Методика и алгоритм решения задачи в условиях определенности

Решение принимается в условиях определенности, когда лицо, принимающее решение, может с точностью определить результат каждого альтернативного решения, возможного в данной ситуации. Сравнительно мало организационных или персональных решений принимается в условиях определенности. Однако они все-таки имеют место. Кроме того, элементы сложных крупных решений можно рассматривать как определенные. Уровень определенности при принятии решений зависит от внешней среды. Он увеличивается при наличии твердой правовой базы, ограничивающей количество альтернатив и снижающей уровень риска.

Оценивание систем в условиях определенности производится с использованием методов векторной оптимизации. Существует несколько методов решения задач многокритериальной оптимизации:

- метод выделения главного критерия;

- метод лексикографической оптимизации;

- метод последовательных уступок;

- человеко-машинные процедуры векторной оптимизации.

Рассмотрим метод лексикографической оптимизации. Решение данным методом проходит в несколько этапов. Сначала происходит свертывание векторного критерия в скалярный.

Функция f называется сверткой.

Далее идет непосредственно этап самой свертки.

Для использования метода свертки существует методика:

- Обоснование допустимости свертки;

- Нормализация критериев для их сопоставления;

- Учет приоритетов (важности) критериев;

- Построение функции свертки, позволяющей решить задачу оптимизации.

Свертка разделяется на два подвида:

Аддитивная свертка компонентов векторного критерия состоит в представлении обобщенного скалярного критерия в виде суммы взвешенных нормированных частных критериев

Свертка основана на использовании принципа справедливой компенсации абсолютных значений нормированных частных критериев. Суть принципа: справедливым следует считать компромисс, при котором суммарный уровень абсолютного снижения значения одного или нескольких показателей не превышает суммарного уровня абсолютного увеличения значений других показателей.

Недостатком данной методики является то, что низкие оценки по одним критериям могут компенсироваться высокими оценками по другим критериям.