- •Оглавление
- •Постановка задачи.
- •Формализация задачи.
- •Нахождение метода решения.
- •Проверка и корректировка модели.
- •Типичные классы задач исследования операций
- •Некоторые принципы принятия решений в ио
- •Многокритериальные задачи принятия решений в условиях определенности
- •Методика определения полезности для ситуации с качественными критериями
- •Принятие решений в условиях риска
- •Принятие решений в условиях неопределенности
- •Критерии Вальда, Лапласа, Гурвица, Сэвиджа в частном случае принятия решений в условиях неопределенности
- •Принятие решений в условиях конфликтных ситуаций или противодействия.
- •Развернутая форма игры
- •Нормальная форма игры
- •Ситуации равновесия
- •Игры с нулевой суммой. Антагонистические игры. Теорема о ситуациях равновесия.
- •Доказательство. Ситуация равновесна. Следовательно . Т.Е. Выбор любой другой стратегии первым игроком, при условии, что второй сохранит стратегию , приводит к худшему результату.
- •Нормальная форма
- •Смешанные стратегии. Максиминные и минимаксные стратегии игроков.
- •Теорема о минимаксе. Лемма 1 (об опорной гиперплоскости).
- •Поэтому
- •Теорема о минимаксе. Лемма 2.
- •Доказательство теоремы о минимаксе
- •Вычисление оптимальных стратегий (поиск решения в чистых стратегиях, доминирование стратегий, решение игр 22).
- •Решение антагонистических игр методами линейного программирования.
- •Решение методами линейного программирования матричных игр с ограничениями.
- •Решение параметрических задач линейного программирования.
- •Таким образом, можно утверждать, что если , (4)
- •Методы отсечения для решения задач дискретного программирования.
- •Первый алгоритм Гомори для решения полностью целочисленной задачи линейного программирования
- •Блок‑схема алгоритма
- •Второй алгоритм Гомори для решения частично целочисленной задачи линейного программирования
- •Третий алгоритм Гомори (полностью целочисленный)
- •Построение целочисленного правильного отсечения для 3-го алгоритма Гомори.
- •Построение начальной l-нормальной целочисленной симплексной таблицы
- •Построение целочисленного отсечения в третьем алгоритме Гомори
- •Выбор в третьем алгоритме Гомори
- •Метод потенциалов для решения транспортной задачи с ограничениями на пропускные способности
- •Решение задач нелинейного программирования с ограничениями равенствами. Метод множителей Лагранжа
- •Метод множителей Лагранжа
- •Условия Куна-Таккера для задачи выпуклого нелинейного программирования
- •Квадратичное программирование
- •Метод Франка и Вулфа для задачи квадратичного программирования
- •Исходная таблица метода Франка и Вулфа
- •Метод Баранкина и Дорфмана для задачи квадратичного программирования
- •Алгоритм
- •Исходная таблица метода Баранкина-Дорфмана
Методика определения полезности для ситуации с качественными критериями
Очень часто в реальных условиях критерии носят качественный характер и не могут быть выражены в количественной мере. Но решение надо принимать, каким-то образом проранжировав критерии. Для принятия решений необходимо установить предпочтения различных критериев (меру полезности) для лица, принимающего решения
Применение теории полезности основывается на следующих аксиомах:
1. Результат
оказывается предпочтительнее
тогда и только тогда, когда
,
где
и
−
полезность результатов
и
соответственно.
2.
Транзитивность. Если
,
а
,
то
>
.
3. Линейность.
Если некоторый результат
представлен в виде
,
то
полезность его
4. Аддитивность.
Если
- полезность от достижения одновременно
результатов
и
,
то свойство аддитивности означает, что
Аналогично,
если имеется
результатов
,
,
…,
,
то полезность от одновременного
достижения результатов
Рассмотрим несколько
вариантов методики определения полезности
в различных случаях. Эта методика
основана на допущении, что если “чистая
” полезность результата
равна
,
а вероятность его получения равна
,
то общая полезность результата в такой
ситуации равна
.
Иначе говоря, безразлично, какой
получается результат: с полезностью
или с полезностью
при вероятности
.
Это – принципиальное допущение относительно поведения человека, которое при некоторых обстоятельствах может оказаться несправедливым.
Случай I, когда имеется два результата и .
1) Определяем, какой результат предпочтительней для лица, принимающего решение. Пусть .
2) Затем определяем такую вероятность , при которой достижение результата будет эквивалентно результату , получаемому с вероятностью 1 (иногда это может быть найдено из условий задачи; иногда может быть найдено на основании оценок экспертов).
3) Оцениваем
соотношение между полезностями
результатов
и
.
Для этого примем полезность
.
Тогда
,
и следовательно
.
Случай II, когда имеется возможных результатов , , …, , между которыми установлено отношение предпочтения … .
1)
Определяем величину
из условия
2)
Аналогично определяем
из условия
и т.д.
3)
Положив полезность наименее
предпочтительного варианта
равной 1, находим
,
…
.
Случай III, когда критерии являются качественными и возможные результаты типа “да - нет” с независимыми полезностями.
Предположим, что имеется возможных результатов , , …, .
Методика определения полезности состоит из следующих этапов.
1) Предложить руководителю (эксперту) упорядочить результаты по предпочтительности. Пусть - наиболее, - наименее предпочтительный результат.
2) Приписать полезности результата значение 1 и предложить руководителю приписать различные числа остальным результатам, определяющим их относительную ценность для него (не сообщать этих чисел ему на последующих шагах).
3)Составляют таблицу возможных вариантов выбора (комбинаций результатов), достигаемых одновременно, и затем устанавливают их предпочтительность относительно отдельных результатов , , …, :
1 |
или + …+ |
или
|
… |
|
2 |
или + …+ |
или + …+ |
… |
|
3 |
или + …+ |
или …+ |
… |
|
… |
…………………. |
…………………. |
… |
|
… |
…………………. |
или
+
|
|
|
N |
или + |
|
|
|
Рассматривают приведенные варианты выбора, начиная с верхней строки левого столбца. Если левая часть первого варианта выбора предпочтительнее или эквивалентна правой части, то переходят к верхней строке правого столбца (следующего). В противном случае продолжают просмотр столбца.
Проверяют числа, полученные на шаге 2, и определяют, удовлетворяют ли они неравенствам, полученным (принятым) на шаге 3. Если обнаруживается несоответствие, то следует изменить в минимально возможной степени числовые оценки так, чтобы они удовлетворяли числовым неравенствам.
