Прийняття рішень у полі шостої інформаційної ситуації

Нагадаємо, що ця ситуація характеризується наявністю чинників, які зумовлюють «проміжну» між п’ятьма розглянутими вище інформаційними ситуаціями поведінку економічного середовища щодо вибору своїх станів.

Класичними прикладами критеріїв прийняття компромісних рішень у полі шостої інформаційної ситуації є критерій Гурвіца, модифіковані критерії та критерій Ходжеса-Лемана [6; 7; 9; 11].

1. Критерій Гурвіца. Гурвіц запропонував використовувати зважену комбінацію найкращого та найгіршого. Такий підхід до вибору рішень відомий як критерій показника песимізму-оптимізму. Особливістю цього критерію є те, що в ньому передбачається не повний, а частковий антагонізм середовища та СПР.

Згідно з критерієм Гурвіца, у випадку, коли F = оптималь­ним є рішення:

.

Величину називають -показником Гурвіца для рішення s_k  S.

У випадку, коли , оптимальним є рішення:

.

Параметр  в обох випадках можна інтерпретувати як коефіцієнт несхильності до ризику.

2. Модифіковані критерії. Згідно з модифікованими критерія­ми, у випадку, коли F = оптимальним є рішення:

,

або у випадку, коли F = рішення:

,

де ; , а як величину можна використати середньоквадратичне , семіквадратичне відхилення тощо. Параметр , який використовують у зазначених вище критеріях, можна тлумачити як коефіцієнт несхильності СПР до ризику.

3. Критерій Ходжеса-Лемана. Ходжес та Леман стоять на тій позиції, що в практиці прийняття рішень за умов невизначеності інформація про стан ЕС перебуває між повним незнанням та точним знанням апріорного розподілу. Критерій Ходжеса-Лемана дає змогу використовувати всю інформацію, яку має суб’єкт управління, і водночас забезпечує заданий рівень гарантії у випадку, коли ця інформація неточна. У певному плані критерій Ходжеса-Лемана являє собою «суміш» критеріїв Байєса та Вальда.

Згідно з критерієм Ходжеса-Лемана, у випадку, коли F = оптимальним є рішення:

.

Якщо то оптимальним рішенням є:

.

Як і раніше, параметр [0;1], і його можна інтерпретувати як коефіцієнт несхильності до ризику.

8.6 Прийняття рішень, оптимальних за Парето

Необхідно зазначити, що, згідно з Парето, рішення s_k вважається не гіршим від рішення s_l (позначається: ), якщо для всіх елементів відповідних їм векторів мають місце оцінки якщо F =  або якщо F=

Якщо хоча б для однієї компоненти вектора має місце строга нерівність (F = F⁺) чи (F = F ), то рішення s_k вважається кращим за рішення s_l (записується ).

Рішення є оптимальним за Парето, якщо в множині S не знайдеться рішення, кращого за

Необхідно звернути увагу на те, що на практиці ситуація, коли рішення, що приймається, буде оптимальним за Парето, трапляється нечасто. А тому за відсутності рішення, оптимального за Парето, створюють множину непокращуваних за Парето рішень . (Нагадаємо, що рішення називають покращуваним, якщо існує таке рішення , що .) Тоді оптимальне рішення доцільно шукати серед елементів множини Парето S_П, використовуючи при цьому критерії, адекватні ситуації прийняття рішень.