Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2010/2011 Zagadnienia wielocelowe II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Metody.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Metody badania stabilności Lapunowa
Advertisements

System lingwistyczny - wnioskowanie
Systemy liniowe stacjonarne – modele wejście – wyjście (splotowe)
Wybrane zastosowania programowania liniowego
Nie-archimedesowe (leksykograficzne) PZ
Mechanizm wnioskowania rozmytego
dr Przemysław Garsztka
Podstawy automatyki 2010/2011Dynamika obiektów – modele – c.d. Mieczysław Brdyś, prof. dr hab. inż.; Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. Katedra Inżynierii.
Przykłady zadań programowania liniowego
Badania operacyjne. Wykład 2
Metody Sztucznej Inteligencji w Sterowaniu 2009/2010Optymalizacja miary efektywności działania sztucznych sieci neuronowych Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz,
Czy potrafimy obliczyć wartość wyjścia sieci znając wartości jej wejść? Tak, przy założeniu, że znamy aktualne wartości wag i progów dla poszczególnych.
Systemy dynamiczneOdpowiedzi systemów – modele różniczkowe i różnicowe Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Systemy.
Sterowalność i obserwowalność
Obserwowalność System ciągły System dyskretny u – wejścia y – wyjścia
Model lingwistyczny – wnioskowanie Mamdani’ego
Metody Sztucznej Inteligencji w Sterowaniu 2009/2010 Metoda propagacji wstecznej Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania.
Modele problemów decyzyjnych – przykłady
Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2007/2008 Modele problemów decyzyjnych – przykłady II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów.
Metody poszukiwania rozwiązań wielocelowych zagadnień liniowych
Zagadnienia wielokryterialne
Liniowe modele decyzyjne – rozwiązania i analiza post-optymalizacyjna
Metody Symulacyjne w Telekomunikacji (MEST) Wykład 6/7: Analiza statystyczna wyników symulacyjnych  Dr inż. Halina Tarasiuk
Stabilność Stabilność to jedna z najważniejszych właściwości systemów dynamicznych W większości przypadków, stabilność jest warunkiem koniecznym praktycznego.
Sterowalność i obserwowalność
Teoria sterowania 2012/2013Sterowanie – użycie obserwatorów pełnych II Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Sterowanie.
Obserwatory zredukowane
Stabilność Stabilność to jedno z najważniejszych pojęć teorii sterowania W większości przypadków, stabilność jest warunkiem koniecznym praktycznego zastosowania.
Rozważaliśmy w dziedzinie czasu zachowanie się w przedziale czasu od t0 do t obiektu dynamicznego opisywanego równaniem różniczkowym Obiekt u(t) y(t) (1a)
Zadanie programowania liniowego PL dla ograniczeń mniejszościowych
ALGORYTMY OPTYMALIZACJI
Zadanie programowania liniowego PL dla ograniczeń mniejszościowych
Wielocelowe problemy decyzyjne I
Technika optymalizacji
Modelowanie i Identyfikacja 2011/2012 Metoda propagacji wstecznej Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Warstwowe.
Modelowanie i identyfikacja 2010/2011Optymalizacja miary efektywności działania sztucznych sieci neuronowych Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra.
Teoria sterowania 2012/2013Sterowalność - osiągalność Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Sterowalność - osiągalność
Miary efektywności/miary dobroci/kryteria jakości działania SSN
Teoria sterowania 2011/2012Stabilno ść Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. in ż. Katedra In ż ynierii Systemów Sterowania 1 Stabilność Stabilność to jedno.
Dekompozycja Kalmana systemów niesterowalnych i nieobserwowalnych
Teoria sterowania 2011/2012Sterowanie – metody alokacji biegunów III Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. in ż. Katedra In ż ynierii Systemów Sterowania 1 Sterowanie.
Sterowanie – metody alokacji biegunów
Obserwowalność i odtwarzalność
Sterowalność - osiągalność
Sterowanie – metody alokacji biegunów II
Stabilność Stabilność to jedno z najważniejszych pojęć dynamiki systemów i teorii sterowania W większości przypadków, stabilność jest warunkiem koniecznym.
Struktury i algorytmy wspomagania decyzji 2013/2014 Zagadnienia wielokryterialne Dr hab.inż, Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania.
MS Excel - wspomaganie decyzji
Teoria sterowania 2013/2014Sterowanie – obserwatory zredukowane II  Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Obserwatory.
II Zadanie programowania liniowego PL
Teoria sterowania SN 2014/2015Sterowalność, obserwowalność Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Sterowalność -
Przykład 5: obiekt – silnik obcowzbudny prądu stałego
Metody Sztucznej Inteligencji – technologie rozmyte i neuronowe Wnioskowanie Mamdani’ego - rozwinięcia  Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii.
D. Ciołek BADANIA OPERACYJNE – wykład 0
 Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Metody sztucznej inteligencji – Technologie rozmyte i neuronoweSystemy.
Katedra Inżynierii Sterowania Komputerowe systemy sterowania i wspomagania decyzji 2015/2016 © Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. 1 Dekompozycyjne metody.
© Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Metody optymalizacji - Energetyka 2015/2016 Wielocelowe programowanie liniowe.
Treść dzisiejszego wykładu l Metoda kar. l Podsumowanie przekształcania zadań programowania liniowego do postaci tabelarycznej. l Specjalne przypadki –sprzeczność,
1 Metody optymalizacji - Energetyka 2015/2016 Podstawy matematyczne metod optymalizacji © Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. Katedra Inżynierii Systemów.
Metody sztucznej inteligencji - Technologie rozmyte i neuronowe 2015/2016 Systemy rozmyte – wnioskowanie Mamdani’ego II © Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab.
Metody sztucznej inteligencji - Technologie rozmyte i neuronowe 2015/2016 Systemy rozmyte – wnioskowanie formalne © Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.
Metody optymalizacji Wykład /2016
Podstawy automatyki I Wykład 3b /2016
Struktury i algorytmy wspomagania decyzji
Metody optymalizacji Materiał wykładowy /2017
Struktury i algorytmy wspomagania decyzji
Teoria sterowania Wykład /2016
Metody optymalizacji – metody badań operacyjnych
Metody sztucznej inteligencji
Zapis prezentacji:

Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2010/2011 Zagadnienia wielocelowe II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Metody poszukiwania rozwiązań wielocelowych zagadnień liniowych Wielo-celowe Programowanie Liniowe (WCPL) Pokazaliśmy graficznie na jednym przykładzie, że metoda sprowadzenia do jedno-celowego zagadnienia liniowego poprzez transformację części funkcji celu lub ich usunięcie prowadzi do znalezienia/wybrania jednego z rozwiązań Pareto optymalnych Czy ten wynik ma cechy ogólności? Będziemy rozważaną metodę skalaryzacji nazywali metodą ograniczenia (MO) (ang. constraint method)

Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2010/2011 Zagadnienia wielocelowe II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 2 Sformułowanie oryginalne (WCPL) Sformułowanie metody ograniczenia Niech będzie optymalnym rozwiązaniem zagadnienia metody ograniczenia

Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2010/2011 Zagadnienia wielocelowe II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 3 Twierdzenie MO1 Jeżeli jest unikatowym rozwiązaniem optymalnym zagadnienia MO, dla pewnych wartości tojest rozwiązaniem Pareto optymalnym zagadnienia WCPL Jeżeli unikatowość rozwiązania zagadnienia MO nie jest gwarantowana, wówczas jedynie słabe rozwiązanie Pareto optymalne jest gwarantowane

Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2010/2011 Zagadnienia wielocelowe II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 4 Twierdzenie MO2 Jeżeli jest jest rozwiązaniem Pareto optymalnym zagadnienia WCPL, to jest optymalnym rozwiązaniem zagadniena MO, dla pewnych wartości

Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2010/2011 Zagadnienia wielocelowe II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 5 Przykład:

Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2010/2011 Zagadnienia wielocelowe II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 6 2. Sprowadzenie do jedno-celowego zagadnienia liniowego poprzez zastosowanie teorii użyteczności. Metoda agregacji (metoda ważenia) Będziemy rozważaną metodę skalaryzacji nazywali metodą ważenia (ang. weighting method) Przykład Jeden cel mierzony jest w dolarach (zysk) a drugi w uzyskiwanym udziale na rynku (np. pewna miara,,lojalności" kupujących dany produkt przejawiająca się w większym prawdopodobieństwie powtórzenia zakupu danego towaru). Jeżeli można przetworzyć jeden z nich, powiedzmy pozyskane udziały na rynku, w dolary zysku (lub alternatywnie, dolary zysku w jednostki udziału na rynku), to będziemy mogli złożyć obydwa cele w jeden, który będzie mierzony w jednakowych jednostkach. Faktycznie, jeżeli taka kombinacja wydaje się rozsądna i może być zrealizowana, to na pewno powinna być wykorzystana w modelach wielocelowych

Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2010/2011 Zagadnienia wielocelowe II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 7 Załóżmy, że jesteśmy w stanie, dla naszego przykładu, znaleźć funkcję użyteczności, i że ma ona formę sumy z wagami: dla pierwszego celu 0.6, a dla drugiego, 0.4. Uzyskamy wówczas następujący model naszego zagadnienia: Znaleźć wartości i takie, które: maksymalizują (zagregowane funkcje celu w wybranych jednostkach użyteczności) spełniając: (ograniczenie dostępności surowca) (ograniczenie nasycenia rynku produktu 1.) (ograniczenie nasycenia rynku produktu 2.) (warunki nieujemności)

Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2010/2011 Zagadnienia wielocelowe II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 8 Graficzne rozwiązanie Punkty wierzchołkowe Rozwiązanie optymalne

Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2010/2011 Zagadnienia wielocelowe II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 9 Zalety Możemy bezpośrednio zastosować istniejące algorytmy lub oprogramowanie PL do rozwiązania zaproponowanego modelu. Wady Istotny czas i ostrożność są potrzebne dla określenia odpowiedniej funkcji użyteczności Różne zastosowane założenia i leżąca u podstaw teoria użyteczności mogą nie najlepiej odpowiadać sytuacji

Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2010/2011 Zagadnienia wielocelowe II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 10 Podobnie jak poprzednio, pokazaliśmy graficznie na jednym przykładzie, że metoda sprowadzenia do jedno-celowego zagadnienia liniowego poprzez zaproponowanie zagregowanej – ważonej funkcji celu prowadzi do znalezienia/wybrania jednego z rozwiązań Pareto optymalnych Czy ten wynik ma cechy ogólności?

Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2010/2011 Zagadnienia wielocelowe II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 11 Sformułowanie oryginalne (WCPL) Sformułowanie metody ważenia (MW) Niech będzie optymalnym rozwiązaniem zagadnienia metody ważenia gdzie

Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2010/2011 Zagadnienia wielocelowe II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 12 Twierdzenie MW1 Jeżeli jest rozwiązaniem optymalnym zagadnienia MW, dla pewnych wartości tojest rozwiązaniem Pareto optymalnym zagadnienia WCPL Warunek twierdzenia może być zamieniony innym brzmiącym: unikatowym rozwiązaniem optymalnym zagadnienia MW, dla pewnych wartości

Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2010/2011 Zagadnienia wielocelowe II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 13 Twierdzenie MW2 Jeżeli jest jest rozwiązaniem Pareto optymalnym zagadnienia WCPL, to jest optymalnym rozwiązaniem zagadnienia MW, dla pewnych wartości Geometrycznie dla przypadku ogólnego k funkcji celu, czyli w przestrzeni celów jest hiperpłaszczyzną z normalnym do niej wektorem

Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2010/2011 Zagadnienia wielocelowe II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 14 dla której hiperpłaszczyzna wartości funkcji celu staje się hiperpłaszczyzna podpierającą zbioru rozwiązań dopuszczalnych Rozwiązując zagadnienie MW dla danych wartości uzyskujemy najmniejszą wartość

Komputerowe Wspomaganie Decyzji 2010/2011 Zagadnienia wielocelowe II Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 15 Można sformułować zagadnienie badania wrażliwości zagadnienia MW na zmiany wartości współczynników wagowych