فرادرس
درباره سایت
آخرین مطالب
- فرادرس – کلمات کلیدی جستجو شده – بخش بیست و ششم
- فرادرس – کلمات کلیدی جستجو شده – بخش بیست و پنجم
- فرادرس – کلمات کلیدی جستجو شده – بخش بیست و چهارم
- فرادرس – کلمات کلیدی جستجو شده – بخش بیست و سوم
- فرادرس – کلمات کلیدی جستجو شده – بخش بیست و دوم
- فرادرس – کلمات کلیدی جستجو شده – بخش بیست و یکم
- وبلاگ های فرادرس
- فراردس – کلمات کلیدی جستجو شده – بخش نهم
- فراردس – کلمات کلیدی جستجو شده – بخش هشتم
- فراردس – کلمات کلیدی جستجو شده – بخش هفتم
امکانات وب
مسائل بهینه سازی از نظر تعداد توابع هدف و معیارهای بهینه سازی، به دو نوع تقسیم پذیر هستند: (1) مسائل بهینه سازی تک هدفه و (2) مسائل بهینه سازی چند هدفه. در مسائل بهینه سازی تک هدفه، هدف از حل مسأله بهبود یک شاخص عملکرد (Performance Index) یگانه است که مقدار کمینه یا بیشینه آن، کیفیت پاسخ به دست آمده را به طور کامل منعکس می کند. اما در برخی موارد، نمی توان صرفا با اتکا به یک شاخص، یک پاسخ فرضی برای مسأله بهینه سازی را امتیازدهی نمود. در این نوع مسائل، ناگزیریم که چندین تابع هدف یا شاخص عملکرد را تعریف نماییم و به طور همزمان، مقدار همه آن ها را بهینه کنیم.
بهینه سازی چند هدفه، یکی از زمینه های بسیار فعال و پرکاربرد تحقیقاتی در میان مباحث بهینه سازی است. غالبا بهینه سازی چند هدفه (یا Multi-objective Optimization) به نام های بهینه سازی چند معیاره (یا Multi-criteria Optimization) و بهینه سازی برداری (یا Vector Optimization) نیز شناخته می شود. روش های فراوانی تا کنون برای حل این مسائل ارائه شده اند که در حالت کلی می توان آن ها را به دو دسته تقسیم نمود:
- روش های کلاسیک، که اغلب مسأله چند هدفه را به یک مسأله یک هدفه تقلیل می دهند، و
- روش های تکاملی، که اغلب مسأله بهینه سازی چند هدفه را واقعا به صورت چند هدفه حل می نمایند.
موضوع بحث فیلم آموزشی که در این پست قصد معرفی آن را داریم، مبانی تئوری بهینه سازی چند هدفه و روش های بهینه سازی چند هدفه کلاسیک است. روش های کلاسیک، در برخی متون به نام روش های تجزیه یا Decomposition نیز شناخته می شوند.
مطالب و مباحث این فیلم آموزشی به زبان فارسی روان، و توسط مهندس سید مصطفی کلامی هریس ارائه شده است.
سرفصل های مهم مورد بحث در این فیلم آموزشی عبارتند از:
- مبانی بهینه سازی چند هدفه و بیان تفاوت های آن با مسأله بهینه سازی یک هدفه
- تقسیم بندی روش های بهینه سازی چند هدفه
- روش های بهینه سازی چند هدفه کلاسیک
- روش مجموع وزن دار یا Weighted Sum، مزایا و معایب آن
- روش برنامه ریزی آرمانی یا Goal Programming
- روش نیل به آرمان یا Goal Attainment
- روش چبیشف، به عنوان حالت کلی روش های مبتنی بر آرمان
- روش تبدیل به قید یا ε-Constrainet (بخوانید Epsilon Constraint)
- مقدمه سازی برای طرح الگوریتم های تکاملی چند هدفه
- جمع بندی و نتیجه گیری های نهایی
توجه: این محصول بخشی از بسته طلایی فیلم های آموزشی بهینه سازی چند هدفه است.
برای کسب اطلاعات بیشتر بر روی این لینک (+) کلیک کنید.
برچسب: Decomposition, Goal Attainment, Goal Programming, Multicriteria Optimization, Multiobjective Optimization, Vector Optimization, Weighted Sum, برنامه ریزی آرمانی, بهینه سازی, بهینه سازی برداری, بهینه سازی چند معیاره, بهینه سازی چند هدفه, تبدیل مسائل چند هدفه به مسائل مقید, تصمیم گیری چند معیاره, روش مجموع وزن دار, روش های تجزیه, روش های کلاسیک بهینه سازی چند هدفه, نیل به آرمان,
نویسنده: فرادرس |FaraDars