У Слейтора все граничные точки включены в множество.
Точки, лучшие, чем y в смысле заполняют прямой угол, стороны которого параллельны осям координат (включая границы угла). Вершиной угла является точка y (сама она в это множество не включается), а точки, лучшие, чем y в смысле >, составляют внутренность этого же угла.
Отношения _, ,>, определяемые на множестве оценок, аналогичны по смыслу отношениям f, f, f предпочтений на множестве решений.
f – не менее предпочтительнее, чем
f – предпочтительнее
Отношение f является квазипорядком, а отношения f и f – строгие порядки.
Решению, наибольшему по f соответствует отношение _ из множества всех оценок. След. наибольшее по f решение обращает в max на множестве Х каждый из критериев f1,…,fm. Эти решения считаются оптимальными, но в реальной жизни их почти нет.
Решение х0Х является эффективным, если не существует решения х Х:
х f х0. – Рр(х)
Решение х0Х является слабо эффективным, если не существует решения х Х:
х f х0. – Sp(x)
Понятие эффективного решения теряет смысл, когда нужно найти несколько лучших решений.
Собственные эффективные оценки и решения
Исследования показывают, что среди эффективных могут встречаться оценки (решения), оказывающиеся в определенном смысле аномальными.
Пример: Y:{yE2/y1-y2}
E 2 – двумерное евклидово пространство
P(y) y2
y2 = y2-(y2)0=y2>0 y2
y1 = y1-(y1)0=y1=-(y1)2<0
y1 y0 y1
Если перейти из точки y10 в достаточно близкую эффективную точку y, то будет получен выигрыш первого порядка малости по второму критерию, за счет проигрыша второго порядка малости по первому критерию.
Если критерий f1 не считать несравненно более важным, чем f2, то можно согласиться на некоторое увеличение значения f2, допустив на порядок меньшие потери по f1.
Т.о. y0 является аномальной.
Этот вывод справедлив только для непрерывных функций специального вида, причем, если все процедуры рассматриваются в промежутке от 0 до 1.
Этот пример показывает, что иногда имеет смысл выделять эффективные решения без аномалий.
Для общего случая определение собственной эффективности было предложено Джоффрионом в 1918 г.
Эффективная оценка y0 называется собственно эффективной (оптимальной по Джоффриону), если существует такое положительное число , что для любого iM и yY, для которых выполняется следующее неравенство: yi>(yi)o (1) и некоторого jM (M- множество критериев) такого, что yj>(yj)o (2), выполняется неравенство:
(yi-(yi)o )/( yj>(yj)o) (3)
Заметим, что поскольку y0эффективна, то если существует оценка y, для которой при некотором i выполняется (1), то обязательно найдется j для которого будет выполняться (2) .
Поэтому смысл этого определения в требовании существования , для которого будет выполняться (3).
- Лекции по системному анализу Павленко а.И.
- Часть I. Основы методологии системного анализа
- 1.1. Системный анализ
- 1.2. Системный анализ и другие междисциплинарные научные подходы
- 1.3. Виды системного анализа
- 1.4. Методология
- Определение системы
- 1.6. Элементы
- 1.7. Взаимосвязи и отношения
- 1.8. Окружающая среда
- 1.9. Свойства систем
- 1. Закономерности взаимодействия части и целого
- 2. Закономерности развития
- 3. Закономерности иерархической упорядоченности
- 4. Закономерности вариативного существования
- 1.10. Субъект и объект
- Система как объект исследования
- Роли субъекта в системном анализе
- 1.11. Классификация систем
- 2. Структуры и функции
- 2.1. Понятие структуры
- 2.2. Понятие иерархии
- 2.3. Функции
- 3.Проблемы и решения
- 3.1. Понятие проблемы
- Уяснение проблемы
- Структурирование проблемы
- 1. Уяснение проблемы
- 2. Структурирование проблемы
- 3. Определение целей
- 3.2. Понятие решение
- 4. Цель и критерии
- 4.1. О понятии цель
- 4.2. Определение целей
- 4.3. Критерии
- 4.4. Измерения и шкалы
- 5. Методология системного анализа
- 5.1. Системный анализ как процесс управления
- 5.2. Этап 1 - Уяснение проблемы
- Этап 2 – Структурирование проблемы
- 5.4. Этап 3 - Определение целей
- 5.5. Этап 4 - Разработка вариантов решения
- 5.6. Этап 5 - Анализ ограничений
- 5.7. Этап 6 - Анализ взаимовлияния целей, альтернатив и ресурсов
- 5.8. Этап 7 - Принятие решения
- 5.9. Этап 8 - Реализация решения
- Часть 2. Модели в системном анализе
- 6.1. О понятии модель
- 6. 2. Отношения
- Т.О., множество r-(X) – это множество всех элементов y м, с которыми фиксированный элемент X м находиться в отношении r.
- Рассмотрим четыре отношения специального вида:
- Операции над отношениями.
- В графе g( ) присутствуют только те дуги, которые отсутствуют в графе g(r).
- 6.3. Типы отношений
- Отношение толерантности
- Отношение порядка
- 6.4. Размытые (нечеткие) множества
- 6.5. Понятие нечеткого бинарного отношения
- 6.8. Трехместные и n-местные отношения
- Математические модели Системного анализа
- Взаимодействие со средой.
- При описании системы в виде конечного автомата: ,
- Часть III. 8. Методы экспертного оценивания альтернатив
- 8.1. Методы получения качественных оценок
- 1. Метод парных сравнении
- 2. Метод множественных сравнений (мс)
- 3. Ранжирование
- 4. Метод векторов предпочтений
- 5. Задача классификации
- 8. 2. Методы получения количественных оценок
- Лекция №16
- 9. Меры близости на отношениях
- Парадокс Эрроу.
- Лекция №17
- 2. Медиана Кемени
- VI.4 Показатели согласованности общественного мнения группы экспертов
- VI.4.1 Метод коэффициентов ассоциаций
- VI.4.2 Коэффициенты ранговой корреляции
- VI.4.3 Коэффициент конкордации (от англ. Согласованность)
- Эксперты дают одинаковые оценки разным альтернативам
- Многокритериальные задачи принятия решения Классификация многокритериальных задач
- Предпочтения лпр
- Наилучшие решения
- Если множество maxpB не является внешне устойчивым, то для утверждения о том, что выбор следует ограничить рамками этого множества, нет основания.
- У Слейтора все граничные точки включены в множество.
- Концептуальные проблемы при решении многокритериальных задач
- 7.2.3. Принципы компромисса
- Лекция № 21 Концептуальные проблемы при решении многокритериальных задач
- Методы решения мкз
- Строится для каждой точки
- Лпр д. Задать уступку
- Лекция 22
- Спольз-е нечетких мн-в в мкз
- Методы прогнозирования