- •Вопрос 1. Предмет исследования и основные задачи теории принятия решений
- •Вопрос 2. Основные понятия теории принятия решений: проблема, лпр, цель, операция, модель, альтернатива, критерий, наилучшее решение
- •Вопрос 3. Классификация задач принятия решений
- •Вопрос 4. Краткая характеристика и экономическое содержание оптимизационных задач теории принятия решений. Линейные и нелинейные задачи оптимизации
- •Вопрос 5. Характеристика и примеры применения задач целочисленного линейного программирования в экономике и менеджменте
- •Вопрос 6. Задача о распределении бюджета как пример задач целочисленного линейного программирования. Использование логических условий и формирование зависимых решений
- •Вопрос 7. Сравнительная характеристика ситуаций определенности, риска и неопределенности в менеджменте. Основные виды неопределенности
- •Вопрос 8. Понятие о теории игр. Классификация игр.
- •Вопрос 9. Общая характеристика матричных игр с нулевой суммой. Понятие о стратегиях, платежной матрице и цене игры.
- •Вопрос 10. Решение матричных игр методом минимакса
- •Вопрос 11. Решение игр без седловых точек. Понятие о смешанных стратегиях и алгоритм определения средних выигрышей игроков
- •Вопрос 12. Определение оптимальных смешанных стратегий в играх без седловых точек
- •Вопрос 13. Понятие об играх с природой. Матрицы выигрышей и рисков
- •Вопрос 14. Определение оптимальных стратегий при известных вероятностях состояний природы (критерий оптимизации ожидаемого выигрыша)
- •Вопрос 15. Поиск оптимальных стратегий для игр с природой в условиях неопределённости (критерии Вальда, Сэвиджа, Гурвица)
- •Вопрос 16. Оценка целесообразности проведения эксперимента в играх с природой в условиях неопределенности
- •Вопрос 17. Многоэтапные процессы принятия решений и использование дерева решений
- •Вопрос 19. Понятие о сетевых моделях. Классификация событий и операцый сетевых графиков.
- •Вопрос 20. Правила и процедура построения сетевых графиков.
- •Вопрос 21. Понятие и алгоритм расчета критического пути сетевого графика
- •Вопрос 22. Назначение и основные виды оптимизации сетевых графиков
- •Оптимизация комплекса операций по стоимости - ставится задача минимизации стоимости проекта при фиксированном сроке его выполнения за счет увеличения времени выполнения отдельных работ.
- •Вопрос 23. Оптимизация времени выполнения проекта (комплекса работ)
- •Вопрос 24. Оптимизация стоимости проекта при фиксированном сроке его выполнения
- •Вопрос 25. Общая формулировка и примеры задач о потоках в сетях
- •Задача о потоке минимальной стоимости.
- •Задача о кратчайшем маршруте
- •Вопрос 26. Формулировка, экономическое содержание и алгоритм решения задачи о максимальном потоке
- •Вопрос 27. Экономическое содержание и алгоритм решения задачи о потоке минимальной стоимости
- •Вопрос 28. Задача о кратчайшем маршруте
- •Вопрос 29. Понятие о методе pert. Определение вероятностных характеристик сетевого графика в условиях неопределенности составляющих его работ
- •Расчет ожидаемой продолжительности времени выполнения проекта
- •Вопрос 30. Расчет вероятности выполнения проекта в директивный срок с помощью метода pert. Понятие о стохастических сетях
- •Вопрос № 31. Общая характеристика и область использования задач стохастического программирования
- •Вопрос 32. Мм-модель стохастического программирования и алгоритм ее решения
- •Вопрос 33. Мр – модель стохастического программирования: постановка задачи, алгоритм решения и экономические последствия учета фактора неопределенности
- •Вопрос 34. Понятие о стохастических моделях рр-типа и вероятностная трактовка оптимизации целевой функции
- •Вопрос 35. Назначение метода динамического программирования (дп). Общая постановка задачи дп
- •Вопрос 36. Принцип оптимальности Беллмана и алгоритм решения задач динамического программирования
- •Вопрос 37. Вероятностное динамическое программирование и его использование в марковских процессах принятия решений
- •Вопрос 38. Модель вероятностного динамического программирования с конечным числом этапов (конечный горизонт планирования)
- •Вопрос 39. Вероятностное динамическое программирование в случае бесконечного горизонта планирования: алгоритм определения оптимальной долгосрочной стратегии
- •Вопрос 40. Назначение, общая характеристика и примеры использования имитационного моделирования в экономике и социальной сфере
- •Вопрос 41. Сущность имитационного моделирования и типы имитационных моделей
- •Вопрос 42. Имитационное моделирование случайных событий и величин с помощью равномерного распределения
- •Вопрос 43 Моделирование экспоненциального и нормального распределений
- •Вопрос 44. Инвестиционный риск и его анализ на основе расчета математического ожидания денежных потоков
- •Вопрос 45. Имитационное моделирование денежных потоков и чистой приведенной стоимости инвестиционного проекта
- •Вопрос 46. Общая характеристика, типы и особенности многокритериальных задач принятия решений. Понятие о локальных и глобальном критерии оптимальности
- •Вопрос 47. Методы эквивалентного преобразования неоднородных частных критериев к единому виду (проблема нормализации) в многокритериальных задачах теории принятия решений
- •Вопрос 48. Принцип оптимальности Парето и формирование множества оптимальных решений
- •Вопрос 49. Понятие о принципе равновесия по Нэшу
- •Вопрос 50. Общая характеристика и классификация методов решения задач векторной оптимизации.
- •Вопрос 51. Метод свертки системы показателей эффективности
- •Вопрос 52. Характеристика методов решения многокритериальных задач, использующих ограничения на критерии (метод ведущего критерия и метод последовательных уступок)
- •Вопрос 53. Методы целевого программирования как эффективный способ решения многокритериальных задач управления.
- •Вопрос 54. Понятие о методах интерактивного программирования
- •Вопрос 55. Понятие о простых и сложных экспертизах и экспертных оценках
- •Экспертное оценивание важности объектов.
- •Вопрос 56. Усреднение экспертных оценок как алгоритм экспертного оценивания важности объектов
- •Вопрос 57. Метод попарного сравнения важности объектов. Шкала относительной важности объектов и понятие о транзитивной согласованности матрицы попарного сравнения объектов
- •Вопрос 58. Назначение сложных экспертиз. Понятие о декомпозиции проблем и интуитивных вероятностях
- •Вопрос 59. Экспертный анализ сложных проблем с помощью дерева целей Анализ сложных проблем с помощью дерева целей
- •Вопрос 60. Понятие о методе анализа иерархий и характерные области его применения
Вопрос 15. Поиск оптимальных стратегий для игр с природой в условиях неопределённости (критерии Вальда, Сэвиджа, Гурвица)
В условиях полной неопределенности используются критерии, не требующие знания вероятностей состояний природы - критерии Вальда, Сэвиджа, Гурвица и ряд других.
Критерий Вальда (принцип гарантированного результата)
Данный критерий заключается в выборе в качестве оптимальной той стратегии, которая имеет наибольшее среди наименее благоприятных состояний природы значение функции полезности. Оптимальная по критерию Вальда альтернатива обеспечивает гарантированный выигрыш при наихудшем для ЛПР состоянии природы (максиминный критерий):
.
Критерий Сэвиджа (минимаксного риска).
Стратегия выбора по критерию Сэвиджа характеризует потенциальные потери при выборе неоптимального решения, и основана на расчете матрицы рисков. Рекомендуется выбирать ту стратегию, при которой в наихудших условиях величина риска принимает наименьшее значение:
Критерий Гурвица.
Критерий
Гурвица представляет собой комбинацию
критериев Вальда и крайнего оптимизма.
При этом вводятся некоторые весовые
коэффициенты
и
,
и предполагается, что природа может
находиться в самом невыгодном для ЛПР
состоянии с вероятностью
и в самом выгодном – с вероятностью
.
Функция, описывающая критерий Гурвица, имеет вид:
Очевидно,
что при
критерий Гурвица превращается в
пессимистический критерий Вальда, а
при
- в критерий крайнего
оптимизма.
Значение
выбирается в зависимости от склонности
ЛПР к пессимизму или оптимизму, а также
на основании опыта или здравого смысла.
Следует иметь в виду, что не существует общих рекомендаций по выбору критерия принятия решений в условиях неопределенности. Он должен производиться с учетом конкретной специфики задачи, на основе опыта и интуиции ЛПР.
Вопрос 16. Оценка целесообразности проведения эксперимента в играх с природой в условиях неопределенности
Для любой игровой модели может быть определено минимальное значение выигрыша, который ЛПР получит в наихудшей для себя ситуации. Определение более выгодных стратегий требует информации о вероятностях состояний природы. Повышение уровня информированности может быть достигнуто, например, при обращении к консультационной службе, способной составить хорошо обоснованный прогноз развития ситуации. Можно рассматривать данное действие как своего рода эксперимент, проведение которого требует определенных затрат средств.
С экономической точки зрения эксперимент целесообразно проводить лишь тогда, когда затраты на его проведение не превышают потенциального выигрыша, связанного с информацией о состояниях природы.
Пусть
для игры с природой известны матрица
выигрышей, вероятности
различных состояний природы
и затраты на проведение эксперимента
(
д.е.).
Средний выигрыш игрока в случае отказа от эксперимента равен:
Пусть
эксперимент проведен, и выяснено
действительное состояние природы. Если
этим состоянием оказалось
,
то выигрыш первого игрока
если
,
то
, если
, то
.
На самом деле истинное состояние природы до эксперимента неизвестно в связи с чем гипотетический средний выигрыш равен
(если бы мы знали, что реализуется, например , то вместо последнего выражения взяли бы ).
Таким образом, эксперимент имеет смысл проводить, если
В противном случае эксперимент неоправдан и для выбора приемлемой стратегии можно использовать один из критериев, рассмотренных ранее.
