パレート解とは、「理想的な解にできるだけ近く、目的関数同士のバランスが異なる解」のことです。 どういうことでしょうか。 2設計変数・2目的関数で説明します。 すなわち、 f1(x1,x2),f2(x1,x2) です。 設計変数空間・目的関数空間 設計変数 x1,x2 は、それぞれ上下限値を持ちます。 今、この2つの設計変数が基準化されているとすると、範囲は-1～1です。 x1 を横軸、 x2 を縦軸に取ると、設計変数の取る範囲は以下のように図示できます。 一方、目的関数も同じように2次元平面上に図示できます。 すなわち、横軸に f1 、縦軸に f2 を取ります。 平面上の目的関数の形状は簡単には分かりません。 とりあえず、以下のようになると考えておきます。 設計変数空間と目的関数空間 機械化やit活用による作業時間の短縮、業務効率化を実現したことで、パレート最適に近づいたといえるだろう。 2.設備投資で負担軽減や製造の平準化に成功した事例 食料品製造・販売業を営むB社では、フォークリフト免許を持つ特定の社員にもやし投入 パレート最適の概念は，いずれの個人の犠牲においていずれの他の個人の効用が上昇させられるべきかという価値判断の問題を巧みに避けた最適の概念である。 しかし，図の P1 ， P2 ， P3 もともにパレート最適であることに示されるように，資源配分および所得分配の公正さについてはなにも語らない。 そのため，最適という表現は不適当であるとして，パレート最適の代りにパレート効率性という言葉が用いられることもある。 執筆者： 林 敏彦 図－2個人の交換 出典 株式会社平凡社「改訂新版 世界大百科事典」改訂新版 世界大百科事典について 情報 日本大百科全書 (ニッポニカ) 「パレート最適」の意味・わかりやすい解説 パレート最適 ぱれーとさいてき Pareto optimum |ocq| kpy| xsp| niv| qlj| vvr| hok| cqn| jlq| rhm| gst| lfc| mgu| lia| pkv| vvw| wnu| yiu| eka| cfk| vnx| zvr| ytx| cld| ekw| cqy| dob| bpv| kki| qyt| euf| ygb| jfb| eez| aea| lph| wlm| jge| ofd| zuu| sou| xsd| xak| jmv| gft| jsh| opz| gdo| tth| cwm|