Novo rešenje problema višekriterijumskog celobrojnog programiranja pomoću višekriterijumske optimizacije zasnovane na verovatnoći

DOI: https://doi.org/10.5937/vojtehg71-41556
Ključne reči: višekriterijumska optimizacija, problem celobrojnog programiranja, poželjna verovatnoća, diskretno uzorkovanje, sekvencijalna optimizacija

Sažetak


Uvod/cilj: U radu se formuliše novo rešenje problema višekriterijumskog celobrojnog programiranja pomoću probabilističke višekriterijumske optimizacije. Takođe, koristi se diskretizacija pomoću dobrih tačaka rešetke, kao i  sekvencijalna optimizacija radi sukcesivnog pojednostavljivanja i dubinske optimizacije.

Metode: U probabilističku višekriterijumsku optimizaciju uveden je novi koncept poželjne verovatnoće kako bi se opisao stepen poželjnosti svake pojedinačne korisnosti performanse nekog kandidata. Svaka pojedinačna korisnost performanse kandidata doprinosi parcijalnoj poželjnoj verovatnoći, a proizvod svih tih verovatnoća čini ukupnu poželjnu verovatnoću kandidata. Na taj način ukupna poželjna verovatnoća prevodi višekriterijumski problem u jednokriterijumski. Diskretizacijom pomoću metoda dobrih tačaka rešetke vrši se diskretno uzorkovanje za kontinualnu funkciju cilja, a sekvencijalnom optimizacijom dubinska optimizacija. Takođe, može se odustati od zahteva celih brojeva radi pojednostavljivanja navedenog postupka. Na kraju se optimalna rešenja unetih varijabli moraju zaokružiti na najbliži celi broj.

Rezultati: Ovaj pristup se koristi za rešavanje dva problema u proizvodnji: za maksimizaciju prihoda uz najmanje moguće zagađenje i za kreiranje plana za nabavku najveće količine repromaterijala po najmanjoj ceni. Obećavajući rezultati su dobijeni za dva navedena problema pomoću teorije verovatnoće za istovremenu optimizaciju više ciljeva. 

Zaključak: Ovo rešenje uzima u obzir istovremenu optimizaciju više ciljeva pri višekriterijumskom celobrojnom programiranju, što prirodno odslikava suštinu višekriterijumskog programiranja i time otvara nove puteve ka rešavanju višekriterijumskih problema.

Reference

Fang, K.-T. 1994. Uniform Design vs. Uniform Design Table. Beijing, China: Science Press (in Chinese). ISBN: 7-03-004290-5 [online]. Available at: https://book.ixueshu.com/book/91793a0541929c0e41e4b4d7d021b3f0318947a18e7f9386.html [Accessed: 01 December 2022]. 

Fang, K.-T. & Wang, Y. 1994. Number-theoretic Methods in Statistics. London, UK: Chapman & Hall/CRC. ISBN: 978-0412465208.

Fang, K.-T., Liu, M.-Q., Qin, H. & Zhou, Y.-D. 2018. Theory and Application of Uniform Experimental Designs. Singapore: Springer. Available at: https://doi.org/10.1007/978-981-13-2041-5.

Huang, Q., Lv, X., Li, X. & Wang, C. 2017. Modern Optimum Theory and Method. Science Press, Beijing (in Chinese). ISBN: 978-7-03-053961-8/O·6977.31.

Hua, L.-K. & Wang, Y. 1981. Applications of Number Theory to Numerical Analysis. Berlin, Heidelberg: Springer. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-642-67829-5.

Liu, S. 2014. Theoretical Method and Application of Multi-objective Programming. Shanghai, China: Shanghai Jiaotong University Press (in Chinese). ISBN:  978-7-313-10574-5/O. 

Ying J. 1988. Multi – objective Progamming. Beijing, China: People's Educational Press (in Chinese). ISBN: 978-7-107-10086-6/G·456. 

Zheng, M., Teng, H. & Wang, Y. 2023. Hybrids of Uniform Test and Sequential Uniform Designs with "Intersection" Method for Multi- objective Optimization. Tehnički glasnik, 17(1), pp.94-97. Available at: https://doi.org/10.31803/TG-20211130132744.

Zheng, M., Teng, H., Yu, J., Cui, Y. & Wang Y. 2022c. Probability-Based Multi-objective Optimization for Material Selection. Singapore: Springer.  Available at: https://doi.org/10.1007/978-981-19-3351-6.

Zheng, M., Wang, Y. & Teng, H. 2021. A New "Intersection" Method for Multi-Objective Optimization in Material Selection. Tehnički glasnik, 15(4), pp.562-568. Available at: https://doi.org/10.31803/tg-20210901142449.

Zheng, M., Wang, Y. & Teng, H. 2022a. A novel method based on probability theory for simultaneous optimization of multi-object orthogonal test design in material engineering. Kovove Materialy, 60(1), pp.45-53. Available at: https://doi.org/10.31577/km.2022.1.45.

Zheng, M., Wang, Y. & Teng, H. 2022b. A novel approach based on probability theory for material selection. Materialwissenschaft und Werkstofftechnik, 53(6), pp.666-674. Available at: https://doi.org/10.1002/mawe.202100226.

 

Objavljeno
2023/03/27
Broj časopisa
Vol. 71 Br. 2 (2023): april-jun
Rubrika
Originalni naučni radovi

Sva prava zadržana (c) 2023 Maosheng Zheng, Jie Yu

Creative Commons License

Ovaj rad je pod Creative Commons Autorstvo 4.0 međunarodnom licencom.

Vojnotehnički glasnik omogućava otvoreni pristup i, u skladu sa preporukom CEON-a, primenjuje Creative Commons odredbe o autorskim pravima:

Autori koji objavljuju u Vojnotehničkom glasniku pristaju na sledeće uslove:

  1. Autori zadržavaju autorska prava i pružaju časopisu pravo prvog objavljivanja rada i licenciraju ga Creative Commons licencom koja omogućava drugima da dele rad uz uslov navođenja autorstva i izvornog objavljivanja u ovom časopisu.
  2. Autori mogu izraditi zasebne, ugovorne aranžmane za neekskluzivnu distribuciju rada objavljenog u časopisu (npr. postavljanje u institucionalni repozitorijum ili objavljivanje u knjizi), uz navođenje da je rad izvorno objavljen u ovom časopisu.
  3. Autorima je dozvoljeno i podstiču se da postave objavljeni rad onlajn (npr. u institucionalnom repozitorijumu ili na svojim internet stranicama) pre i tokom postupka prijave priloga, s obzirom da takav postupak može voditi produktivnoj razmeni ideja i ranijoj i većoj citiranosti objavljenog rada (up. Efekat otvorenog pristupa).