- •Я.Д.Гельруд методы принятия решений
- •Содержание
- •Предисловие
- •Тема 1. Системный подход и моделирование
- •Тема 2. Правила принятия решений в условиях риска и неопределенности
- •Тема 1. Системный подход и моделирование
- •1.1. Понятие системного подхода.
- •1.2. Общие понятия математического моделирования.
- •1.3. Декомпозиция управленческого решения.
- •Тема 2. Правила принятия решений.
- •2.1. Правила принятия решений в условиях неопределенности (без использования численных значений вероятностей исходов – правила максимакса, Вальда, Сэвиджа, Лапласа).
- •2.2. Критерий Гурвица – компромиссный способ принятия решений.
- •2.3. Правила принятия решений с использованием численных значений вероятностей исходов.
- •2.4. Зависимость решения от изменений значений вероятностей.
- •2.5. Стоимость достоверной информации.
- •2.6. Использование математического ожидания и среднего квадратичного отклонения для оценки риска.
- •2.7. Использование понятия полезности при определении размеров риска.
- •Тема 3. Дерево решений.
- •3.1. Некоторые задачи принятия решений и примеры использования деревьев решений.
- •3.2. Анализ чувствительности решений.
- •3.3. Парадокс Алле.
- •3.4. Нерациональное поведение.
- •Тема 4. Многокритериальные решения.
- •4.1. Понятие многокритериальности.
- •4.2. Оптимальность по Парето.
- •4.3. Метод идеальной точки.
- •Тема 5. Управление организационными системами.
- •5.1. Распределение ресурсов.
- •5.2. Управление посредством экспертного опроса.
- •Тема 6. Коллективные решения.
- •6.1. Парадокс Кондорсе.
- •6.2. Метод Борда.
- •6.3. Аксиомы Эрроу.
- •6.4. Принятие коллективных решений в малых группах.
- •Тема 3.
- •Тема 4.
- •Тема 5.
- •Тема 6.
4.3. Метод идеальной точки.
Можно рекомендовать еще метод идеальной точки, который состоит в отыскании среди паретовских решений ближайшего к точке утопии, задаваемой ЛПР. Формулируется цель в виде желаемых значений показателей, и часто выбирается сочетание наилучших значений всех критериев F1*, F2*,… (обычно эта точка не реализуется при заданных ограничениях, поэтому ее и называют точкой утопии). Лучшим считается решение х, обращающее в минимум сумму квадратов отклонений значений всех критериев Fi(х) от их наилучших значений F1*, F2*,…
Пример 6. Пусть множество допустимых планов описывается
⎧0 ≤ х ≤ 4,
системой неравенств:
⎪
⎪
⎩х + 2 у ≤ 6.
Заданы две целевые функции
F1=х + у +2, F2=х – у + 6,
которые необходимо максимизировать. На рис. 9 представлено множество возможных решений в пространстве критериев.
F2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
В |
|
М |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
С |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
А |
|
|
|
|
D |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Е |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
F1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Рис.9.
Отрезок
ВС
является
множеством
точек,
оптимальных
по
Парето.
Действительно,
в
точке
В
F2
принимает
максимальное
значение
F2=10
(F1=6),
а
в
точке
С
F1
принимает
максимальное
значение
F1=7
(F2=9).
Точка утопии М имеет координаты (7,10).
Идеальная точка – точка на отрезке ВС, ближайшая к точке утопии М. Эта точка имеет координаты F1=6.5, F2=9.5, следовательно
х + у +2=6.5,
х – у + 6=9.5,
откуда х=4, у=0.5.
