v*2))p +…+ ((z*k – zk)/(z*k – v*k))p, where z*і is the extreme value of the i-th local criterion (which cannot be achieved if all the subjective requirements are satisfied), zi is the current value of the i-th local criterion, v*i is the desired value of the i-th local criterion, p is a positive integer. In this case, the main way to reconfigure the model in order to obtain a new Pareto optimal solution is to correct one or more values of the vector v* before the subsequent minimization of the function F (x).
На основе анализа существующих подходов по поиску компромисса при решении задач многокритериальной оптимизации, в которых альтернативы в явном виде не формулируются, была предложена итеративная процедура, проведение которой должно облегчать процесс осознания, какой именно курс действий в определенных конкретных условиях следует выбирать для согласования локальных целей, и гарантировать, что при достижении компромиссного решения оно будет Парето-оптимальным. Однако использование этой процедуры показало, что хотя осознание направлений действий, которые создают предпосылки получения субъективно лучшего решения, не вызывает трудностей, она не лишена некоторых недостатков. Это, во-первых, определенная сложностью выбора на каждой итерации конкретных значений масштабных коэффициентов согласования локальных критериев и, во-вторых, недостаточная эффективность стандартного способа устранения разнородности отдельных критериев. Предлагаемая модификация этой процедуры позволяет упростить человеко-машинное взаимодействие, направленное на выработку интерактивным путем одного или нескольких компромиссных решений, допустимых с точки зрения лица, принимающего решение, за счет повышения прозрачности способа переналадки модели для получения нового варианта решения и обеспечения таким образом более быстрого продвижения к компромиссу, который лицо, принимающее решение, будет считать достаточно удовлетворительным. Это достигается использованием для получения нового Парето-оптимального решения скалярной функции вида: F(x) = ((z*1 – z1)/(z*1 – v*1))p + (ß2(z*2 – z2)/(z*2 – v*2))p +…+ ((z*k – zk)/(z*k – v*k))p, где z*і – экстремальное значение і-ого локального критерия (которое при удовлетворении всех субъективных требований не может быть достигнуто), zi – текущее значение i-ого локального критерия, v*i – желательное значение і-ого локального критерия, p – целое положительное число. В этом случае основной способ переналадки модели с целью получения нового Парето-оптимального решения – это корректировка перед началом последующей минимизации функции F(x) одного или нескольких значений вектора v* На основі аналізу існуючих підходів щодо пошуку компромісу при вирішенні задач багатокритеріальної оптимізації, в яких альтернативи в явному вигляді не формулюються, була запропонована ітеративна процедура, проведення якої має полегшувати процес усвідомлення, який саме курс дій в певних конкретних умовах слід вибирати для узгодження локальних цілей, і гарантувати, що при досягненні компромісного рішення воно буде Парето-оптимальним. Однак використання цієї процедури показало, що хоча усвідомлення напрямків дій, які створюють передумови отримання суб'єктивно кращого рішення, не викликає труднощів, вона не позбавлена деяких недоліків. Це, по-перше, певна складністю вибору на кожній ітерації конкретних значень масштабних коефіцієнтів узгодження локальних критеріїв і, по-друге, недостатня ефективність стандартного способу усунення різнорідності окремих критеріїв. Пропонована модифікація цієї процедури дозволяє спростити людино-машинну взаємодію, спрямовану на вироблення інтерактивним шляхом одного або декількох компромісних рішень, допустимих з точки зору особи, що приймає рішення, за рахунок підвищення прозорості способу переналагодження моделі для отримання нового варіанту рішення і забезпечення таким чином більш швидкого просування до компромісу, який особа, яка приймає рішення, буде вважати досить задовільним. Це досягається використанням для отримання нового Парето-оптимального рішення скалярної функції виду: F (x) = ((z * 1 - z1) / (z * 1 - v * 1)) p + (ß2 (z * 2 - z2) / (z * 2 - v * 2)) p + ... + ((z * k - zk) / (z * k - v * k)) p, де z * і - екстремальне значення і-ого локального критерію (яке при задоволенні всіх суб'єктивних вимог не може бути досягнуто), zi - поточне значення i-ого локального критерію, v * i - бажане значення і-ого локального критерію, p - ціле додатне число. У цьому випадку основний спосіб переналагодження моделі з метою отримання нового Парето-оптимального рішення - це коригування перед початком подальшої мінімізації функції F (x) одного або декількох значень вектора v *. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2019-05-20
|
|
| Type |
—
|
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/PIU/article/view/14467
10.18372/2073-4751.2(62).14467 |
|
| Source |
Problems of Informatization and Management; Том 2, № 62 (2019); 21-26
Проблемы информатизации и управления; Том 2, № 62 (2019); 21-26 Проблеми iнформатизацiї та управлiння; Том 2, № 62 (2019); 21-26 |
|
| Language |
uk
|
|
| Rights |
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
|
|