7
“Young Scientist” . # 2 (188) . January 2018
Computer Science
подходов к решению многокритериальных задач, стро-
ятся соответствующие алгоритмы. Отметим, что по име-
ющейся исходной информации единственное целесоо-
бразное решение многокритериальной задачи определить,
как правило, невозможно. Поэтому в процессах решения
многокритериальных задач существенную роль играет
лицо, принимающее решения (ЛПР). Именно ЛПР опре-
деляет тип решающей процедуры и при необходимости
назначает ее параметры. В случае, если найдено много-
элементное множество оптимально-компромиссных ре-
шений, ЛПР осуществляет выбор одного из них. Когда
маршрутизация [2], базируется на пункте назначения па-
кетов, маршрутизатором идет определение выходного ин-
терфейса, чтобы потом пересылать пакеты, основываясь
на значениях метрик, которыми количественным образом
идет описание дистанции до места назначения. В основном,
идет присвоение отдельной аддитивной метрики каждому
из каналов, потом применяют алгоритм, позволяющий
определить кратчайший путь, чтобы найти оптимальные
маршруты среди всех узлов сети (говорят об однометри-
ческой маршрутизации). Часто в метриках каналов ука-
зывают физический смысл, например, «задержки» или
«стоимость», но при этом их значения можно использо-
вать впрямую для того, чтобы оптимизировать маршру-
тизацию, не рассматривая никакой физический смысл. То
есть, на основе задания соответствующих значений ме-
трик каналов, есть возможности косвенным образом дей-
ствовать на схемы маршрутизации и, таким образом, про-
водить их оптимизацию.
Одним из подходов к решению многокритериальных
задач является принятие одной из схем компромисса
между критериями, сводящей процесс решения многокри-
териальной задачи к решению одной или нескольких одно-
критериальных задач путем свертки критерия. Существует
много способов свертки: линейная, аддитивная, принцип
гарантированного результата и т. д. Каждый способ вы-
дает одно решение, но неизвестно, какое из них лучше вы-
брать [3].
Второй подход к решению многокритериальных задач
заключается в построении множества эффективных
оценок, чтобы по ним восстановит Парето-оптимальное
решение. Пусть M — множество эффективных оценок в
некоторой l критериальной задаче Z. Линейное упорядо-
чение множества M именуется лексикографическим, если
для некоторой перестановки {i
1
, i
2
, …, i
l
} чисел 1, 2,…, L вы-
полняется условие: в случаях, когда произвольная оценка
а следует в упорядочении раньше оценки в, то либо i
1
-я
координата оценки а больше i1-й координаты оценки в,
либо i
1
-я, i
2
-я, …, i
k
-я координаты этих оценок соответ-
ственно совпадают, а ik+1-я координата оценки а больше
i
k+1
й координаты оценки в (здесь k Є {1, 2,…, L — 1}).
Оценка m из M называется крайней, если в лексикогра-
фическом упорядочении, соответствующем некоторой пе-
рестановке {i
1
, i
2
, …, i
L
} чисел 1, 2, …, L, эта оценка стоит
первой. Крайними решениями многокритериальной за-
дачи Z будем называть решения, порождающие крайние
оценки. Отметим, что для любой задачи многокритери-
альной дискретной оптимизации любая крайняя оценка
может быть получена путем решения однокритериальной
задачи, получаемой из исходной путем линейной свертки
критериев с соответствующим образом подобранными ко-
эффициентами.
Литература:
1. Агафонов, А. М., Кравцова О. А., Аксенова Н. В. Применение имитационного моделирования при анализе ком-
пьютерной сети / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2016. № 3 (18). с. 62–65.
2. Данилова, А. В., Юрочкин А. Г. Разработка локальной компьютерной сети предприятия / Вестник Воронежского
института высоких технологий. 2016. № 2 (17). с. 66–69.
3. Данилова, А. В., Юрочкин А. Г., Шадымова О. В. Методы измерения нагрузки сети / Вестник Воронежского ин-
ститута высоких технологий. 2016. № 2 (17). с. 73–76.
4. Сергеев, А. В., Бешер Х. И., Кузнецов В. В. Проблемы обнаружения и исправления ошибок в линиях связи /
Вестник Воронежского института высоких технологий. 2016. № 4 (19). с. 22–24.
|