71. Суть теоретико-ігрового підходу в прийнятті рішень з урахуванням

множини цілей.

Один з підходів до розв’язання задачі прийняття багатокритеріальних рішень (стратегій) на основі економіко-математичних моделей оцінювання ризику — це дослідження економічної проблеми на базі теоретико-ігрової концепції. Ігрові моделі, як відомо, дають змогу аналізувати і приймати рішення в умовах невизначеності, конфліктності та породженого ними ризику. Як і в попередніх розділах, для позначення основних елементів теоретико-ігрової моделі використовуватимемо ідентифікатори: — множина альтернативних рішень СПР (чистих стратегій першого гравця); — множина станів економічного середовища (чистих стратегій другого гравця); — функціонал оцінювання (платіжна матриця гри). Множина альтернативних варіантів рішень (стратегій) визначається наявними можливостями економічного розвитку; вибір з цієї множини (а він завжди існує) диктується цілями певної економічної системи. Рішення (стратегія), що приймається, являє собою результат сумісного розгляду цілей і можливостей та узгодження їх. Побудова цільової функції (функціонала оцінювання) економічної системи — досить складна задача. Множинність цілей економічних систем має об’єктивний характер і знаходить своє модельне відображення у вигляді задачі прийняття багатоцільових багатокритеріальних рішень.

72. Ігровий розпливчастий метод аналізу ієрархій (ірмаі).

Після побудови ієрархічної моделі і складення матриць попар¬них порівнянь настає черга наступного етапу МАІ — ієрархічного синтезу.Сутність цього етапу полягає у побудові вектора рейтингових оцінок альтернативних рішень (стратегій) шляхом синтезу векторів пріоритету матриць попарних порівнянь часткових цілей, кри¬теріїв тощо.Вектори пріоритету щодо елементів певного рівня ієрархії, які попарно порівнюються між собою (рядки матриць попарних порівнянь), можна обчислити в такі способи:

• як головний власний вектор матриці;

• як середньогеометричне елементів рядків матриці (окремо для кожного рядка);

• іншими методами.

Ігровий підхід до МАІ (скорочено: ІМАІ ― ігровий метод аналізу ієрархій) є розвитком моделі, запропонованої Сааті .

Згідно з його умовою експерти оцінювали елементи ієрархічної моделі виходячи з певного інтуїтивно ними зафіксованого (прогнозованого) стану економічного середовища. Очевидно, що оцінювання експертів можна зробити ефективнішими, якщо виходити з позиції теоретико-ігрової моделі і ввести до розгляду множину станів економічного середовища Це виправдано тим, що побудова матриці попарних порівнянь для кожного стану економічного середовища є значно простішою, а тому й точнішою процедурою, порівняно з використовуваною в МАІ.

ІМАІ можна реалізувати й іншим шляхом, коли кожне порівняння елементів-«нащадків» відносно «батьківського» елемента здійснюється послідовно для кожного стану економічного середовища . У результаті таких n процедур порівнянь між собою елементів-«нащадків» отримуємо n матриць попарних порівнянь. Отримані матриці розміщуються паралельно одна одній, утворюючи при цьому паралелепіпед (вісь абсцис — рядки матриць, вісь ординат — їх стовпчики, вісь аплікат — стани економічного середовища).

74. Штучний нейрон та його складові.

Нервова система людини побудована з елементів (нейронів), має приголомшуючу складність. Близько 1011 нейронів беруть участь в приблизно 1015 передаючих зв'язках, що мають довжину метр і більше. Кожен нейрон володіє багатьма якостями, спільними з іншими елементами тіла, але його унікальною здатністю є прийом, обробка і передача електрохімічних сигналів по нервових шляхах, які утворюють комунікаційну систему мозку. Дендрити (входи нейрона) йдуть від тіла нервової клітини до інших нейронів, де вони приймають сигнали в точках з'єднання (синапсах). Прийняті синапсом вхідні сигнали підводяться до тіла нейрона. Тут вони підсумовуються, причому одні входи стимулюють активізацію нейрона, а інші – зниження його активності. Коли сумарна активність (збудження) нейрона перевищує деякий поріг, нейрон переходить в активний стан, посилаючи по аксону (виходу нейрона) сигнал іншим нейронам. В штучному нейроні сигнали передаються по зваженим зв’язкам (connection), з кожним з яких пов’язаний ваговий коефіцієнт (weighting coefficient) або вага. Штучний нейрон імітує в першому наближенні властивості біологічного нейрона. На вхід штучного нейрона поступає множина сигналів, які є виходами інших нейронів. Кожен вхід множиться на відповідну вагу, аналогічну його синаптичній силі, і всі виходи підсумовуються, визначаючи рівень активації нейрона.