- •09.03.01 Информатика и вычислительная техника
- •Глава 1 Общие сведения о теории принятия решений
- •1.1 Понятия, связанные с принятием решений
- •1.2 Определенность результатов принимаемых решений
- •1.3 Критерии оценки решения
- •5 Реальные процедуры принятия управленческих решений.
- •1.4 Системы поддержки принятия решения
- •1.5 Математическое моделирование при принятии решений
- •1.6 Классификация математических моделей структурированных систем
- •1.7 Задачи моделирования на различных уровнях принятия решений
- •Глава 2 Системы поддержки принятия решений, основанные на знаниях
- •2.1 Способы описания знаний
- •2.2 Когнитивные модели
- •2.3 Онтологические модели процесса принятия решений
- •Ниже приведены краткие сведения об онтологиях и пример их использования для моделирования процессов принятия решений в системах обучения. Слово «онтология» имеет два значения:
- •Методология создания онтологий. Практическая разработка онтологии включает:
- •2.4 Экспертный подход к принятию решений
- •2.4.1 Методы экспертных оценок
- •2.4.2 Методы средних баллов при оценке альтернатив
- •2.5 Продукционные модели знаний
- •2.5.1 Основные определения
- •2.5.2 Байесовский подход к построению продукционных моделей знаний
- •2.5.3 Структура базы знаний и алгоритм логического вывода
- •Глава 3 Методы оптимизации в задачах принятия решений
- •3.1 Принятие решений на основе методов линейного программирования
- •3.2 Математическая модель планирования производства
- •3.3 Задачи оптимального планирования производства
- •3.4 Транспортная задача
- •3.5 Задачи об упаковке
- •3.5.1 Задача о рюкзаке
- •3.5.2 Задачи упаковки в контейнеры
- •3.6 Задачи о замене оборудования
- •3.6.1 Простейшая задача о замене оборудования
- •3.6.2 Задача об оптимальных сроках замены дискового оборудования
- •3.7 Многокритериальные задачи принятия решений
- •Глава 4 Вероятностные модели формирования и выбора альтернатив решений
- •4.1 Моделирование систем на основе формализма цепей Маркова
- •4.1.1 Определение и динамика цепи Маркова
- •4.1.2 Оценка длительности пребывания процесса во множестве невозвратных состояний
- •4.1.3 Оценка поведения цепей Маркова при большом числе шагов
- •4.2 Модель процесса обучения как цепь Маркова
- •4.3 Система обслуживания заявок с очередью и отказами
- •4.4 Модель динамики информационных ресурсов
- •4.5 Принятие решений об оптимизации инвестиционного портфеля
- •4.6 Имитационное моделирование при принятии решений
- •4.6.1 Система AnyLogic: активные объекты, классы и экземпляры активных объектов
- •4.6.2 Объектно-ориентированный подход
- •4.6.3 Средства описания поведения объектов
- •4.6.4 Анимация поведения и интерактивный анализ модели
- •4.6.5 Примеры имитационного моделирования
- •Глава 5 Сетевые модели поддержки принятия решений
- •5.1 Обыкновенные сети Петри
- •5.1.1 Формальное определение
- •5.1.2 Графы сетей Петри
- •5.1.3 Пространство состояний сети Петри
- •5.1.4 Основные свойства сетей Петри
- •5.1.5 Некоторые обобщения сетей Петри
- •5.1.6 Инварианты сетей Петри
- •5.2 Раскрашенные (цветные) сети Петри (cpn)
- •5.2.1 Мультимножества
- •5.2.2 Формальное определение cpn
- •5.2.3 Функционирование cpn
- •5.2.4 Расширения cpn
- •5.2.5 Сравнение формализмов обыкновенных и раскрашенных сетей Петри
- •5.2.6 О моделирующих возможностях сетей Петри
- •5.3 Моделирование дискретных систем
- •5.3.1 Моделирование вычислительных систем
- •4.3.2 Моделирование программ
- •5.3.3 Моделирование протоколов передачи данных
- •5.3.4. Об исследовании сетей Петри с помощью эвм
- •5.4 Герт-сети
- •5.4.1 Описание герт-сети
- •5.4.2 Производящие функции герт-сетей
- •5.4.3 Вычисление w-функций для типовых соединений дуг
- •5.4.4 Модель процесса обучения как герт-сеть
- •Глава 6 Примеры систем поддержки принятия решений
- •6.1 Система эспла
- •6.1.1 Режимы функционирования системы
- •6.1.2 Принятие решений при техногенных авариях
- •6.1.3 Использование информационных ресурсов
- •6.2 Информационная система дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства рф
- •6.2.1 Общая характеристика системы
- •6.2.2 Использование спутниковых данных
- •6.2.3 Центры приема и обработки спутниковых данных
- •6.2.4 Информационные продукты, формируемые системой
- •6.2.5 Прогнозирование параметров лесных пожаров по данным исдм-Рослесхоз
- •Г.А. Доррер методы и системы принятия решений
- •Красноярск 2016
1.3 Критерии оценки решения
Для выбора наилучшего варианта решения можно использовать различные критерии. Рассмотрим их кратко [26].
1 Пессимистический подход. Можно исходить из наихудшего случая, рассматривая внешний (для организации) мир как врага, который всячески будет стараться уменьшить ее прибыль или увеличить убытки. Такой подход хорош при рассмотрении совершенно бескомпромиссного противостояния двух противников, имеющих противоположные интересы, например, двух армий воюющих между собой государств. Существует раздел науки об исследовании операций – теория игр, в которой рассматриваются методы оптимального поведения в условиях антагонистического или иного конфликта, например, минимизация максимально возможного ущерба. В большинстве случаев это позиция крайнего пессимизма, поскольку часто нет оснований считать внешний мир активным сознательным противником организации.
2 Подход оптимиста прямо противоположен предыдущему подходу. Предлагается исходить из самого благоприятного стечения обстоятельств. Внешний мир в этом случае – друг, а не враг. И надо сказать, что для такой позиции могут быть основания. С точки зрения теории планирования такой подход можно взять за основу, добавив возможности коррекции плана в случае неблагоприятных обстоятельств. Здесь мы приходим к необходимости гибкого планирования, которое обеспечило бы свободу управления в зависимости от складывающейся ситуации. С чисто логической точки зрения оптимизм не менее и не более оправдан, чем пессимизм. Люди вообще и менеджеры, в частности, делятся на два типа – оптимистов и пессимистов. Особенно четко различие проявляется при вложении капитала, поскольку, как правило, увеличение прибыли связано с увеличением риска. Одни люди предпочтут твердый доход (да еще и застрахуются), отказавшись от соблазнительных, но рискованных предложений. Другой тип людей – оптимисты и авантюристы, они уверены, что им повезет. Задача, связанная с оценкой рисков при вложении капитала, рассмотрена в нашем курсе (раздел 3.5).
3 Непрерывное принятие решений. Такой подход является развитием предыдущего, он фактически предполагает, что придется много раз принимать решения по аналогичным вопросам. При этом рассчитывается средний доход за весь период планирования. Такой подход вполне обоснован, когда решения принимаются достаточно часто, например, каждую неделю или каждый день. Если события происходят много раз, то для принятия решений естественно использовать методы вероятностного моделирования, добиваясь максимума среднего дохода.
4 Подход, основанный на понятии упущенной выгоды. При таком подходе рассматривается уменьшение прибыли в случае, когда фактическая ситуация оказывается более благоприятной, чем было принято в решении. Этот критерий в общем случае противоречат пессимистическому подходу.
В каждом конкретном случае ЛПР приходится решать, какой из критериев для него важнее, либо находить компромисс между критериями. В этом случае мы имеем дело с задачами многокритериальной оптимизации. При решении экономических задач может оказаться полезной хорошо разработанная и имеющая развитый математический аппарат теория полезности, в частности, так называемая«маржинальная полезность» в теории поведения потребителя.
