на рис. 3.1, а, то об'єкти 2 і 5, 4 і 6, 4 і 7 виявляються непорівнянними. Для їх упорядкування потрібна додаткова інформація від ЛПР (рис. 3.1, б).
Методи прямого опитування в даній ситуації використовуються рідко, тому що це досить складна для ЛПР операція вибору. Виявлення переваг ОПР здійснюється за допомогою побудови вирішального правила ОПР (ми розглянемо це пізніше).
Рис. 3.1. Приклад побудови квазіпорядка для об'єктів
5. Побудова квазіпорядка на безлічі об'єктів.
На основі сформованого на кроці 4 бінарного відносини можна побудувати квазіпорядок (рис. 3.1, в) і виділити паретовие шари. При цьому вважається, що об'єкт, що належить вищого прошарку, «потенційно» краще об'єкта з нижчого шару.
. Знаходження різних варіантів упаковки.
До побудованому квазіпорядку итеративно застосовується алгоритм АОЧ. Серед об'єктів, упакованих на першому етапі, виділяється підмножина об'єктів, переважаючих кожний з інших упакованих, якщо такі є. Це підмножина підлягає обов'язковій упаковці. Далі до списку застосовується алгоритм АОЧ, але об'єкти з вищевказаного підмножини не відкидали. Т.ч., алгоритм застосовується, починаючи з i-го шару об'єктів.
Будемо застосовувати алгоритм АОЧ до вичерпання списку. Отримаємо варіанти з різними значеннями критеріїв, наприклад, для випадку двох критеріїв (рис. 3.2)
Рис. 3.2. Приклади оцінок варіантів рішень за двома критеріями
7. Визначення компромісу між критеріями (3) і (4).
ЛПР може вибрати один з отриманих варіантів або вказати співвідношення значень критеріїв, за яким буде зроблений цей вибір, наприклад:
K=max (0.9O1 + 0.3O2)
Метод рішення задачі про упаковці може бути поширений на випадки, коли:
1) частину об'єктів може бути упакована тільки в певні контейнери;
2) кілька об'єктів мають спільні частини і повинні бути упаковані разом.
Висновок
Існує безліч різновидів цього завдання (двовимірна упаковка <# «center»> алгоритм лінійний упаковка контейнер
Список літератури
1. Е.Х. Гімаді. Про деякі математичних моделях і методах планування великомасштабних проектів / / Моделі та методи оптимізації.
. Праці Інституту математики. Новосибірськ. Наука. Сиб. Відділення. 2011. С. 89-115.
. М. Гері, Д. Джонсон. Обчислювальні машини і труднорешаемие завдання. М.: Світ, 2009. С. 154-191.
