АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Анализ связанной группы решений в условиях полной неопределенности

Читайте также:
  1. A) анализ и самооценка собственных достижений
  2. FMEA –анализа
  3. I. Анализ конечных результатов нового учебного года
  4. I. Анализ платежеспособности и ликвидности.
  5. I. Анализ состояния туристской отрасли Республики Бурятия
  6. I. Краткая характеристика группы занимающихся
  7. I. Опровержение психоанализа
  8. I. Предпосылки структурного анализа
  9. I. Психоанализ как техника анализа ночной жизни
  10. I. Семьи «группы риска»
  11. I.6.1.Кризис административно-командной системы в условиях завершения восстановления народного хозяйства после окончания Отечественной войны.
  12. II. Анализ финансовой устойчивости.

Ситуация полной неопределенности характеризуется отсутствием какой бы то ни было дополнительной информации (например о вероятностях тех или иных вариантов реальной ситуации). Какие же существуют правила рекомендации по принятию решений в этой ситуации.

Правило Вальда (правило крайнего пессимизма). Рассматривая i -е решение, будем полагать, что на самом деле ситуация складывается самая плохая, т.е. приносящая самый малый доход: aij = min qij, но теперь выберем решение i 0 наибольшим ai 0. По правилу Вальда: выбираем решение i 0, для которого: или . Для примера рассмотренного выше имеем:

j i        
          a 1 =2 a 2 =2 a 3 =3 a 4 =1

max(2, 2, 3, 1) = 3. Следовательно, надо выбрать решение i 0 = 3.

 

 

Правило Сэвиджа – это правило минимального риска. Согласно правилу анализируется матрица рисков R = (rij). Рассматривая i -е решение, будем полагать, что на самом деле складывается ситуация максимального риска . Но теперь выберем решение i 0 с наименьшим bi 0. Правило Сэвиджа рекомендует принять решение i 0 по правилу:

.

Для рассмотренного выше примера матрица рисков имеет вид:

j i        
          b 1 =8 b 2 =6 b 3 =5 b 4 =7

= min(8, 6, 5, 7) = 5. Следовательно, правило Сэвиджа рекомендует выбрать 3-е решение: i* = 3.

 

 

Правило Гурвида – это правило взвешивающее пессимистический и оптимистический подходы. Принимаем решение i*, при котором достигается:

0 ≤ λ ≤ 1.

Если λ = 1/2, то для рассмотрений выше матрицы получим:

 

j i        
          a 1 =2 a 2 =2 a 3 =3 a 4 =1 b 1 =8 b 2 =12 b 3 =10 b 4 =8

 

h 1= 1/2∙2 + 1/2∙8 = 5

h 2 = 1/2∙2 + 1/2∙12 = 7 max

h 3 = 1/2∙3 + 1/2∙10 = 6,5

h 4 = 1/2∙1 + 1/2∙8 = 4,5

По критерию Гурвица рекомендуется принять второе решение:

i * = 2.

 

Анализ связанной группы решений

В условиях частичной неопределенности.

Предположим, что в рассмотренной схеме известны вероятности Pj того, что реальная ситуация развивается по варианту j. Такое положение называется частичной неопределенностью. В таких ситуациях можно выбрать одно из следующих решений.


1 | 2 | 3 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.005 сек.)