Гладкие методы в многокритериальных задачах

Бесплатный доступ

В работе рассматривается схема использования метода функций обратных связей для исследования зависимости маргинальных оценок в задачах многокритериальной оптимизации от параметров. Приводится описание подхода, основанного на методе гладких функций обратных связей. Предлагается, обосновывается и демонстрируется на примерах алгоритм решения задачи оптимизации по параметрам для минимизации рассогласованности значений целевых функций.

Задача многокритериального программирования, метод глад- ких функций обратных связей, задача оптимизации по параметрам многокритериаль- ной модели

Короткий адрес: https://sciup.org/142220455

IDR: 142220455

Список литературы Гладкие методы в многокритериальных задачах

  • Умнов Е.А., Умнов А.Е. Метод параметрической линеаризации, использующий штрафные функции со всюду обратимой производной для решения пар двойственных задач//Труды МФТИ. 2011. Т. 3, № 1(9). C. 146-152.
  • Була А.К., Умнов Е.А., Умнов А.Е. Оптимизация формы множества Парето в задачах многокритериального программирования//Труды МФТИ. 2017. Т. 9, № 4(36). C. 120-131.
  • Фиакко А., Мак-Кормик Г. Нелинейное программирование. Методы последовательной безусловной минимизации. М.: Мир, 1972. 240 с.
  • Умнов Е.А., Умнов А.Е. Параметрическое сглаживание в минимаксных задачах//Труды МФТИ. 2017. Т. 9, № 4(35). C. 149-160.
  • Кудрявцев Л.Д. Курс математического анализа. В 2-х томах. Т. 2. М.: Высшая школа, 1981. 584 с.
  • Жадан В.Г. Методы оптимизации. Ч. 2. Численные алгоритмы. М.: МФТИ, 2015. 320 c.
Статья научная