Page 196 - 5637

при = 3 = (2, 2, 3, 3, 3, 3, 3), = 86,0). Одночасно спостерігається і

збільшення часу пошуку оптимального рішення – 4…10 с при > 2 (при тих же

значеннях параметрів = = 7. Максимальна за складністю завдання, яке

вирішується за допомогою програми АОДІМ, характеризувалася параметрами = 15,

= 50 ( = 1, … , ).

Точне рішення задачі дискретного квадратичного програмування з цільовою

функцією

( , … , ) = ,

з початковою точкою пошуку , … , = 0 і областю допустимості ≥ 1 ( = 1, … , 5)

отримано за 0,4 с на ЕОМ СМ-1420.

8.6. Обчислення статистичної оцінки екстремальних значень критерію

В інженерній практиці автоматизованого вибору найкращих проектних рішень

все. більш широке поширення знаходять методи багатокритеріальної оптимізації. При

цьому більшість застосовуваних при практичних розрахунках методів носить

евристичний характер. Більш того, при інтенсивно розвивається і популярному нині

інтерактивному підході до побудови методів оптимізації, головною дійовою особою в

діалозі з ЕОМ є особа, яка приймає рішення (ЛПР). ЛПР відповідально за вихід в

область оптимальних рішень, а ЕОМ відіграє роль інструменту для автоматичного

подання інформації про шляхи виходу в цю область.

З точки зору реалізації пошукових методів оптимізації практично важливим є

побудова методів оцінки екстремальних значень векторного критерію ефективності

(∙), заданого на деякому підмножині т-мірного евклідового простору . Інформація
про екстремальні значеннях критерію може бути досить ефективно використана при

формуванні тестів на оптимальність алгоритмів, побудованих за допомогою

наближених методів, а також у процесі роботи самого алгоритму як критерій

закінчення пошуку, для навчання в ході пошуку, виділення перспективних зон в

просторі аргументів і т. д.