- •1.Основные понятия системного анализа
- •1.1.Определения и свойства системы
- •1.2.Виды описаний систем
- •1.3.Понятие системного подхода
- •1.4.Аспекты системного подхода
- •2.Классификация систем
- •3.Модели систем
- •4.Постановка задач принятия решений.
- •5.Классификация задач принятия решений.
- •6.Этапы решения задач.
- •6.1.Одношаговые схемы принятия решения
- •6.2.Многошаговые решения
- •7.Экспертные процедуры.
- •7.1. Задачи оценивания.
- •7.2. Алгоритмы экспертизы.
- •7.3 Методы получения экспертной информации.
- •7.4. Шкалы измерений, методы экспертных измерений.
- •7.5.Проверка согласованности мнений экспертов и классификация экспертных мнений.
- •7.6.Нахождение итогового мнения комиссии экспертов.
- •7.6.1.Бинарные отношения и расстояние Кемени.
- •7.6.2.Медиана Кемени и законы больших чисел.
- •7.7. Основные стадии экспертного опроса.
- •7.8. Оценка компетентности экспертов.
- •7.9. Методы обработки экспертной информации.
- •7.9.1. Статистические методы
- •7.9.2. Алгебраический метод.
- •7.9.3 Методы шкалирования.
- •2. Метод троек.
- •8. Формирование исходного множества альтернатив и Морфологический анализ.
- •8.1. Общая характеристика алгоритмов
- •8.2. Алгоритмы формирования има
- •8.3. Морфологический анализ.
- •9.Методы многокритериальной оценки альтернатив.
- •9.1. Различные группы задач принятия решений.
- •9.2.Многокритериальная теория полезности (maut)(Аксиоматические методы многкритериальной оценки).
- •9.2.1. Основные этапы подхода maut
- •9.2.2. Аксиоматическое обоснование
- •9.2.3.Основные теоремы.
- •9.2.4.Построение однокритериальных функций полезности
- •9.2.5. Проверка условий независимости
- •9.3.Проверка условий независимости по полезности
- •9.2.6.Определение весовых коэффициентов (коэффициентов важности) критериев
- •9.2.7.Определение полезности альтернатив
- •9.2.8.Веса критериев
- •9.2.9.Как люди назначают веса критериев
- •9.2.10.Практическое применение
- •9.2.11.Метод smart - простой метод многокритериальной оценки.
- •9.2.12.Первый эвристический метод
- •9.2.13.Выводы
- •9.3. Подход аналитической иерархии.
- •9.3.1.Основные этапы подхода аналитической иерархии
- •9.3.2.Структуризация
- •9.3.3.Попарные сравнения.
- •9.3.4.Определение наилучшей альтернативы
- •9.3.5.Проверка согласованности суждений лпр
- •9.3.6.Система поддержки принятия решений Expert Choice
- •9.3.7.Контрпримеры и противоречия.
- •9.4.Мультипликативный метод аналитической иерархии
- •9.5.Пример практического применения подхода анр
- •9.6.Выводы
- •9.7. Методы electre(Прямые методы многокритериальной оценки альтернатив).
- •9.7.1.Конструктивистский подход
- •9.7.2.Два основных этапа
- •9.7.3.Свойства бинарных отношений
- •9.8.Метод electre I
- •9.8.1.Этап разработки индексов
- •9.8.2.Этап исследования множества альтернатив
- •9.9.Метод electre II
- •9.9.1.Этап разработки индексов
- •9.9.2.Этап исследования множества альтернатив
- •9.10.Метод electre III
- •9.10.1. Этап разработки индексов
- •9.10.2.Этап исследования альтернатив
- •Пример.
- •9.10.3.Пример практического применения метода electre III
- •9.10.4.Некоторые сопоставления
- •9.11.Выводы
- •10.Деревья решений.
- •Рнс. 10.1. Дерево решений
- •11. Методы принятия решений в многокритериальных задачах и постулируемые принципы оптимальности.
- •11.1.Метод главного критерия
- •11.2.Метод доминантной структуры (альтернативы)
- •11.3.Метод "эффективность - стоимость"
- •11.4.Построение множества Парсто (компромиссы Парето)
- •11.5.Отказ от рассмотрения проблемы многокритериального выбора
- •11.6.Методы порогов сравнимости
- •11.7.Компромиссное распределение ресурсов между целями.
- •11.8.Метод деревьев решений
- •11.9.Метод решения многокритериальных задач при вычислимых критериях
- •12. Вербальный анализ решений и диалоговые методы принятия решений.
- •12.1. Особый класс задач принятия решений: неструктуризованные проблемы с качественными переменными
- •12.2. Качественная модель лица, принимающего решения
- •12.2.1. Черты человеческой системы переработки информации
- •12.2.2. Особенности поведения человека при принятии решений
- •12.3. Какими должны быть методы анализа неструктуризованных проблем
- •12.4. Измерения
- •12.4.1. Качественные измерения
- •12.4.2. Сравнительные качественные оценки
- •12.5. Построение решающего правила
- •12.6. Проверка информации лпр на непротиворечивость
- •12.7. Обучающие процедуры
- •12.8. Получение объяснений
- •12.9. Основные характеристики методов вербального анализа решений
- •12.10. Метод запрос (зАмкнутые пРоцедуры у Опорных Ситуаций)
- •12.10.1. Постановка задачи
- •12.10.2. Пример: как оценить проекты?
- •12.11. Выявление предпочтений лпр
- •12.11.1.Единая порядковая шкала для двух критериев
- •12.11.2.Проверка условия независимости для двух критериев
- •12.11.3.Независимость по понижению качества для группы критериев
- •12.11.4.Единая порядковая шкала оценок всех критериев
- •12.11.5.Проверка информации лпр на непротиворечивость
- •12.11.6.Частный случай
- •12.11.7. Психологическая корректность процедуры выявления предпочтений лпр
- •12.12.Сравнение альтернатив.
- •12.12.1.Упорядочение группы заданных альтернатив
- •12.13. Преимущества метода запрос
- •12.13.1. Практическое применение метода запрос
- •12.14. Сравнение трех сппр
- •12.15.Выводы
- •13.Функция полезности.
- •14. Принятие решений в условиях неопределенности.
- •15. Статические модели принятия единичных решений в условиях определенности.
- •15.1. Метод сравнительного учета затрат.
- •15.2. Метод сравнительного учета прибыли.
- •15.3. Метод сравнительного учета рентабельности.
- •15.4. Метод статических амортизационных расчетов.
- •16.Сущность глобального и локального критериев оптимальности.
- •17.Критерии принятия решений.
- •17.1. Критерий Байеса-Лапласа.
- •17.2.Составной критерий Байеса-Лапласа минимаксный.
- •17.3.Критерий Гермейера.
- •17.4. Критерий Сэвиджа.
- •17.5.Критерий Гурвица.
- •17.6.Критерий произведений.
- •18.Принятие коллективных решений.
- •18.1.Плюсы и минусы коллективных решений, современные концепции группового выбора.
- •18.2. Теорема Эрроу о невозможности. Анализ предпосылок теоремы Эрроу.
- •18.3.Правило Кондорсе.
- •18.4.Правило Борда.
- •19.Принятие решений в условиях нечеткой информации.
- •19.1.Зачем нужны нечеткие множества.
- •19.2. Операции над нечеткими множествами.
- •19.3. Задача достижения нечетко определенной цели.
- •19.4.Нечеткие отношения и их свойства.
- •19.4.1.Основные определения.
- •19.4.2.Операции над нечеткими отношениями.
- •19.4.3.Свойства нечетких отношений.
- •19.4.4.Декомпозиция нечетких отношений.
- •19.4.5.Транзитивное замыкание нечетких отношений.
- •19.4.6.Проекции нечетких отношений.
- •20.2.Кооперативные игры.
- •20.3. Дифференциальная игра.
- •20.4. Платежная матрица. Цена игры. Принципы максимина и минимакса.
- •20.5. Решение игры в смешанных стратегиях. Основная теорема теории матричных игр.
- •20.6.Сведение матричной игры к задаче линейного программирования.
- •21. Методы безусловной оптимизации
- •21.1 Классификация методов безусловной оптимизации.
- •21.2 Скорости сходимости.
- •21.3 Методы первого порядка.
- •21.4 Метод наискорейшего спуска
- •21.5 Методы сопряженных градиентов.
- •21.6 Градиентные методы.
- •21.7 Методы второго порядка.
- •21.8 Метод Ньютона и его модификации.
- •21.9 Модифицированный метод Ньютона.
- •21.10 Метод секущих.
- •21.11 Квазиньютоновские методы. Методы переменной метрики.
- •21.12 Конечно-разностная аппроксимация производных. Конечно-разностные методы.
- •21.12.1 Постановка задачи.
- •21.12.2 Общая схема.
- •21.12.3 Устойчивость схемы.
- •21.12.4 Повышение порядка аппроксимации.
- •21.12.5 О решении разностных схем.
- •21.12.6 Нелинейные задачи.
- •21.13 Методы нулевого порядка.
- •21.13.1 Основные определения
- •21.13.2 Общая характеристика методов нулевого порядка
- •21.14 Метод покоординатного спуска
- •21.15 Метод Хука—Дживса
- •21.16 Метод сопряженных направлений.
- •21.17 Методы деформируемых конфигураций.
- •21.18 Симплексные методы.
- •21.19 Комплекс-методы.
- •21.20 Решение задач многокритериальной оптимизации методами прямого поиска.
- •21.20.1 Модифицированный поиск Хука-Дживса
- •21.20.2 Методы случайного поиска
- •22. Задачи с ограничением (условная оптимизация)
- •22.1 Основные подходы к решению задач с ограничениями. Классификация задач и методов.
- •22.2 Метод проекции градиента.
- •22.3 Метод условного градиента.
- •22.4 Методы сведения задач с ограничениями к задачам безусловной оптимизации. Методы возможных направлений
- •22.4.1 Метод Зойтендейка
- •22.4.2 Метод возможных направлений для нелинейных ограничений-неравенств и равенств
- •22.4.3 Модификация метода возможных направлений
- •22.5 Методы штрафных функций
- •22.5.1 Методы внутренних штрафных функций
- •22.5.2 Методы внешних штрафных функций
- •22.6 Комбинированные алгоритмы штрафных функций
- •23. Стохастичесоке программирование
- •23.1 Задачи стохастического программирования. Прямые и непрямые методы.
- •23.2 Прямые методы. Стохастические квазиградиентные методы. Метод проектирования стохастических квазиградиентов.
- •23.3 Прямые методы. Метод стохастической аппроксимации
- •23.4 Прямые методы. Методы случайного поиска. Статистические методы поиска нелинейного программирования
- •23.5 Стохастические разностные методы. Методы конечных разностей в стохастическом программировании.
- •Статистические методы поиска нелинейного программирования
- •23.6 Стохастические задачи с ограничениями вероятностей природы.
- •24. Дискретное программирование
- •24.1 Методы и задачи дискретного программирования. Задачи целочисленного линейного программирования.
- •24.1.1 Задачи с неделимостями
- •24.1.2 Задача о рюкзаке.
- •24.1.3 Экстремальные комбинаторные задачи
- •24.1.4 Задача о коммивояжере.
- •24.1.5 Задача о покрытии.
- •24.1.6 Задачи на несвязных областях.
- •24.1.7 Задачи на невыпуклых областях.
- •24.1.8 Задачи с разрывными целевыми функциями
- •24.1.9 Задачи, сводящиеся к целочисленным
- •24.2 Методы отсечения Гомори.
- •24.3 Метод ветвей и границ.
- •24.4 Метод ветвей и границ для задачи целочисленного программирования
- •24.5 Задача о назначениях.
- •24.6 Венгерский алгоритм.
- •24.6.1 Венгерский метод для задачи о назначениях. Постановка задачи.
- •24.6.2 Описание алгоритма венгерского метода
- •24.6.3 Пример решения задачи о назначених венгерским алгоритмом.
- •24.7 Задачи оптимизации на сетях и графах.
- •Метод итераций по критерию
- •Метод итераций по стратегиям (в пространстве стратегий)
- •Минимизация средних затрат.
- •Пример 24.1
- •Пример 24.2.
- •25. Динамическое программирование
- •25.1 Метод динамического программирования для многошаговых задач принятия решений.
- •25.2 Принцип оптимальности Беллмана
- •25.3 Основное функциональное уравнение.
- •25.4 Вычислительная схема метода динамического программирования.
- •26. Общие положения о системном анализе.
- •27. Задача математического программирования.
- •27.1. Формы записи задач нечеткого математического программирования.
- •27.2. Классификация методов нелинейного математического программирования.
- •28. Линейное программирование.
- •28.1. Общие положения.
- •28.2. Геометрическая интерпретация множества решений системы линейных неравенств с 2 неизвестными.
- •28.3. Постановка задачи линейного программирования и двойственная задача линейного программирования.
- •28.3.1. Стандартная задача лп.
- •28.3.2. Каноническая задача лп.
- •28.3.3. Общая задача лп.
- •28.3.4. Двойственная задача линейного программирования.
- •28.3.5. Теорема двойственности.
- •28.3.6. Теорема равновесия.
- •28.4. Решение систем линейных неравенств. Гиперплоскость и полупространство.
- •28.5. Основные теоремы линейного программирования. Допустимые множества и оптимальные решения задач линейного программирования.
- •28.6. Симплексный метод решения задачи линейного программирования.
- •28.7. Условия существования и свойства оптимальных решений задачи линейного программирования.
- •28.7.1. Оптимальные решения.
- •28.7.2. Необходимые и достаточные условия оптимальности решения.
- •28.7.2.1. Нелинейное программирование без ограничений.
- •28.7.2.2. Нелинейное программирование с ограничениями в виде равенств и неравенств.
- •29. Двойственность в линейном программировании.
- •29.1. Общие положения.
- •29.2. Несимметричные двойственные задачи. Теорема двойственности.
- •29.3. Симметричные двойственные задачи.
- •29.4. Виды математических моделей двойственных задач.
- •29.5. Двойственный симплексный метод.
- •30.1.3. Классические способы отыскания решения экстремальных задач.
- •30.1.4. Условие регулярности.
- •30.1.5. Функция Лагранжа. Условия оптимальности.
- •30.1.6. Теорема Куна-Таккера.
- •30.1.7. Дифференциальные условия Куна-Таккера.
- •30.1.8. Общая схема решения задачи выпуклого программирования.
- •30.2. Выпуклые множества и функции.
- •30.3. Поиск экстремума функции.
- •31. Задача нелинейного программирования при ограничениях в неравенствах.
- •31.1. Теорема Куна-Таккера.
- •31.2. Седловая точка и задача нелинейного программирования.
- •31.3. Применение теоремы Куна-Таккера для задачи выпуклого программирования.
- •Список использованных источников
18.2. Теорема Эрроу о невозможности. Анализ предпосылок теоремы Эрроу.
ТЕОРЕМА 1 (Эрроу,
1951)2 любое
общественное упорядочение, которое
удовлетворяет предпосылкам PP, IIA и UD
является диктаторским, если
.
Доказательство.
Определение. Назовем множество агентов S почти решающим для
упорядоченной
пары состояний (a1,a2),
если
и
Определение.
Назовем множество агентов S
решающим
для упорядоченной пары состояний
(a1,a2),
если
[для
краткости обозначим a1Pa2].
По определению Dj(a1,a2), если j почти решающий для (a1,a2), D j (a1,a2), если j решающий для (a1,a2)
ЛЕММА 1. При предпосылках PP,UD и IIA найдется агент, который является почти решающим для упорядоченной пары состояний общества.
Доказательство.
Для любой пары (a1,a2) множество всех агентов решающее (и, следовательно, почти решающее) в силу PP.
Рассмотрим наименьшее множество агентов, обозначенное S, которое является почти решающим для некоторой пары состояний (образованное путем перебора всех пар).
Если состоит из одного агента, лемма доказана.
Обозначим пару, для которой S является почти решающим через (a1,a2).
Если S содержит более одного агента, рассмотрим разбиение S, S1∪S2, где S1 состоит из одного агента. Пусть S3 − множество агентов, не входящих в S.
Рассмотрим профиль (существующий в силу UD):
Так как S почти решающее для (a1,a2) и так как a1 предпочитается a2 любым агентом из S, и так как любой агент, не входящий в S, предпочитает противоположное, то a1Pa2.
Если a3Pa2, то S2 есть почти решающая группа для через (a3,a2) в силу IIA, что противоречит определению S.
Если, напротив, a2Pa3 или a2∼a3 , то требование транзитивности для P влечет, что a1Pa3; тогда S1 почти решающая группа для (a1,a3) в силу IIA, что противоречит определению S, что и требовалось доказать.
ЛЕММА 2. Если при предпосылках PP,UD и IIA существует агент j, который является почти решающим для упорядоченной пары состояний общества, j должен быть диктатором.
Доказательство.
Утверждение 1. (statement 1)
Пусть (a1,a2),
такая пара состояний общества, для
которой j
является
почти решающим. Рассмотрим тройку
состояний общества (a1,a2,
a3).
Тогда j
является
решающим для (a1,
a3)
и (a3,a2).
Выберем такой профиль предпочтений, что
Так как j является почти решающим для (a1,a2), то a1Pa2.
Из PP следует, что a2P a3.
В силу транзитивности, a1P a3.
Таким образом, a1P a3 независимо от предпочтений агентов i≠j относительно (a1, a3).
При этом a1P a3 не зависит от ранжирования (a1,a2) и (a2, a3) в силу IIA.
Следовательно, a1P a3 вне зависимости от предпочтений агентов i≠j.
То есть является
решающим для
Аналогично, поменяв роли (a1,a2) и (a3, a1) и выбрав подходящий профиль в
силу UD, можно
показать, что j
- решающий
для (a3,
a2),
то есть
.
Иначе говоря, для
трех состояний общества,
,
мы имеем:
Утверждение
2. Пусть
(a1,a2),
такая
пара
состояний
общества,
для
которой
j
является
почти
решающим.
Рассмотрим
тройку
состояний
общества
(a1,a2,
a3).
Тогда j является решающим для всех упорядоченных пар входящих в тройку состояний общества.
Таким образом, агент является решающим для любого множества из трех состояний общества, содержащего (a1,a2).
Утверждение 3.
Агент j, являющийся почти решающим для пары (a1,a2), и, следовательно, по утверждению 2 являющийся решающим для любой тройки состояний общества, содержащей (a1,a2), является решающим для любой пары (u,v). Рассмотрим множество состояний общества, большее, чем (a1,a2) и пусть(u,v) будет произвольная пара состояний общества из этого множества.
Тогда:
(i) (u,v) совпадает с (a1,a2), в этом случае справедливо
(ii) u равно a1, а v не равно a2 (или любой другой подобный
случай).
Выберем
(iii) как u, так и v отлично и от a1, и от a2, тогда осуществим
следующую
процедуру.
Рассмотрим
сначала
тройку
рассмотрим
тройку
Следовательно,
для
любой
упорядоченной
пары
Следовательно, является диктатором.
Лемма 2 доказана.
Из лемм 1 и 2 следует доказательство теоремы Эрроу.
Часто результат теоремы Эрроу воспринимается как необходимость наличия диктатора для осуществления общественного выбора. На самом деле это не является в строгом смысле выводом из теоремы. Она утверждает только невозможность одновременного выполнения всех предпосылок, в том числе и отсутствия диктатора. Поскольку общественный выбор все же осуществляется, это означает, что какие-либо из предпосылок нарушаются.
Некоторые из предпосылок теоремы Эрроу можно в определенном смысле назвать слишком сильными.
Так, предпосылка универсальность области определения, требует принятия в рассмотрение при применении процедуры общественного выбора любых возможных профилей предпочтений экономических агентов. Если ограничить это требование, то не будут выполнены обе леммы, поскольку в них несколько раз выбираются определенным образом профили предпочтений. Можно ли отказаться от этой предпосылки? В принципе, если мы откажемся от нее, то может сложиться такой профиль предпочтений, что или не будет определена на нем процедура, или она будет осуществима, но с нарушением других предпосылок. На практике, тем не менее, такое ограничение встречается в разных формах. Часто принимающие решение группы складываются по интересам. В этом случае сам доступ в группу требует определенных ограничений на индивидуальные предпочтения, а, значит, и на профиль предпочтений. Общество часто ограничивает право принимать участие в голосовании некоторых лиц (бывают ограничения возрастные, по дееспособности, в соответствии с прошлыми поступками лица). Такое ограничение, по-видимому, не является в определенном смысле справедливым, кроме того, оно само является результатом общественного выбора, поскольку для его принятия уже некоторым образом формулируются некоторые оценочные суждения, то есть предполагаются известными общественные предпочтения в отношении этого вопроса. Но такого рода ограничения складываются в разных обществах.
Условие независимости от посторонних альтернатив также можно рассматривать как довольно сильное допущение. Причем принятие его в виде требования к процедуре далеко не всеми может быть оценено как справедливое. Предположим, что в результате применения процедуры выбирается альтернатива A и отвергается B. При этом кто-то предпочитает А, кто-то В, но для них это выбор менее важен, чем, скажем, между С и D. Если происходит изменение предпочтений части группы таким образом, что осуществление альтернативы B становится для него чрезвычайно важным, он ее ценит выше любых иных альтернатив, готов, в частности, уступить и в выборе между С и D, то при процедуре, удовлетворяющей независимости от посторонних альтернатив, это изменение не будет учтено. Однако такое правило может быть важным с точки зрения стабильности общественного выбора.
Однако Литл высказал сомнения в том, что условие независимости от посторонних альтернатив вообще требуется, поскольку в традиционной экономике благосостояния рассматриваются модели с постоянными предпочтениями. Ответом был довод Эрроу, что, хотя в числе традиционных предпосылок экономической теории и постулируется постоянство предпочтений, но в действительности они меняются, поэтому необходимо налагать условие независимости от посторонних альтернатив.
Интересно, что даже вопрос о транзитивности результата процедуры выбора не является бесспорным: Бьюкенен задавался вопросом, должно ли ранжирование, возникающее в результате коллективного выбора удовлетворять условию транзитивности, применяемому к индивидуальным предпочтениям.
Отсутствие правила, удовлетворяющего всем требованиям, означает, что нет способа выбрать процедуру, которая могла бы заменить критерии благосостояния, такие как критерий Парето.
