- •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
5.8. Критерий Неймана-Моргенштерна
Допустим, что наилучшей может быть не одна, а несколько игрушек, среди которых нельзя назвать наилучшую. Это условие называется внутренней устоичивостью решения.
Потребуем, чтобы для каждой игрушки, не вошедшей в группу лучших, можно было найти хотя бы одну лучшую среди вошедших в группу лучших. Это условие называется внешней устойчивостью решения.
Множество решений, удовлетворяющих требованию внутренней и внешней устойчивости, называется оптимальным по Нейману-Моргенштерну или просто Н-М решением.
В рассмотренном выше примере Н-М решением будет пара рыбок СР, ЦР, так как:
внутренняя устойчивость ЦР и СР выражается в соотношении 50/50;
внешняя устойчивость выражается в том, что для не вошедших в группу лучших игрушек ЦП ЦР, а СП СР. (ЦП/ЦР=40/60, а СП/СР=20/80).
Каждая игрушка вне множества Н-М (наилучших), взятая в отдельности, может быть лучше (предпочтительнее) каких либо отдельных игрушек из Н-М множества. Но всегда найдется такая игрушка в Н-М множестве, которая будет предпочтительнее ее.
Понятие Н-М множества можно проиллюстрировать в терминах графов. Например рассмотрим граф:
Определим Н-М множества, которые удовлетворяют внешним и внутренним условиям устойчивости. В данном примере это множество пусто. Если возьмем любую пару вершин, то в ней нет внутренней устойчивости, так как в паре есть предпочтение.
Н-М множество можно рассматривать как обобщение множества Парето на случай выбора лучших объектов по качественным критериям, на основе предпочтений, а не количественныхзначений критериев.
Глава 6. Основы теории выбора оптимальной стратегии действий
6.1. Основные понятия теории игр
В основе методов выбора оптимальной стратегии действий лежит теория игр. Игрой называется математическая модель действий двух или более сторон, каждая из которых стремится максимизировать свой выигрыш. Рассмотрим стандартную математическую модель — таблицу решений.
-
В1
В2
...
Вm
А1
F11
F12
...
F1m
А2
F21
F22
....
F2m
...
...
...
....
....
Аn
Fn1
Fn2
....
Fnm
В теории игр эта таблица интерпретируется следующим образом:
А1.....Аn — 1-я играющая сторона;
B1.....Bm — 2-я играющая сторона.
Значения Fij — выигрыш для стороны 1 и проигрыш для стороны 2. Сама таблица решений называется матрицей игры. Может оказаться, что матрица выигрыша для одной стороны не совпадает с матрицей проигрыша для другой стороны, тогда такая игра называется биматричной.
Если выигрыш одной стороны, всегда означает проигрыш другой, то такая игра называется антагонистической. Могут быть игры, в которых обе стороны в выигрыше — неантагонистические игры. Так как выигрыши у разных сторон различны, то неантагонистические игры являются биматричными.
Выбор одной из альтернатив A1, A2, ..., An называется стратегией первого игрока. Выбор одной из альтернатив B1, B2, ...,Bm называется стратегией второго игрока. В совокупности обе стратегии называются стратегией игры.
Значение выигрыша и проигрыша в результате игры называется значением игры.
Если сумма выигрыша одного игрока и проигрыша другого постоянна, то игра называется игрой с постоянной суммой. Если постоянная сумма равна нулю, то это игра с нулевой суммой.