Материал: lec15

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

Тогда по лемме о выпуклых функциях для i-й системы найдутся величины

λik ≥ 0, k = 1,…, p в сумме равные 1, т.е. ∑p

λik =1 при которых для любого

 

 

 

 

k =1

 

 

 

 

x X верно неравенство:

 

 

 

 

 

 

 

i

i

 

i

~

i

~

~

 

λi fi (x)

+∑λk ( fi (x) + Mfk (x)) ≥ λi fi (x ) +∑λk ( fi (x ) + Mfk (x )).

 

 

k ≠i

 

 

 

k ≠i

 

 

 

Открываем скобки:

 

 

 

 

 

 

 

i

i

i

i

~

i

~

i

~

λi fi (x) +∑λk fi (x) + M ∑λk fk (x) ≥λi fi (x ) +∑λk fi (x )

+ M ∑λk fk (x ).

k ≠i

 

k ≠i

 

 

k ≠i

 

k ≠i

 

Заносим в сумму первое слагаемое в обеих частях неравенства:

p

 

p

~

 

~

i

i

i

i

∑λk fi (x) + M ∑λk fk (x) ≥ ∑λk fi (x ) + M ∑λk fk (x ).

k =1

k ≠i

k =1

 

k ≠i

 

-16-

Лекция 15. Многокритериальная оптимизация

Пользуясь равенством ∑p

λik =1, получаем:

 

 

k =1

 

 

 

 

 

i

~

i

~

fi (x) + M ∑λk

fk (x) ≥ fi (x ) + M ∑λk fk (x ).

 

k ≠i

 

k ≠i

 

Итак, для каждого i = 1,…, p получили неравенство. Складывая их по i, по-

p

p

 

p

 

 

p

fi (x ).

 

 

лучаем: ∑fi (x) + M ∑∑λk fi (x) ≥ ∑fi (x ) + M

∑∑λk

 

 

 

 

i

 

~

 

i

~

 

 

i=1

i=1 k ≠i

i=1

 

 

i=1 k ≠i

 

 

 

 

p

 

 

p

 

 

 

~x )

верно для

Отсюда следует, что ∑ 1

+ M ∑λik fk

(x) ≥∑ 1

+ M ∑λik fk (

 

k =1

i≠k

 

k =1

 

i≠k

 

 

 

 

 

p

 

 

 

 

 

 

 

всех x X. Поделив обе части на∑ 1+ M ∑λik , получаем нормированный

 

 

k =1

 

i≠k

 

 

 

 

 

вектор λ > 0, указанный в теореме, при котором x — оптимальное решение в линейной свертке. ■

-17-

Лекция 15. Многокритериальная оптимизация

Пример. X ={x R2

| x2

+ x2

≥1} f1(x) = x1, f2(x) = x2

≥

1

2

 

~

y2

1

Y

~

y1

1

X E ={x X | x12 + x22 =1} — решения, эффективные по Парето.

При любых λ ≥ 0 линейная свертка дает только ~ , ~ ! y1 y2

-18-

Лекция 15. Многокритериальная оптимизация

Метод уступок

Для ε Rp рассмотрим задачу с одним критерием

 

min f j (x)

 

 

x X

( )

при условии

fk (x) ≤ε, k ≠ j

 

Теорема. Допустимое решение x X является эффективным по Паретоε Rp, при котором x — оптимальное решение ( ) для всех j = 1,…, p.

Доказательство. Положим ε~ = f (~x ) и предположим, что x не является

оптимальным решением для некоторого j. Тогда найдется x X , для кото-

~

 

~

~

рого f j (x) < f j (x )

 

и fk (x) ≤εk = fk (x ), k ≠ j, т.е. x не является эффектив-

ным по Парето.

 

~

 

Предположим,

 

что x X E . Тогда j и решение x X , для которых

~

 

~

Поэтому x не может быть оптимальным

f j (x) < f j (x ) и fk

(x) ≤ fk (x ), k ≠ j.

решением ни при каком ε, если x — допустимое решение для этого ε.

-19-

Лекция 15. Многокритериальная оптимизация

Пример

f2(x)

Y

y(ε1)

y(ε2)

f1(x)

ε1 ε2

-20-

Лекция 15. Многокритериальная оптимизация

Источник: https://studfile.net/preview/13580329/