🗊Презентация Принципы согласованного оптимума Парето. Примеры поиска Парето-оптимальных решений

Принципы согласованного оптимума Парето. Примеры поиска Парето-оптимальных решений.

Вильфредо Парето (15 июля 1848, Париж-20 августа 1923, Селиньи, Швейцария) – итальянский инженер, экономист и социолог. Один из основоположников теории элит. Вильфредо Парето (15 июля 1848, Париж-20 августа 1923, Селиньи, Швейцария) – итальянский инженер, экономист и социолог. Один из основоположников теории элит. Он разработал теории, названные впоследствии его именем: статистическое Парето-распределение и Парето-оптимум, широко используемые в экономической теории и иных научных дисциплинах.

Закон Парето, или принцип Парето, или принцип 20/80 — эмпирическое правило, названное в честь экономиста и социолога Вильфредо Парето, в наиболее общем виде формулируется как «20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий — лишь 20% результата». Закон Парето, или принцип Парето, или принцип 20/80 — эмпирическое правило, названное в честь экономиста и социолога Вильфредо Парето, в наиболее общем виде формулируется как «20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий — лишь 20% результата». Может использоваться как базовая установка в анализе факторов эффективности какой-либо деятельности и оптимизации её результатов: правильно выбрав минимум самых важных действий, можно быстро получить значительную часть от планируемого полного результата, при этом дальнейшие улучшения неэффективны и могут быть неоправданны.

Важнейшие следствия Парето: Важнейшие следствия Парето: Значимых факторов немного, а факторов тривиальных их множество — лишь единичные действия приводят к важным результатам. Большая часть усилий не даёт желаемых результатов. То, что мы видим, не всегда соответствует действительности — всегда имеются скрытые факторы. То, что мы рассчитываем получить в результате, как правило, отличается от того, что мы получаем (всегда действуют скрытые силы). Обычно слишком сложно и утомительно разбираться в том, что происходит, а часто это и не нужно — необходимо лишь знать, работает ваша идея или нет, и изменять её так, чтобы она заработала, а затем поддерживать ситуацию до тех пор, пока идея не перестанет работать. Большинство удачных событий обусловлено действием небольшого числа высокопроизводительных сил; большинство неприятностей связано с действием небольшого числа высокодеструктивных сил. Бо́льшая часть действий, групповых или индивидуальных, являет собой пустую трату времени. Они не дают ничего реального для достижения желаемого результата.

Приемы поиска Парето-оптимальных решений Приемы поиска Парето-оптимальных решений Парето-оптимум (Pareto-optimum) —состояние экономики, при котором достигается максимальный уровень благосостояния и общество признает распределение доходов и ресурсов эффективным и справедливым. Общий алгоритм поиска Парето-оптимальных решений состоит в последовательном уменьшении исходного множества Х: 1. Выбрать из множества Х первую альтернативу x1 и сформировать множество Х1 из Х. Для этого сравнить x1 со всеми остальными альтернативами. Если есть такое решение x, что x1}x, то x не включаем в Х1 (т.е. оно заведомо не будет Парето-оптимальным). 2. Повторяем эти операции, взяв следующую альтернативу - x1 и сформировав на выходе множество Х2 из Х1 и т.д.

Пример. Имеется несколько вариантов проекта станка (см. табл.). Каждый вариант оценивается по балльной шкале одинаковым набором показателей. Приоритет показателей неизвестен. Нужно найти Парето-оптимальные решения. Пример. Имеется несколько вариантов проекта станка (см. табл.). Каждый вариант оценивается по балльной шкале одинаковым набором показателей. Приоритет показателей неизвестен. Нужно найти Парето-оптимальные решения.

Решение: 1. Возьмем x1. Сравнивая его последовательно с остальными будем выбрасывать те, которые хуже, чем x1. Так, x2, x3 – хуже по Надежности, но лучше по Производительности. Значит, оно уже войдет в Х1. А вот x4 хуже (или равно) по всем показателям, чем x1, значит оно не войдет в Х1. Так же дело обстоит и с x5. В общем на выходе этого шага имеем Х1= { x2, x3, x6, x7} и x1 является Парето-оптимальным, т.к. нет никакого x }x1. 2. Берем альтернативу x2. По сравнению с ней x6 , x7 – не хуже, а x3 – даже более предпочтительнее. Значит, x2 – не является Парето-оптимальной, а Х2= { x3, x6, x7}. 3. Берем x3. При этом x6 – хуже ее и, значит x6 не будет включаться в Х3. Альтернатива x7 хуже по первым двум, но лучше по остальным трем показателям, значит она включается в Х3. Так как, нет ни одного x}x3, то x3 также является Парето-оптимальным решением. 4. Множество Х3 состоит из всего одной альтернативы x7, которая, очевидно, оказалась не хуже чем остальные уже рассмотренные, т.е. x7 также принадлежит XР. Таким образом, множество Парето-оптимальных решений в данном примере составляют следующие варианты проектов: XР = { х1, х3, х7 }. Решение: 1. Возьмем x1. Сравнивая его последовательно с остальными будем выбрасывать те, которые хуже, чем x1. Так, x2, x3 – хуже по Надежности, но лучше по Производительности. Значит, оно уже войдет в Х1. А вот x4 хуже (или равно) по всем показателям, чем x1, значит оно не войдет в Х1. Так же дело обстоит и с x5. В общем на выходе этого шага имеем Х1= { x2, x3, x6, x7} и x1 является Парето-оптимальным, т.к. нет никакого x }x1. 2. Берем альтернативу x2. По сравнению с ней x6 , x7 – не хуже, а x3 – даже более предпочтительнее. Значит, x2 – не является Парето-оптимальной, а Х2= { x3, x6, x7}. 3. Берем x3. При этом x6 – хуже ее и, значит x6 не будет включаться в Х3. Альтернатива x7 хуже по первым двум, но лучше по остальным трем показателям, значит она включается в Х3. Так как, нет ни одного x}x3, то x3 также является Парето-оптимальным решением. 4. Множество Х3 состоит из всего одной альтернативы x7, которая, очевидно, оказалась не хуже чем остальные уже рассмотренные, т.е. x7 также принадлежит XР. Таким образом, множество Парето-оптимальных решений в данном примере составляют следующие варианты проектов: XР = { х1, х3, х7 }.

Спасибо за внимание! Спасибо за внимание!