Изменения
→Метод ε-ограничений
Взвешенная функция скаляризации Чебышева сохраняет отношения <math><</math> и поэтому минимум <math>F_\infty</math> является слабым по Парето.
=== Метод ε-ограничений ===По методу изменения ограничений одну из целевых функций оставляют в В качестве целевойрешения задачи принимают компромиссное решение. '''Компромиссное решение''' - эффективное решение, а остальные превращают в ограничениякоторое обеспечивает одинаковые минимальные взвешенные относительные потери по всем критериям одновременно. То естьЕсли <math>p_i</math> - вес нормализованного критерия <math>w_i</math>, пусть то величина <math>f_rp_iw_i(x_a)=s</math> , где <math>x_0</math> - компромиссное решение, будет целевой, а остальные постоянна для всех критериев. ====Описание алгоритма====# Задаем вектор предпочтений <math>f_1p=(p_1,p_2, \dots, f_{r-1}p_k)</math> представим как ограничение неравенства:;:: # Заменяем все критерии одним <math>s \min_x f_r(\vec x),rightarrow min</math>;: при условиях # К системе ограничений добавляем неравенства <math>f_ip_iw_i(\vec x) \leq \varepsilon_i, i = 1, \dots, r - 1s</math> для каждого из критериев,где <math>p_i</math>:::: - вес нормализованного критерия <math>\vec x \in X.w_i</math>;# Решаем полученную однокритериальную задачу симплекс-методом
== Методы решения ==
