Введение.
Оптимальное решение — решение, которое по тем или иным признакам предпочтительнее других.
В технике оптимальный (вариант, решение, выбор и т. д.) — наилучший (вариант, решение, выбор) среди допустимых при наличии правила предпочтения одного другому. Такое правило называется критерием оптимальности, а мерой предпочтения будут служить показатели качества. Можно говорить об оптимальном варианте только при удовлетворении двух условий:
наличия хотя бы одного критерия,
наличия не менее двух сравниваемых вариантов (необходимость осуществления выбора).
Каждый выбор лучшего варианта конкретен, поскольку производится на соответствие определённым критериям. Следовательно, говоря об оптимальном варианте, всегда нужно указывать эти критерии (то есть «оптимальный по …»). И то, что может быть оптимальным при одном критерии, не обязательно будет таковым при другом. Например, сцена, «оптимальная по площади», не обязательно будет «оптимальной по акустике».
Оптимальное решение является результатом одного из видов выбора (критериального выбора). Изучением проблем, связанных с выбором оптимальных решений, занимаются теория исследования операций и теория принятия решений.
Исследование операций (ИО, англ. operations research — OR, также англ. management science — наука управления) — дисциплина, занимающаяся разработкой и применением методов нахождения оптимальных решений на основе математического моделирования, статистического моделирования и различных эвристических подходов в различных областях человеческой деятельности. Иногда используется название математические методы исследования операций.
Исследование операций — применение математических, количественных методов для обоснования решений во всех областях целенаправленной человеческой деятельности. Исследование операций начинается тогда, когда для обоснования решений применяется тот или другой математический аппарат.
Тео́рия приня́тия реше́ний — область исследования, вовлекающая понятия и методы математики, статистики, экономики, менеджмента и психологии с целью изучения закономерностей выбора людьми путей решения разного рода задач, а также способов поиска наиболее выгодных из возможных решений.
Принятие решения — это процесс рационального или иррационального выбора альтернатив, имеющий целью достижение осознаваемого результата. Различают нормативную теорию, которая описывает рациональный процесс принятия решения и дескриптивную теорию, описывающую практику принятия решений.
В оптимизации (разделе математики),допустимое решение - элемент множества возможных решений данной задачи. Допустимое решение не должно быть вероятным или целесообразным решением задачи - это просто набор, который удовлетворяет всем ограничениям.
Множество Допустимых Решенийобласть, в пределах которой может быть произведен выбор решений, ограниченный поставленными целямии имеющимися ресурсами.
ОБЛАСТЬ ДОПУСТИМЫХ РЕШЕНИЙ (или область свободы решений, допустимых значений; допустимое множество, множество возможностей, множество допустимых решений) — область , в пределах которой осуществляется выбор решений. В принципе она может быть определена разными способами, вплоть до прямого перечисления входящих в нее элементов. В экономических задачах эта область, как правило, ограничена (отсюда и происходит термин “ограничения”) условиями задачи, наличными ресурсами. Эти ограничения могут быть более жесткими и менее жесткими, соответственно область свободы — более или менее широкой. Она не существует, если определяющие ее ограничения составляют несовместную систему уравнений.
В линейном программировании область допустимых решений (допустимый многогранник) всегда выпукла и всегда находится в неотрицательном подпространстве многомерного (n-мерного) пространства решений.
Тео́рия приня́тия реше́ний — область исследования, вовлекающая понятия и методы математики, статистики, экономики, менеджмента и психологии с целью изучения закономерностей выбора людьми путей решения разного рода задач, а также способов поиска наиболее выгодных из возможных решений.
Принятие решения — это процесс рационального или иррационального выбора альтернатив, имеющий целью достижение осознаваемого результата. Различают нормативную теорию, которая описывает рациональный процесс принятия решения и дескриптивную теорию, описывающую практику принятия решений.
1.1 Процесс выбора альтернатив
Рациональный выбор альтернатив состоит из следующих этапов:
Ситуационный анализ;
Идентификация проблемы и постановка цели;
Поиск необходимой информации;
Формирование альтернатив;
Формирование критериев для оценки альтернатив;
Проведение оценки;
Выбор наилучшей альтернативы;
Внедрение (исполнение);
Разработка критериев (индикаторов) для мониторинга;
Мониторинг исполнения;
Оценка результата.
Иррациональный выбор альтернатив включает все те же составляющие, но в таком «сжатом» виде, что трассирование причинно-следственных связей становится невозможным.
1.2 Проблема эргодичности
Для того, чтобы делать «строгие» статистически достоверные прогнозы на будущее, нужно получить выборку из будущих данных. Так как это невозможно, то многие специалисты предполагают, что выборки из прошлых и текущих, например, рыночных индикаторов равнозначны выборке из будущего. Иными словами, если встать на такую точку зрения, то получится, что прогнозируемые показатели — лишь статистические тени прошлых и текущих рыночных сигналов. Такой подход сводит работу аналитика к выяснению, каким образом участники рынка получают и обрабатывают рыночные сигналы. Без устойчивости рядов нельзя делать обоснованных выводов. Но это вовсе не значит, что ряд должен быть устойчив во всем. Например, он может иметь устойчивые дисперсии и совершенно нестационарные средние — в этом случае мы будем делать выводы только о дисперсии, в обратном случае только о среднем. Устойчивости могут носить и более экзотический характер. Поиск устойчивостей в рядах и есть одна из задач статистики.
Если лица, принимающие решения, полагают, что процесс не является стационарным (устойчивым), а следовательно, эргодическим, и даже если они считают, что вероятностные функции распределения инвестиционных ожиданий все-таки могут быть просчитаны, то эти функции «подвержены внезапным (то есть непредсказуемым) изменениям» и система, по существу, непредсказуема.
1.3 Принятие решений в условиях неопределённости
Условиями неопределённости считается ситуация, когда результаты принимаемых решений неизвестны. Неопределённость подразделяется на стохастическую (имеется информация о распределении вероятности на множестве результатов), поведенческую (имеется информация о влиянии на результаты поведения участников), природную (имеется информация только о возможных результатах и отсутствует о связи между решениями и результатами) и априорную (нет информации и о возможных результатах). Задача обоснования решений в условиях неопределённости всех типов, кроме априорной, сводится к сужению исходного множества альтернатив на основе информации, которой располагает лицо, принимающее решение (ЛПР). Качество рекомендаций для принятия решений в условиях стохастической неопределённости повышается при учёте таких характеристик личности ЛПР, как отношение к своим выигрышам и проигрышам, склонность к риску. Обоснование решений в условиях априорной неопределённости возможно построением алгоритмов адаптивного управления.
Выбор в условиях неопределённости
Эта область представляет ядро теории принятия решений.
Термин «ожидаемая ценность» (теперь называется математическое ожидание) был известен с XVII века. Блез Паскаль использовал это в описании известного пари (см. ниже), которое содержится в его работе «Мысли о религии и других предметах», изданной в 1670. Идея ожидаемой ценности заключается в том, что перед лицом множества действий, когда каждое из них может дать несколько возможных результатов с различными вероятностями, рациональная процедура должна идентифицировать все возможные результаты, определить их ценности (положительные или отрицательные, доходы или затраты) и вероятности, затем перемножить соответствующие ценности и вероятности и сложить, чтобы дать в итоге «ожидаемую ценность». Действие, которое будет выбрано, должно давать наибольшую ожидаемую ценность.
В 1738, Даниил Бернулли опубликовал влиятельную статью, названную «Изложение новой теории измерения риска» (Exposition of a New Theory on the Measurement of Risk), в котором он использует Санкт-Петербургский парадокс, чтобы показать, что теория ожидаемой ценности должна быть нормативно неправильной. Он также даёт пример, в котором голландский торговец пробует решить, застраховать ли груз, посылаемый из Амстердама в Санкт-Петербург зимой, когда известно, что есть 5%-ный шанс, что судно и груз будут потеряны. В его решении, он определяет функцию полезности и вычисляет ожидаемую полезность, а не ожидаемую финансовую ценность.
В XX столетии, интерес был повторно подогрет работой Абрахама Вальда (1939), указывающей, что две центральных проблемы ортодоксальной статистической теории, а именно, проверка статистических гипотез и статистическая теория оценивания, могли обе быть расценены как специфические специальные случаи более общей теории принятия решений. Эта работа вводила большую часть «ментального пейзажа» современной теории принятия решений, включая функции потери, функции риска, допустимые решающие правила, априорные распределения, байесовские правила решения, и минимаксные решающие правила. Термин «теория принятия решений» непосредственно начал использоваться в 1950 году Э. Л. Леманном.
Возникновение теории субъективной вероятности из работ Фрэнка Рамсея, Бруно де Финетти, Леонарда Сэвиджа и других, расширяет возможности теории ожидаемой полезности до ситуаций, где доступны только субъективные вероятности. В то же время раньше в экономике вообще предполагалось, что люди ведут себя как рациональные агенты и таким образом теория ожидаемой полезности также продвинула теорию реального человеческого поведенческого принятия решения при риске. Работа Мориса Алле и Даниэля Эллсберга показала, что это было не так очевидно.
Теория перспектив Даниэля Канемана и Амоса Тверски помещает поведенческую экономику на более прочную опору свидетельств. Эта теория указала, что в фактическом человеческом принятии решений (в противоположность нормативному) «потери чувствительнее выигрышей». Кроме того, люди более сосредоточены на «изменениях» полезности своих состояний, чем на полезности самих состояний, а оценка соответствующих субъективных вероятностей заметно смещена относительно присущей каждому «точки отсчёта».