Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Демин / Spisok_voprosov_TPR2019

.docx
Скачиваний:
4
Добавлен:
18.04.2022
Размер:
16.29 Кб
Скачать

Список вопросов к экзамену по всем разделам дисциплины

«Теория принятия решений» (3 семестр)

Видела в тетради Написано Выучено

  1. Основные понятия теории принятия решений. Основные модели и методы теории принятия решений.Основные этапы процесса принятия решений.

  2. Классификация задач принятия решений.

  1. Принятие решений в условиях полной определенности.Типы задач, критериев и общая схема решения. Общие группы методов решения многокритериальных задач принятия решений.

  2. Методы равномерной оптимальности, справедливого компромисса, свертывания критериев (аддитивный критерий), главного критерия, идеальной точки и последовательных уступокв условиях полной определенности.

  3. Нормализация критериевв условиях полной определенности. Принципы максимальной эффективности и минимизации рисков.

  4. Постановка задач линейного программирования. Примеры, различные формы задач и подходы решения.

  1. Множества решений неравенств, уравнений и их систем в задачах линейного программирования. Допустимые решения. Допустимые базисные решения.

  2. Сведения из теории выпуклых множеств. Выпуклые множества в n-мерном пространстве.

  3. Задача линейного программирования в канонической форме. Основные теоремы о множествах оптимальных решений этой задачи.

  4. Геометрический метод решения задачи линейного программирования m x n. Пример для задачи m x 2 (на максимум и минимум).

  5. Аналитический метод решения задачи линейного программирования m x n (симплекс-метод). Для задач на максимум и минимум.

  6. Симплекс-таблицы в симплекс-методе для задач на максимум и минимум.

  7. Метод искусственного базиса в симплекс-методе.

  8. Двойственные задачи линейного программирования. Теоремы двойственности.

  9. Антагонистические матричные игры. Примеры игр: игра в монету, поиск, игра полковника Блотто и др. Максимин и минимакс. Выигрыши двух игроков.

  10. Ситуации равновесия в игре. Понятие седловой точки. Чистые стратегии двух игроков.

  11. Смешанные стратегии двух игроков в матричной игре. Выигрыши игроков в игре.Теорема Дж. фон Неймана о ситуации равновесия.

  12. Аналитическое решение игры 22. Геометрическое решение игры 22.

  13. Лемма о масштабе. Условия эквивалентности смешанных стратегий двух игр.

  14. Свойства оптимальных смешанных стратегий в матричной игре.

  15. Графический метод решения матричной игры (2m).

  16. Графический метод решения матричной игры (n2).

  17. Активные (существенные) стратегии игроков. Теоремы об активных стратегиях.

  18. Принцип доминирования стратегий двух игроков. Теоремы о доминируемых стратегиях.

  19. Вполне смешанная игра. Решение матричной игры nn методом обратной матрицы.

  20. Сведение матричной игры nm к двойственной задаче линейного программирования. Общий подход. Методика решения матричной игры nm симплекс-методом.

  21. Неантагонистические игры. Биматричные игры. Постановка задачи. Функции выигрышей.

  22. Примеры биматричных игр: дилемма узников, семейный спор, перекресток, ястребы-голуби и др.

  23. Принципы доминирования в биматричных играх. Пример для матриц размера 33. Наилучшие стратегии игроков.

  24. Ситуация равновесия по Нэшу в биматричной игре произвольной размерности. Свойства ситуаций равновесия. Теорема Дж. Нэша.

  25. Ситуация равновесия по Нэшу в биматричной игре 22. Поиск смешанных стратегий для двух игроков.

  26. Графическая интерпретация решения в биматричной игре 22 по Нэшу. Сильно равновесные стратегии.

  27. Оптимальность по Парето. Поиск оптимальных стратегий по Парето в биматричной игре 22. Множество Парето. Точка утопии.

  28. Пример поиска оптимальных стратегий по Парето в играх «дилемма узников» и «семейный спор».

  29. Принятие решений в условиях неопределенности. Статистические методы принятия решений. Виды неопределенностей.

  30. Принятие решений в статистических играх в условиях полной определенности. Статистические методы принятия решений. Критерии Вальда, Сэвиджа, Гурвица, ММ-критерий.

  31. Принятие решений в статистических играх в условиях неопределенности. Статистические методы принятия решений. Критерии Байеса, Лапласа, Ходжа-Лемана.

  32. Планирование эксперимента в статистических играх в условиях неопределенности.

  33. Позиционные игры. Дерево решений. Позиционные игры с полной и неполной информацией. Информационное множество.

  34. Нормализация позиционной игры. Привести общий пример для двухходовой позиционной игры с полной информацией.

  35. Сведение позиционной игры к матричной в условиях неполной информации. На примере двухходовых и трехходовых игр.

  36. Сведение позиционных игр к матричным и биматричным в условиях полной информации о стратегиях противника.

  37. Позиционные игры со случайными ходами.

Соседние файлы в папке Демин