- •Введение Решения в условиях определенности, риска и неопределенности
- •Тема 1. Матричные игры Лекция 1. Матричные игры
- •Лекция 2. Матричные игры (продолжение) Дублирование и доминирование стратегий
- •Решение игры
- •Решение игры
- •Решение игры
- •Лекция 3. Матричные игры (продолжение)
- •Приближенный метод решения матричных игр
- •Лекция 4. Принятие решений в условиях неопределенности
- •Критерий Лапласа:
- •Лекция 6. Биматричные игры
- •Непрерывные игры
- •Позиционные игры
- •Контрольные вопросы и задания
Критерий Лапласа:
;
;
;
;
Критерий Вальда: среди наихудших вариантов
,
наилучший соответствует
,
следовательно, принимаем альтернативу
А2.
Критерий максимального оптимизма. Соответствует альтернативе, для которой
- минимальное.Критерии Сэвиджа рассчитывается по матрице рисков:
Альтернатива Сценарий |
S1 |
S2 |
S3 |
S4 |
S5 |
А1 |
1 |
4 |
1 |
2 |
0 |
А2 |
3 |
2 |
0 |
0 |
4 |
А3 |
0 |
0 |
8 |
1 |
2 |
А4 |
3 |
2 |
1 |
3 |
2 |
Максимальные
элементы для каждого критерия матрицы
рисков равны
.
Принимаем альтернативу, соответствующую
минимальному значению
,
то есть А4.
В соответствии с критерием Гурвица на уровне a = 0,6 , функции полезности равны:
;
;
;
Принимаем альтернативу А2 с наименьшей функцией полезности.
Предположим,
что в рассмотренной схеме известны
вероятности
того, что реальная ситуация развивается
по варианту
.
Именно такое положение называется
частичной неопределенностью. При
принятии решений в таких ситуациях
можно выбрать одно из следующих правил.
Правило
максимизации ожидаемого дохода.
Доход, получаемый при принятии i-го
решения, является случайной величиной
с рядом распределения
|
|
|
… |
|
p |
|
|
… |
|
Ожидаемый
доход при принятии i-го
решения оценивается математическим
ожиданием
соответствующей случайной величины
.
Правило
максимизации ожидаемого дохода
рекомендует принять решение, приносящее
максимальный ожидаемый доход
.
Правило
минимизации ожидаемых сожалений.
Сожаления при реализации i-го
решения представляются случайной
величиной
с рядом распределения
|
|
|
… |
|
p |
|
|
… |
|
Ожидаемые
сожаления оценивается математическим
ожиданием
соответствующей случайной величины
.
Правило минимизации ожидаемых сожалений
рекомендует принять решение, влекущее
минимальные ожидаемые сожаления
Теорема эквивалентности правил максимизации ожидаемого дохода и минимизации ожидаемых сожалений. Решения, рекомендуемые правилами максимизации ожидаемого дохода и минимизации ожидаемых сожалений, всегда совпадают.
Доказательство. Имеем:
,
так
как
не зависит от i.
Поэтому
на том же решении, что и
.
В заключение следует отметить, что решения, предлагаемые различными правилами, не всегда совпадают. Лицу, принимающему решение, следует понимать, что оно будет нести ответственность за последствия
