- •Глава 1. Описание задач принятия решения на содержательном уровне
- •1.1. Примеры задач принятия решения
- •1.2. Основные требования к задачам принятия решения.
- •1.3. Типы критериев в задачах принятия решений.
- •1.4. Типы шкалы для измерения критериев
- •1.5. Основные понятия, используемые в задачах принятия решения
- •1.6. Специфика зпр
- •1.7. Классификация задач принятия решения
- •Глава 2. Основная математическая модель зпр
- •2.1. Модель зпр в табличной форме
- •2.2. Модель зпр в аналитической форме
- •2.3. Модель зпр в графической форме
- •Глава 3. Решение зпр в условиях определенности
- •3.1. Этапы решения зпр в условиях определённости
- •3.2. Способы свертки векторных критериев
- •3.2.1. Сильные и слабые критерии
- •3.2.2. Свёртка сильных критериев
- •Аддитивный способ свертки.
- •Нормирование частных критериев.
- •Мультипликативный способ свертки.
- •4) Критерий минимального удаления от идеала.
- •5). Статистические обобщенные критерии.
- •3.3. Способы определения весовых коэффициентов в сильных обобщенных критериях
- •3.3.1. Метод непосредственного определения усреднённых экспертных оценок весовых коэффициентов при наличии нескольких экспертов.
- •3.3.2. Метод ранжирования для определения весовых коэффициентов.
- •3.3.3. Определение весовых коэффициентов путём усреднения предпочтений при наличии нескольких экспертов.
- •3.3.4. Метод объективизации значений весовых коэффициентов (метод попарного сравнения, метод последовательных предпочтений).
- •3. 4. Слабые критерии оптимальности
- •3. 4. 1. Критерий удовлетворения техническим требованиям
- •3. 4. 2. Критерий принадлежности множеству Парето
- •3.4.3. Виды множеств Парето. Правило паруса.
- •3.4.4. Алгоритм формирования множества Парето
- •3.4.5. Графический способ построения множества Парето
- •3.5. Множество Парето и другие критерии оптимальности
- •3.5.1. Множество Парето и критерий удовлетворения тз
- •3.5.2. Множество Парето и обобщенный критерий в виде самого важного частного и остальных критериев как ограничений.
- •3.5.3. Множество Парето и требование экстремума одного из частных критериев
- •3.5.4. Множество Парето и обобщенный аддитивный критерий
- •3.5.5. Множество Парето и обобщенный мультипликативный критерий
- •3.5.6. Множество Парето и критерий последовательной уступки
- •3.6. Множество Парето и шкалы измерений
- •3.7. Достоинства множества Парето
- •3.8. Выражение предпочтений лпр в критериях оптимальности
- •3.9. Общая схема решения зпр в условиях определенности
- •Глава 4. Принятие решения в условиях неопределенности
- •4.1. Постановка задачи
- •4.2. Основные методы принятия решений в условиях неопределенности
- •4.2.1. Метод максимина или гарантированного выигрыша
- •4.2.2. Метод Сэвиджа (метод матрицы сожалений)
- •4.2.3. Метод Гурвица
- •4.3. Принятие решений в условиях риска
- •4.3.1. Постановка задачи
- •4.3.2. Kритерий математического ожидания
- •4.3.3. Критерий равновозможности состоянии
- •Глава 5. Принятие решений в задачах с нечисловыми критериями
- •5.1. Основные типы отношений.
- •5.2. Способы задания отношений.
- •5.3 Основные операции над отношениями
- •Помимо типовых существуют специальные операции над отношениями.
- •5.4. Основные свойства отношений
- •5.5. Два подхода к выявлению предпочтений в зпр с нечисловыми критериями.
- •5.6. Типы решающих правил при определении предпочтений
- •5.7. Парадоксы голосования.
- •5.8. Критерий Неймана-Моргенштерна
- •Глава 6. Основы теории выбора оптимальной стратегии действий
- •6.1. Основные понятия теории игр
- •6.2. Понятие устойчивости игры и равновесия по Нэшу
- •1. Выбор стратегии Зарей.
- •2. Выбор стратегии Лучом.
- •6.3. Понятие об играх со смешанной стратегией
5.7. Парадоксы голосования.
В ЗПР с нечисловыми критериями могут возникнуть тупиковые ситуации, не позволяющие решить задачу на базе обычных критериев, основанных на здравом смысле. Такие ситуации носят название парадоксов. Они могут возникнуть при определении лучшего объекта методом голосования, который, как обычно считается, должен дать наилучшее коллективное решение. Однако это не всегда так. Рассмотрим парадоксы голосования на следующем примере. Пусть имеется 4 типа игрушек:
ЦП — цветные птички;
СП — серебристые птички;
ЦР — цветные рыбки;
СР — серебристые рыбки.
Пусть имеется четыре группы детей, предпочтения которых распределились следующим образом:
группа 1 СР СП ЦР ЦП — 10%
группа 2 СП ЦР ЦП СР — 20%
группа 3 ЦР ЦП СР СП — 30%
группа 4 ЦП СР СП ЦР — 40%
Вопрос: Какой тип игрушек надо выпускать, чтобы удовлетворить наибольшее количество детей?
1. Пусть вопрос решается по относительному большинству. Тогда в первом туре голосования выигрывают сторонники ЦП, так как ЦП на первое место поставили 40% голосовавших. Но тогда сторонники ЦР, отдавшие предпочтение ЦР перед ЦП потребуют второго тура голосования и соберут 10+20+30=60% голосов, т. е. больше чем сторонники ЦП. Но тогда сторонники СП, отдавшие предпочтение СП перед ЦР, потребуют третьего тура голосования и выиграют, так как наберут 10+20+40=70% голосов, т. е. больше чем сторонники ЦР.
Для дальнейшего подсчета голосов составим таблицу голосования, в которой учтены указанные выше предпочтения всех четырех групп детей для каждой пары игрушек. Число в таблице, находящееся на пересечении строки X и столбца Y, указывает, какое общее количество голосов собрала игрушка X при её сравнении с игрушкой Y Так предпочтению ЦП перед СП отдали в сумме 70 процентов голосовавших, а обратному предпочтению только 30.
|
ЦП |
ЦР |
СП |
СР |
ЦП |
Х |
40 |
70 |
90 |
ЦР |
60 |
Х |
30 |
50 |
СП |
30 |
70 |
Х |
20 |
СР |
10 |
50 |
80 |
Х |
Из этой таблицы вытекают следующие соотношения:
В соответствии с этой таблицей в четвертом туре голосования сторонники СР выиграют у сторонников СП, т.к. СР/СП=80/20. Но тогда снова воспрянут духом сторонники ЦП, потребуют пятого тура голосования и выиграют его у сторонников СР, так как ЦП/СР=90/10, после чего можно начинать все сначала. Таким образом, принцип относительного большинства не позволяет определить наилучший тип игрушки.
Рассмотрим другие системы голосования.
2. Кубковая или олимпийская система. В этом случае результат голосования будет зависеть от разбиения участников на группы.
В третьем варианте, при выигрыше ЦП у СП, можно сравнивать ЦП с равносильными ЦР и СР (у них ничья). Но оказывается, что результат будет зависеть от выбора первого соперника ЦП — если им будет СР, а потом ЦР, то выигрывает ЦР, если наоборот — сначала соперник ЦР, а потом СР, то результатом будет ничья. Таким образом, и здесь результат голосования неоднозначен.
3. Турнирная система. Будем рассматривать таблицу как турнирную. Тогда каждый вид игрушки собирает число голосов, равное сумме чисел в соответствующей строке таблицы голосования:
ЦП=40+70+90=200
ЦР=140
СП=120
СР=140
Так как мы хотим определить лучшую игрушку, то можно удалить из таблицы голосования худшую игрушку, вычеркнув соответствующую строку и столбец для СП.
После удаления из таблицы строки и столбца СП получаем после пересчета:
ЦП=130
ЦР=110
СР=60
После аналогичного удаления СР получаем:
ЦП=40
ЦР=60
Выигрывает ЦР, хотя в двух предыдущих случаях выигрывала ЦП. Выигрыш ЦР — нелогичен. Таким образом, ни одна из коллективных систем не даёт однозначного ответа на вопрос о лучшей игрушке. Чтобы определить лучшую игрушку, нужно скорректировать понятие оптимальности. Это понятие оптимальности формируется с помощью критерия Неймана-Моргенштерна.