
- •1. Трактовка понятий «оптимальное решение», «правильное решение», «рациональное решение», «эффективное решение»
- •2Проблема векторной (многокритериальной) оптимизации. Отношение Парето.
- •Механизм векторно-оптимизационного выбора
- •6. Проблема информационного обеспечения принятия ур (формирование множества альтернатив, оценка значений показателей, упорядочение показателей, оценка полезности показателей)
- •4. Условия риска и неопределенности при принятии ур. Байесовский подход к принятию решений в условиях риска. Метод Бернулли – Лапласа
- •Принцип Байеса (представление задачи пр в условиях риска и неопределенности в виде таблицы решении)
- •5 Принятие управленческих решений в условиях неопределенности. Критерий гарантированного результата (а. Вальда), минимального сожаления (л. Севиджа), оптимизма – пессимизма (л. Гурвица).
- •Проблемы принятия решений в условиях риска и неопределенности
- •1. Таблица решений
- •Критерий минимального сожаления Севиджа
- •Примеры
- •Критерий оптимизма-пессимизма Гурвица
5 Принятие управленческих решений в условиях неопределенности. Критерий гарантированного результата (а. Вальда), минимального сожаления (л. Севиджа), оптимизма – пессимизма (л. Гурвица).
Проблемы принятия решений в условиях риска и неопределенности
Мы всегда принимаем решение в ситуации риска и неопределенности. Процедуры принятия решения различны.
Риск – это вероятность события, полученная на реальной объективной статистике.
Эта ситуация встречается на практике наиболее часто. Здесь пользуются вероятностным подходом, предполагающим прогнозирование возможных исходов и присвоение им вероятностей.
Последовательность действий аналитика такова:
-
прогнозируются возможные исходы
-
каждому исходу присваивается своя вероятность
-
выбирается критерий (максимизация прибыли)
-
выбирается вариант, удовлетворяющий данному критерию
Неопределенность – это субъективная оценка события (вероятность). Основная трудность здесь состоит в том, что невозможно оценить вероятности исходов. Основной критерий максимизации прибыли здесь не срабатывает, поэтому применяют другие критерии:
-
минимакса (минимизация максимальных потерь)
-
максимина (максимизация минимальной прибыли)
-
др.
Критерий Вальда (максимина, минимакса)
Критерий Вальда, более известный как критерий маскимина (для максимизируемого критерия) или минимакса (для минимизируемого), ориентирован на выбор наиболее трудной ситуации, на пессимистическое развитие событий. Оправдан в условиях конкуренции, наличия активного противодействия, когда возможность возникновения той или иной ситуации определяется не только или не столько природой, сколько действиями людей. В соответствии с ним оптимальным признается вариант, у которого значение полезности является наилучшим из наихудших возможных.
Примеры
1. Таблица решений
Вариант УР |
Нормированные значения полезности вариантов УР в ситуации |
||
1 |
2 |
3 |
|
1 |
0,65 |
0,56 |
0,6 |
2 |
0,42 |
0,66 |
0,98 |
3 |
0,56 |
0,68 |
0,74 |
При использовании критерия Вальда (в данном случае - минимакса) определим гарантированные значения полезности для каждого варианта:
U1 = min [0.65;0.56;0.60] = 0.56
U2 = min [0.42;0.66;0.98] = 0.42
U3 = min [0.56;0.68;0.74] = 0.56
Подученные результаты показывают, что в смысле критерия Вальда лучшими являются варианты 1 и3.
Критерий минимального сожаления Севиджа
Севидж ввел понятие «сожаления». Критерий Сэвиджа ориентирован на минимизацию сожаления, или потерь ЛПР от принятия решения. Сожаление для i–й альтернативы в j–й ситуации рассматривается как разница между лучшим значением показателя качества среди всех альтернатив в данной ситуации и значением этого показателя для i–й альтернативы в той же ситуации. Лучшей в смысле рассматриваемого критерия признается альтернатива с минимальным сожалением. Критерий Сэвиджа, как и критерий Вальда, ориентирован на выбор в качестве лучшей альтернативы так называемого пессимистического варианта.