Оптимальний розподіл обмеженого ресурсу

In various subject areas, the problem arises of such a distribution of a limited resource between the elements (objects) of the system, in which the system as a whole functions in the best possible way. Often this task is solved subjectively, based on the experience and professional qualifications o...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2023
Автори: Voronin, Albert, Savchenko, Alina
Формат: Стаття
Мова:English
Опубліковано: V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2023
Теми:
Онлайн доступ:https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/117
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Problems of Control and Informatics

Репозитарії

Problems of Control and Informatics
id oai:ojs2.jais.net.ua:article-117
record_format ojs
institution Problems of Control and Informatics
baseUrl_str
datestamp_date 2024-03-14T10:19:48Z
collection OJS
language English
topic обмеження
критерії оптимальності
векторна оптимізація
розподіл ресурсу
компромісні схеми
spellingShingle обмеження
критерії оптимальності
векторна оптимізація
розподіл ресурсу
компромісні схеми
Voronin, Albert
Savchenko, Alina
Оптимальний розподіл обмеженого ресурсу
topic_facet ограничения
критерии оптимальности
векторная оптимизация
распределение ресурса
constraints
optimality criteria
vector optimization
resource allocation
compromise schemes
обмеження
критерії оптимальності
векторна оптимізація
розподіл ресурсу
компромісні схеми
format Article
author Voronin, Albert
Savchenko, Alina
author_facet Voronin, Albert
Savchenko, Alina
author_sort Voronin, Albert
title Оптимальний розподіл обмеженого ресурсу
title_short Оптимальний розподіл обмеженого ресурсу
title_full Оптимальний розподіл обмеженого ресурсу
title_fullStr Оптимальний розподіл обмеженого ресурсу
title_full_unstemmed Оптимальний розподіл обмеженого ресурсу
title_sort оптимальний розподіл обмеженого ресурсу
title_alt Optimal allocation of a limited resource
Оптимальное распределение ограниченного ресурса
description In various subject areas, the problem arises of such a distribution of a limited resource between the elements (objects) of the system, in which the system as a whole functions in the best possible way. Often this task is solved subjectively, based on the experience and professional qualifications of the decision maker (DM). In simple cases, this approach may be justified. However, with a large number of objects and in critical cases, the price of an error in a management decision increases sharply. It becomes necessary to develop formalized decision support methods for the competent distribution of resources between objects, taking into account all given circumstances. Many of such circumstances are usually limited resources. The most common case is that the total (global) resource of the system, which is to be distributed among individual objects, is limited from above. In practical cases, restrictions are imposed not only on the global resource, but also on the partial resources allocated to individual objects. In this case, restrictions can be imposed both from below and from above. Such restrictions are either known in advance or determined by technical and economic calculations or expert assessment methods. It is necessary to distinguish between conditional restrictions (when violation of the limits is undesirable) and unconditional restrictions (when their violation is physically impossible). It is easy to see that the sum of the lower constraints for all partial resources is the lower constraint for the global resource, and the sum of the upper constraints limits the global resource from above. Considering the given set of restrictions, it is required to distribute the global resource of the system between objects in such a way that the most efficient operation of the entire system as a whole is ensured. The problem lies in the construction of an adequate objective function to optimize the process of resources allocation in conditions of their limitation. A simple uniform distribution in this case is not suitable, as it can put some objects on the verge of impossibility of their functioning, while other objects will receive an unreasonably large resource.
publisher V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
publishDate 2023
url https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/117
work_keys_str_mv AT voroninalbert optimalallocationofalimitedresource
AT savchenkoalina optimalallocationofalimitedresource
AT voroninalbert optimalʹnijrozpodílobmeženogoresursu
AT savchenkoalina optimalʹnijrozpodílobmeženogoresursu
AT voroninalbert optimalʹnoeraspredelenieograničennogoresursa
AT savchenkoalina optimalʹnoeraspredelenieograničennogoresursa
first_indexed 2025-10-30T02:48:39Z
last_indexed 2025-10-30T02:48:39Z
_version_ 1847373353170501632
spelling oai:ojs2.jais.net.ua:article-1172024-03-14T10:19:48Z Optimal allocation of a limited resource Оптимальний розподіл обмеженого ресурсу Оптимальное распределение ограниченного ресурса Voronin, Albert Savchenko, Alina ограничения критерии оптимальности векторная оптимизация распределение ресурса constraints optimality criteria vector optimization resource allocation compromise schemes обмеження критерії оптимальності векторна оптимізація розподіл ресурсу компромісні схеми In various subject areas, the problem arises of such a distribution of a limited resource between the elements (objects) of the system, in which the system as a whole functions in the best possible way. Often this task is solved subjectively, based on the experience and professional qualifications of the decision maker (DM). In simple cases, this approach may be justified. However, with a large number of objects and in critical cases, the price of an error in a management decision increases sharply. It becomes necessary to develop formalized decision support methods for the competent distribution of resources between objects, taking into account all given circumstances. Many of such circumstances are usually limited resources. The most common case is that the total (global) resource of the system, which is to be distributed among individual objects, is limited from above. In practical cases, restrictions are imposed not only on the global resource, but also on the partial resources allocated to individual objects. In this case, restrictions can be imposed both from below and from above. Such restrictions are either known in advance or determined by technical and economic calculations or expert assessment methods. It is necessary to distinguish between conditional restrictions (when violation of the limits is undesirable) and unconditional restrictions (when their violation is physically impossible). It is easy to see that the sum of the lower constraints for all partial resources is the lower constraint for the global resource, and the sum of the upper constraints limits the global resource from above. Considering the given set of restrictions, it is required to distribute the global resource of the system between objects in such a way that the most efficient operation of the entire system as a whole is ensured. The problem lies in the construction of an adequate objective function to optimize the process of resources allocation in conditions of their limitation. A simple uniform distribution in this case is not suitable, as it can put some objects on the verge of impossibility of their functioning, while other objects will receive an unreasonably large resource. У різних предметних областях виникає проблема такого розподілу обмеженого ресурсу між елементами (обʼєктами) системи, за яким система в цілому функціонує якнайкраще. Часто ця проблема вирішується субʼєктивно, на основі досвіду та професійної кваліфікації особи, яка приймає рішення (ОПР). У найпростіших випадках такий підхід може бути виправданим. Однак за великої кількості обʼєктів і у відповідальних випадках різко зростає ціна помилки управлінського рішення. Стає необхідною розробка формалізованих методів підтримки прийняття рішень для грамотного розподілу ресурсів між обʼєктами з урахуванням усіх обставин. Багато з таких обставин — зазвичай обмежені ресурси. Найбільш поширений випадок обмеженості зверху сумарного (глобального) ресурсу системи, що підлягає розподілу між окремими обʼєктами. На практиці обмеження накладаються як на глобальний ресурс, так і на парціальні ресурси, виділені окремим обʼєктам. При цьому обмеження можуть бути накладені як знизу, так і зверху. Такі обмеження або відомі заздалегідь, або визначаються техніко-економічними розрахунками чи методами експертних оцінок. Слід розрізняти умовні обмеження (коли порушення меж небажано) і обмеження безумовні (коли їх порушення фізично неможливе). Нескладно бачити, що сума обмежень знизу всіх парціальних ресурсів є обмеження знизу для глобального ресурсу, а сума обмежень зверху обмежує глобальний ресурс зверху. З огляду на заданий комплекс обмежень потрібно так розподілити глобальний ресурс системи між обʼєктами, щоб забезпечувалася найбільш ефективна робота всієї системи в цілому. Проблема полягає у побудові адекватної цільової функції для оптимізації процесу розподілу ресурсів в умовах їхньої обмеженості. Простий рівномірний розподіл у цьому разі не підходить, оскільки може поставити деякі обʼєкти на межу неможливості їх функціонування, тоді як інші обʼєкти отримають невиправдано великий ресурс. В разных предметных областях возникает проблема такого распределения ограниченного ресурса между элементами (объектами) системы, по которому система в целом функционирует как нельзя лучше. Часто эта проблема решается субъективно, на основе опыта и профессиональной квалификации принимающего решения (ОПР). В простейших случаях такой подход может быть оправдан. Однако при большом количестве объектов и в ответственных случаях резко возрастает цена ошибки управленческого решения. Становится необходимой разработка формализованных методов поддержки принятия решений для грамотного распределения ресурсов между объектами с учетом всех обстоятельств. Многие из таких обстоятельств обычно ограничены ресурсы. Наиболее распространен случай ограниченности сверху суммарного (глобального) ресурса системы, подлежащего распределению между отдельными объектами. На практике ограничения накладываются как на глобальный ресурс, так и на парциальные ресурсы, выделенные отдельным объектам. При этом ограничения могут быть наложены как снизу, так и сверху. Такие ограничения либо известны заранее, либо определяются технико-экономическими расчетами или методами экспертных оценок. Следует различать условные ограничения (когда нарушение границ нежелательно) и ограничения безусловны (когда их нарушение физически невозможно). Несложно созидать, что сумма ограничений снизу всех парциальных ресурсов есть ограничение снизу для глобального ресурса, а сумма ограничений сверху ограничивает глобальный ресурс сверху. Учитывая заданный комплекс ограничений, нужно так распределить глобальный ресурс системы между объектами, чтобы обеспечивалась наиболее эффективная работа всей системы в целом. Проблема состоит в построении адекватной целевой функции для оптимизации процесса распределения ресурсов в условиях их ограниченности. Простое равномерное распределение в этом случае не подходит, поскольку может поставить некоторые объекты на грань невозможности их функционирования, в то время как другие объекты получат неоправданно большой ресурс. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2023-05-11 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/117 10.34229/1028-0979-2023-4-9 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 68 № 4 (2023): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 105-110 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 68 № 4 (2023): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 105-110 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 68 No. 4 (2023): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 105-110 2786-6505 2786-6491 10.34229/1028-0979-2023-4 en https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/117/210 Copyright (c) 2023 Albert Voronin, Alina Savchenko https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0