- •Теория принятия решений
- •Оглавление
- •Ключевые слова
- •Основные понятия
- •1.3 Пример решения задачи
- •Часть 2. Принятие решения в условиях неопределенности.
- •2.1 Постановка задачи
- •2.2 Описание алгоритма решения задачи
- •2.3 Пример решения задачи
- •Часть 3. Принятие решения в условиях риска
- •3.1 Постановка задачи
- •3.2 Описание алгоритма решения задачи
- •3.3 Пример решения задачи
- •Часть 4. Марковская задача принятия решений
- •4.1 Постановка задачи
- •4.2 Описание алгоритма решения задачи
- •Модель динамического программирования с конечным числом этапов
- •Модель динамического программирования с бесконечным числом этапов
- •Метод полного перебора
- •Метод итерации по стратегиям без дисконтирования
- •4.3 Пример решения задачи для конечного числа этапов
- •4.4 Пример решения задачи с бесконечным числом этапов методом полного перебора
- •4.5 Пример решения задачи с бесконечным числом этапов методом итерации по стратегиям без дисконтирования
- •Заключение
- •Литература
Заключение
В настоящем методическом указании рассмотрены три алгоритма принятия решения: в условиях определенности, в условиях риска и в условиях неопределенности.
В первой части указания изложена методика принятия решения в условиях определенности с использованием понятий парного сравнения, согласованности суждений и комбинированного весового коэффициента. Обоснованным считается то решение, в котором суждения не противоречат друг другу и комбинированный весовой коэффициент имеет максимальное значение.
Во второй части указания изложен подход для формирования принятия решения в условиях неопределенности. Под неопределенностью подразумевается отсутствие конкретных значений параметров системы и их вероятности появления. Вместе с тем при этом известны интервалы изменения этих параметров. Критерий принятия решения выбирается в зависимости от предполагаемого сценария развития системы: оптимистический ,пессимистический или промежуточный между ними, а так же от того определяются максимальные доходы или минимальные расходы.
В третьей части указания изложен подход для формирования принятия решения в условиях
риска с использованием вероятностных характеристик параметров анализируемой системы. При
чем для улучшения качества прогноза используются апостериорные вероятности полученные на
основе дополнительного анализа системы.
В четвертой части указания изложена методика принятия решения когда известен вероятностный механизм перехода текущего состояния системы в будущий, который представляется в виде марковской цепи. Последняя представляет собой конечное или бесконечное чередование матриц переходных вероятностей и матриц доходов. В постановке задачи использовались понятия состояние системы, временные этапы, альтернативы принятия решения, функция состояния. Поэтому для поиска решения использовался метод динамического программирования.
Литература
Хемди А. Таха Введение в исследование операций. - М.: Изд. дом “Вильямс”, 2005.
Джон Э. Ханк, Артур Дж.Райтс, Дин У. Уичерн Бизнес-прогнозирование. - М.: Изд. дом “Вильямс”, 2003.
Черноруцкий И. Г. Методы принятия решений.-C-Пб.: Наука, 2005.
Справочник по математике для экономистов под ред. Ермакова В.И. – М: Высшая школа, 1987.