Интерактивное компромиссное программирование
Критерии заменяются функциями степени близости, которые определяются по формуле
Шаг 0. Определить Шаг 1. Взять решения Шаг 2. Решить следующую игровую задачу одним из методов линейного программирования.
Шаг 3. Образовать новую функции свертки, используя оптимальные веса и решить следующую задачу максимизации этой функции для получения нового альтернативного компромиссного решения Шаг 4. Вычислить значения степеней близости нового решения к максимально возможным значениям целевых функций, Шаг 5. Представить ЛПР новую таблицу и спросить, предпочитает ли он строго одно решение всем другим m-решениям. Если да, то идти на шаг 6. Иначе просить ЛПР отметить наименее предпочитаемое решение. Заменить его новым решением, найденным на шаге 4, и вернуться на шаг 2. Шаг 6. Останов.
|
, где 
- максимальное и минимальное значения 
-го критерия на допустимом множестве D. 
может изменяться от 0 до 1. Если 
- линейная функция, то и 
тоже линейная. Процедура начинается с решения 2 m обычных задач математического программирования для нахождения максимальных и минимальных значений m целевых функций. Алгоритм
и 
, для чего решить задачи а) 
при условии Х 
D. Получаемые решения (
) не что иное, как идеальные решения. б) 
при условии X 
) - антиидеальные.
в качестве первоначальных решений 
и вычислить степени близости. где 
- степень близости j -ro решения к максимальному значению i -й целевой функции.
при условиях 
.. 
. 
при условии X 
. Добавить колонку с этими значениями к таблице, построенной на шаге 1.
