Под нормализацией векторного критерия при многокритериальной оптимизации понимается:

Нормализация векторного критерия — это процесс, который позволяет привести различные критерии к единой шкале измерения. Это особенно важно в контексте многокритериальной оптимизации, где различные критерии могут иметь разные единицы измерения и масштабы. Нормализация помогает сравнивать и комбинировать эти критерии для поиска оптимального решения.

Шаги процесса нормализации:

1. Определение критериев: Сначала необходимо определить все критерии, которые будут использоваться для оценки альтернатив.
2. Выбор метода нормализации: Существуют различные методы нормализации, такие как:
   • Минимально-максимальная нормализация (приведение значений к диапазону [0, 1])
   • Z-оценка (приведение значений к стандартному нормальному распределению)
   • Логарифмическая нормализация (если данные имеют экспоненциальное распределение)
3. Применение нормализации: Примените выбранный метод к каждому критерию, чтобы привести их к единой шкале. Например, если вы используете минимально-максимальную нормализацию, вы будете вычислять нормализованные значения по формуле:
4. Анализ нормализованных данных: После нормализации проведите анализ, чтобы определить, как различные альтернативы оцениваются по каждому критерию.
5. Поиск оптимального решения: На основе нормализованных данных можно применять различные методы многокритериальной оптимизации, такие как метод взвешенных сумм или метод анализа иерархий, для поиска наилучшего решения.

Таким образом, нормализация является важным этапом в процессе многокритериальной оптимизации, позволяющим сделать критерии сопоставимыми и облегчить принятие управленческих решений.