- •Эволюция теории принятия решений
- •Функции полезности
- •Выработка решений в условиях определенности Принцип оптимальности. Задача принятия решений в условиях определенности
- •Однокритериальные задачи оптимизации
- •Многокритериальные задачи принятия решений
- •Способ абсолютной и относитльной уступки
- •Принцип последовательной уступки
- •Свертка локальных критериев
- •Способы нормализации локальных критериев
- •Пример многокритериальной задачи принятия решения
- •Критерии эффективност и их шкалы Критерий эффективности
- •Группа критериев оптимальности
- •Группа критериев адаптивности
- •Шкалы критериев эффективности.
- •Принятие решений в условиях неопределенности
- •Принятие решений с использованием критерия Лапласа
- •Принятие решений по критери Вальда
- •Критерий Севиджа
- •Принятие решений по критерию Гурвица
- •Принятие решений в условиях риска
- •Критерий ожидаемого значения результата
- •Принятие решения в условиях конфликта(элменты теории игр) Основные понятия теории игр
- •Нижняя и верхняя цена игры. Принцип минимакса
- •Вплоне определенные игры (игры с седловой точкой)
- •Игры не содержащие седловой точки. Смешанные стратегии
- •Решение игр в смешанных стратегиях аналитическим методом. Игра 2х2
- •Решение игры в смешанных стратегиях графоаналитическим методом
- •Методы решения задач mxn.
- •Задача. Решить игру с платежной матрицей
- •Разработка вариантов решений и принятие решений с использованием теории массового обслуживания.
- •Понятие марковского случайного процесса
- •Потоки событий
- •Предельные вероятности системы. Уравнения Колмогорова
- •Вычисление вероятностей состояний как функций времени(в переходный период)
- •Потоки Пальма и Эрланга
- •Рассмотрим применение нормированного потока Эрланга для решения задачи теории массового обслуживания.
- •Процесс гибели и размножения
- •Многоканальная система массового обслуживания с ограниченной очередью
- •Циклические ветвящиеся процессы
- •Применение математического аппарата для параллельных конечных марковских цепей для оценки доставки сообщений в компьютерных сетях
- •Элементы статистической теории принятия решений
Способ абсолютной и относитльной уступки
способ абсолютной уступки по существу представляет собой суждение: лучшим по принципу абсолютной уступки считается компромис при котором при абсолютном снижении суммы критериев не превышает суммы приращений оставшихся критериев.
Пример.
Пусть значения локальных критериев заданы таблицей
Варианты |
F1 |
F2 |
F3 |
1 |
F11 |
F12 |
F13 |
2 |
F21 |
F22 |
F23 |
3 |
F31 |
F32 |
F33 |
Для применения принципа абсолютной уступки предположим, что мы сравниваем между собой последовательно варианты 2 и 1, если окажется что вариант 2 лучше, чем вариант 1, то вариант 1 отбрасывается, а сравниваются между собой варианты 3 и 2. Так до тех пор, пока останется 1 вариант. Вычисляем приращение
дельта f1=f21-f11>0(фотка)
дельтаf2=f22-f12<0
дельтаf3=f23-f13<0 Если дельтаf1>|дельтаf2+дельтаf3|
Эта задача будет решаться с использованием принципа абсолютной уступчивости может решаться: (фотка)
F1=f11+f12+f13
F2=f21+f22+f23
F3=f31+f32+f33
Maxfi
Тот вариант, которому соответствует значение максимума принимается за решение.
Основным достоинством этого метода является простоа его использования, а недостатком – то, что он черезвычайно чувствителен к значениям каждого критерия и сильно отлчиная величина одного из них может существено повлиять на общее решение задачи.
Принцип относительной уступки, чтобы скомпенсировать основной недостаток предыдущего способа в способе отнсительной уступки проводится предварительное приведение каждого значения критерия к некоторому общему понятию. Для этого сначала в каждом столбце таблицы отыскивается максимальное значение критерия, затем создается новая таблица относительных значений критериев. Эти значения получаются путем деления значений элементов исходной таблицы на выбранные максимальные значения столбцов.
С практической точки зрения эта задача может быть решена путем перемножения элементов строк исходной таблицы и выбора из них максимальных.
Достоинства: не требует предварительной нормализации значений критериев. Так как она реализуется автоматически путем деления назначения максимального элемента.
Принцип последовательной уступки
Все рассмотренные способы достаточно хорошо работают в тех случаях когда критерии имеют может быть и различные значения, но одинаковую важность. Но в большинстве практических задач выбираемые критерии многокритериальной задачи имеют и разную важность.
Предположим что для данной таблицы наиболее важным является критерий F1, менее важным F2 и еще менее важным F3. Критерии должны быть предварительно отранжированы по убыванию. Тогда по исходной таблицу сначала отыскивается вариант обращающий первый критерий в максимум. Это реализуется путем выбора максимального элемента в первом столбце таблицы. Затем из некоторых физических соображений, например из точности по которой задается критерий F1. На этот критерий F1 накладывается уступка дельта F1 и при значении F1max-дельтаF1 выбирается вариант, обращающий в максимум второй по рангу критерий(F2). Затем уступка накзладывается на критерий F2 и отсыкивается F3. Все варианты критерия F1, не удовлетворяющие выбранной уступке, отбрасываются и в дальнейшем не рассматриваются. Так до тех пор, пока не останется 1 критерий.
Предположим:
Вар |
F1 |
F2 |
F3 |
1 |
21 |
14 |
… |
2 |
13 |
10 |
… |
3 |
30 |
10 |
… |
4 |
7 |
40 |
… |
5 |
28 |
13 |
… |
В соответствии с рассмотренным подходом найдем в первом столбце максимальный элемент 30 ему соответствует 3ий вариант.
Предположим, что делаем уступку в 10 единиц.(фото) Тогда Fi на первом шаге=30-10=20
Возворащаясь к первому столбцу смотри какие варианты не удовлетворяют уступке(2,4 – отбрасываются). И так пока не останется 1 вариант.