Знаходження компромісного розв’язку транспортної задачі в умовах невизначеності
DOI:
https://doi.org/10.20535/1560-8956.36.2020.209764Ключові слова:
невизначеність, комбінаторна оптимізація, компромісний розв’язок, транспортна задача лінійного програмування.Анотація
В роботі розглядається розв’язання задачі комбінаторної оптимізації в
умовах невизначеності, функціонал якої в детермінованій постановці є лінійною згорткою ваг і довільних характеристик допустимого розв’язку, а конструктивним алгоритмом її розв’язання є алгоритм розв'язання задачі лінійного програмування загального вигляду. Під невизначеністю розуміється неоднозначність значень коефіцієнтів функціонала оптимізації. Запропоновано новий підхід до знаходження компромісного розв’язку за критерієм мінімізації сумарного зваженого перевищення «бажаних» верхніх меж оптимальних значень часткових функціоналів. В основу цього підходу покладено побудову і розв’язання деякої задачі лінійного програмування. Ілюстрація підходу проведена на прикладі транспортної задачі в умовах невизначеності.
Посилання
Pavlov A.A. Optimization for one class of combinatorial problems under uncertainty. Interdepartmental scientific-technical journal «Adaptive systems of automatic control». 2019. № 1 (34). P. 81–89. DOI: 10.20535/1560-8956.1.2019.178233
Pavlov A.A. Combinatorial optimization under uncertainty and formal models of expert estimation. Bulletin of National Technical University "KhPI". Series:System Analysis, Control and Information Technologies. 2019. № 1. P. 3–7. DOI: 10.20998/2079-0023.2019.01.01
Ногин В.Д. Линейная свертка критериев в многокритериальной оптимизации. Искусственный интеллект и принятие решений. 2014. №4. С. 73–82.
Gorelik V.A., Zolotova T.V. Problem of selecting an optimal portfolio with a probabilistic risk function. Journal of Mathematical Sciences. 2016. № 216 (5). C. 603–611.
Kharchenko A., Halay I., Zagorodna N., Bodnarchuk I. Trade-off optimal decision of the problem of software system architecture choice. 2015 Xth International scientific and technical conference “Computer Sciences and Information Technologies” (CSIT). Lviv, 2015. P. 198–205. DOI: 10.1109/stc-csit.2015.7325465
Новикова Н.М., Поспелова И.И., Зенюков А.И. Метод сверток в многокритериальных задачах с неопределенностью. Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 2017. № 5. С. 27–45. DOI: 10.7868/S0002338817050031
Bindima T., Elias E. A novel design and implementation technique for low complexity variable digital filters using multi-objective artificial bee colony optimization and a minimal spanning tree approach. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2017. Vol. 59. P. 133–147. DOI: 10.1016/j.engappai.2016.12.011
Mirzapour S.M.J., Hashem Al.-E., Malekly H., Aryanezhad M.B. A multiobjective robust optimization model for multi-product multi-site aggregate production planning in a supply chain under uncertainty. International Journal of Production Economics. 2011. Vol. 134 (1). P. 28–42. DOI: 10.1016/j.ijpe.2011.01.027
Ємець О., Барболіна Т.М. Лінійні оптимізаційні задачі на розміщеннях з імовірнісною невизначеністю: властивості і розв'язання. Системні дослідження та інформаційні технології. 2016. № 1. C. 107–119. DOI: 10.20535/SRIT.2308-8893.2016.1.11
Планирование функционирования предприятия в условиях риска и неопределенности во внешней и внутренней среде. Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2017. № 5 (10). С. 172–183.
Shang C., You F. Distributionally robust optimization for planning and scheduling under uncertainty. Computers & Chemical Engineering. 2018. Vol. 110. P. 53–68. DOI: 10.1016/j.compchemeng.2017.12.002
Shi Y., Haase C. Optimal trade-offs of aggregate production planning with multiple objective and multi-capacity demand levels. International Journal of Operations and Quantitative Management. 1996. Vol. 2 (2). P. 127–143.
Jamalnia A., Yang J.-B., Feili A., Xu D.-L. Jamali G. Aggregate production planning under uncertainty: a comprehensive literature survey and future research directions. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2019. Vol. 102 (1–4). P. 159–181. DOI: 10.1007/s00170-018-3151-y
Павлов А.А., Жданова Е.Г. Транспортная задача в условиях неопределенности. Международный научно-технический журнал “Проблемы управления и информатики”. 2020. № 2 (in press).
Pavlov A.A. Long-Term Operational Planning of a Small-Series Production Under Uncertainty (Theory and Practice). The Second International Conference on Computer Science, Engineering and Education Applications ICCSEEA 2020. Kiev, 2020 (in press)
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у нашому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована нашим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у нашому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення рукопису роботи авторами в мережі Інтернет (наприклад, на arXiv.org або на особистих веб-сайтах). Причому рукописи статей можуть бути розміщенні у відкритих архівах як до подання рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання. Це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії, позитивно позначається на оперативності ознайомлення наукової спільноти з результатами Ваших досліджень і як наслідок на динаміці цитування вже опублікованої у журналі роботи. Детальніше про це: The Effect of Open Access.
