WikiDer > Многоцелевое линейное программирование

Многоцелевое линейное программирование является частью математическая оптимизация. Многоцелевая линейная программа (MOLP) - это линейная программа с более чем одной целевой функцией. MOLP - это частный случай векторная линейная программа. Многоцелевое линейное программирование также является частью Многоцелевая оптимизация.

Постановка проблемы

С математической точки зрения MOLP можно записать как:

${ displaystyle min _ {x} Px quad { text {s.t.}} quad a leq Bx leq b, ; ell leq x leq u}$

куда ${ displaystyle B}$ является ${ Displaystyle (м раз п)}$ матрица ${ displaystyle P}$ это ${ Displaystyle (д раз п)}$ матрица ${ displaystyle a}$ является ${ displaystyle m}$-мерный вектор с компонентами в ${ Displaystyle mathbb {R} чашка {- infty }}$, ${ displaystyle b}$ является ${ displaystyle m}$-мерный вектор с компонентами в ${ Displaystyle mathbb {R} чашка {+ infty }}$, ${ displaystyle ell}$ является ${ displaystyle n}$-мерный вектор с компонентами в ${ Displaystyle mathbb {R} чашка {- infty }}$, ${ displaystyle u}$ является ${ displaystyle n}$-мерный вектор с компонентами в ${ Displaystyle mathbb {R} чашка {+ infty }}$

Концепции решения

Возможная точка ${ displaystyle x}$ называется эффективный если нет возможности ${ displaystyle y}$ с ${ Displaystyle Px leq Py}$, ${ Displaystyle Px neq Py}$, куда ${ displaystyle leq}$ обозначает покомпонентный порядок.

Часто в литературе целью многоцелевого линейного программирования является вычисление множества всех эффективных экстремальных точек ....^[1]. Также существуют алгоритмы для определения множества всех максимально эффективных граней. ^[2]. Исходя из этих целей, набор всех эффективных (крайних) точек может рассматриваться как решение MOLP. Такой вид концепции решения называется набор решений на основе^[3]. Он несовместим с оптимальным решением линейной программы, а скорее аналогичен множеству всех оптимальных решений линейной программы (что труднее определить).

Эффективные точки часто называют эффективные решения. Этот термин вводит в заблуждение, потому что единственная эффективная точка уже может быть получена путем решения одной линейной программы, такой как линейная программа с тем же возможным набором, и целевая функция представляет собой сумму целей MOLP.^[4].

Более свежие ссылки считают набор результатов на основе концепции решения^[5] и соответствующие алгоритмы^[6][3]. Предположим, что MOLP ограничен, т.е. существует ${ Displaystyle у в mathbb {R} ^ {q}}$ такой, что ${ displaystyle y leq Px}$ для всех возможных ${ displaystyle x}$. Решение MOLP определяется как конечное подмножество ${ displaystyle { bar {S}}}$ эффективных точек, несущих достаточный объем информации для описания верхнее изображение МОЛП. Обозначается ${ displaystyle S}$ возможный набор MOLP, верхнее изображение МОЛП - это набор ${ Displaystyle { mathcal {P}}: = P [S] + mathbb {R} _ {+} ^ {q}: = {y in mathbb {R} ^ {q}: ; существует x in S: y geq Px }}$. Формальное определение решения ^[5][7] как следует:

Конечное множество ${ displaystyle { bar {S}}}$ эффективных точек называется решение в MOLP, если${ displaystyle operatorname {conv} P [{ bar {S}}] + mathbb {R} _ {+} ^ {q} = { mathcal {P}}}$ ("conv" обозначает выпуклую оболочку).

Если MOLP не ограничен, решение состоит не только из точек, но и из точек и направлений. ^[7][8]

Методы решения

Многоцелевые варианты симплексный алгоритм используются для вычисления решений на основе набора решений^[1][2][9] и решения на основе поставленных целей.^[10]

Решения на основе целевого набора могут быть получены Алгоритм Бенсона.^[3][8]

Связанные классы проблем

Многоцелевое линейное программирование эквивалентно многогранник проекция.^[11]

Рекомендации