Целевое программирование (ЦП)

Вместо максимизации (минимизации) критериев ставится задача оптимального приближения к желаемым значениям критериев, которые называют также уровнями притязаний ЛПР - , и представляют собой цель, к которой следует стремиться. Желаемые значения , какими бы они ни были, не могут явиться причиной неразрешимости.

Притязания ЛПР могут быть выражены по-разному в зависимости от смысла критерия:

1) не меньше ; 2) не больше ; 3) равно ; 4) принадлежать диапазону [ ].

Как правило, множество решений, на котором достигаются одновременно все уровни притязаний, не пересекается с допустимым множеством - утопическое. Утопическое множество решений не обязательно должно быть непустым. В то же время утопическое множество в критериальном пространстве пустым быть не может.

При целевом программировании изменяется модель задачи:

- к исходным условиям задачи добавляются так называемые целевые ограничения, отражающие уровни притязаний;

- с целевыми ограничениями в модель вводятся новые переменные, имеющие смысл отклонений от желаемых значений исходных критериев;

- критерий в модели ЦП строится как функция новых переменных.

Пусть, например, исходная задача содержит 4 критерия и ЛПР выдвигает по ним разные варианты притязаний: , , , .

Тогда целевые ограничения будут иметь вид: , , , , , . где – переменные-отклонения, характеризующие недостижение , – переменные-отклонения, означающие превышение . Все эти отклонения нежелательны. Поэтому в модели ЦП цель выражается минимизацией переменных-отклонений. Так как число этих переменных больше единицы, мы снова имеем многокритериальную задачу, в которой роль критериев играют переменные . Для ее решения могут быть применены способы, описанные выше:

- лексикографическое упорядочение ;

- линейная свертка

- минимаксная свертка

Если исходная модель задачи линейная, то и модели ЦП во всех случаях, кроме последнего, также линейны.

Принципиальной особенностью целевых Ограничений является то, что они не сужают исходную областью, а наоборот, расширяют, переводя ее в пространство решений большей размерности (за счет переменных d_i). Поэтому они не могут быть причиной неразрешимости задачи. Последнее свойство следует также из того, что на переменные-отклонения не накладывается требование равенства нулю, а значит, всегда найдутся такие неотрицательные d_i, которые обеспечат выполнение целевых ограничений.