Четыре периода развития ИТ управления:
(1) системный (1964-1981),
(2) персонально-компьютерный (1981-1994),
(3) сетевой или коммуникационный (1994-2005),
(4) контент период (период содержимого или «интеллектуального» наполнения ИТ) (2005-2015).
Модели многокритериальной общей оптимизации:
Многокритериальная задача оптимального управления имеет множество методов решений. Восемь основных методов многокритериальной оптимизации:
1. последовательное решение задач оптимизации;
2. рациональный выбор стратегии;
3. метод главного критерия оптимизации;
4. на основе задачи лексикографической оптимизации;
5. Парето-оптимальные решения;
6. оптимизация из условий равновесия по Нешу;
7. оптимизация с использованием функции полезности;
8. оптимизация с использованием Лямбда-свертки.
последовательное решение задач оптимизации в условиях неопределенности выбора критерия оптимизации. последовательно решаются задачи минимизации или максимизации при выборе различных критериев оптимизации.
Рациональный выбор стратегии - используется принцип рационального выбора стратегии или определение рабочей стратегии из условий выполнения ограничений по каждому контролируемому показателю в заданном диапазоне (коридоре) величин.
Метод главного критерия оптимизации - задача многокитериальной оптимизации сводится к двухэтапной процедуре - на первом этапе определяется множество рациональных стратегий, на втором этапе решается задача оптимизации по главному критерию.
Задача лексикографической оптимизации - определяется множество эффективных стратегий, определяются (принимается решение) о предпочтениях для каждой эффективной стратегии, строится лексикографический ряд предпочтений для эффективных стратегий и ранжируются частные критерии. Решается последовательность (по предпочтениям) однокритериальных оптимизационных задач с ранжируемыми критериями.
Парето-оптимальные решения – оптимальное решение при заданной форме логических отношений альтернатив (альтернативных, допустимых решений) при отсутствии доминирующих альтернатив. Решение не поддающееся улучшению по какому-либо критерию, иначе как за счет ухудшения по другим критериям. Недостаток – множественность оптимальных по Парето решений
Равновесие по Нешу (метод «арбитражных решений»)– определяется равновесная точка по управляемым переменным, для которой всякое изменение переменных приводит к ухудшению значений частных критериев оптимизации (всегда становится хуже). (Преодолевает недостаток множественности, присущий Парето-решениям) Метод состоит в том, что устанавливается на основании содержательных соображений несколько минимальных значений частных критериев (некоторых частных критериев) и в последующем осуществляется нахождение допустимого решения максимизирующего произведение разностей частных критериев и установленных минимальных значений этих критериев.
Оптимизация по функции полезности – формируется интуитивно представляемая функция полезности как рациональный симбиоз частных показателей эффективности и решается однокритериальная задача с использованием сформированной функции.
Оптимизация по Лямбда-свертке – назначается лямбда-вектор (совокупность весовых коэффициентов частных критериев оптимизации) и многокритериальная задача сводится к однокритериальной.
Эволюционный метод Используется для негладких задач.
Негладкая задача: все функции, которые используются для математического описания решаемой задачи имеют точки, в которых они не дифференцируемы. Модели целочисленного программирования. Модели, содержащие в математическом описании функции, имеющие особые точки.
Эволюционная оптимизация
В алгоритмах эволюционной оптимизации используются идеи естественного процесса генезиса (естественного отбора). Используются формальные категории: популяция, индивид, особь, скрещивания, мутации и отбор по критерию.
