Тема 2.2. Методы многопараметрической оптимизации

1. Методы многопараметрической оптимизации используются:

в тех случаях, когда система должна развиваться, реализуя две и более цели

в тех случаях, когда при одном критерии оптимальности задача не имеет решения

в тех случаях, когда область допустимых решений не ограничена

в тех случаях, когда взаимосвязь между элементами системы не может быть описана с помощью линейных функций

2. Сущность метода последовательных уступок заключается в следующем:

все ограничения поочередно исключаются из модели

один из оптимизируемых параметров принимается в качестве целевой функции, а для других задаются некоторые предельные значения граничных условий. Задачи решаются в нескольких вариантах, отличающихся предельно задаваемыми значениями граничных условий

все оптимизируемые параметры поочередно принимаются в качестве целевой функции. Задача решается в нескольких вариантах с разными целевыми функциями

все параметры модели принимаются в качестве целевой функции. Задача решается в нескольких вариантах (количество вариантов соответствует количеству параметров модели) с разными целевыми функциями

3. При реализации метода последовательных уступок величина приращения предельных значений граничных условий задается:

произвольно

на основании методических рекомендаций по самостоятельной работе

в зависимости от количества переменных

в зависимости от количества ограничений

4. При реализации метода последовательных уступок выбор наилучшего решения осуществляется на основе:

экспертных оценок

критерия оптимальности, значение которого для системы более важно

путем случайного выбора

симплекс-метода

5. Сущность метода нахождения компромиссной целевой функции заключается в следующем:

выбор компромиссного варианта должен исходить из экстремальных значений по каждому критерию

компромиссная целевая функция определяется путем сложения отдельных целевых функций

компромиссная целевая функция определяется как разница между отдельными целевыми функциями

выбор компромиссного варианта должен исходить как из значимости каждого из параметров, так и от отклонений каждого из этих параметров от неких нормативных значений

6. Для расчета компромиссных коэффициентов необходимо иметь информацию:

о количестве оптимизируемых параметров, о количестве реализованных вариантов, о количестве рассматриваемых ситуаций

о количестве оптимизируемых параметров, о количестве реализованных вариантов, о количестве рассматриваемых ситуаций, о размерности модели

о количестве переменных, о количестве ограничений, о количестве критериев оптимальности

о количестве критериев оптимальности

7. В формуле расчета компромиссных коэффициентов P_nf означает:

нормирующее значение n-го параметра для l-го варианта

максимальное значение n-го параметра для l-го варианта

минимальное значение n-го параметра для l-го варианта

любое неотрицательное значение n-го параметра для l-го варианта

8. В формуле расчета компромиссных коэффициентов k_ni означает:

коэффициент корреляции n-го параметра в i-той ситуации

коэффициент веса n-го параметра в i-той ситуации

коэффициент веса n-го варианта в i-той ситуации

коэффициент веса n-ой ситуации в i-том варианте

9. В формуле расчета компромиссных коэффициентов P_nl означает:

значение n-го параметра в l-том варианте

значение n-го варианта в l-той ситуации

значение n-го параметра в l-той ситуации

значение n-ой ситуации в l-том варианте

10. В формализованном виде задачу нахождения поиска компромиссной целевой функции можно записать в виде max R_i = max{R_il}, где R_il

коэффициент по l-тому параметру для i-того варианта

коэффициент по l-тому варианту для i-того параметра

коэффициент по l-тому варианту для i-той ситуации

коэффициент по l-той ситуации для i-того варианта