- •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
Пример многокритериальной задачи принятия решения
Для отдела центрального конструкторского бюро необходимо преобрести устройство вывода документации на печать (плоттеры). Предварительным анализом поставщиков установлено, что могут быть закуплены плоттеры 3х моделей
Вариант\критерий |
Fмм |
Rdpi |
Vкб |
1 |
4 |
20 |
64 |
2 |
8 |
14 |
128 |
3 |
10 |
12 |
256 |
Fмм - максимально возможный формат отпечатанного чертежа
Rdpi -
Vкб - объем буффера
Требуется используя рассмотренные способы компромисса определить лучший вариант плоттера в двух условиях:
без учета приоритета локальных критериев
С учетом приоритета локальныъ критериев
Решение:
Нормализация исходных данных. Так как локальные критерии имеют различную размерность, то вначале необходимо нормализовать исходную таблицу. Для этого воспользуемся методом идеального вектора.
В качестве идеального вектора выберем: Ug=<10,20,256>
Тогда учитывая, что всего критериев 3 воспользуемся для вычисления формулами (формулы123)
А=56576
Альфа1=0,905
Альфа2=0,0905
Альфа3=0,005
Перейдем от таблицы 1 к таблице 2, путем приведения значений элементов исходной таблицы:
-
Вар\VP
F
R
V
1
0.4
1.0
0.25
2
0.8
0.7
0.5
3
1
0.6
1.0
Выбор наилучшего варианта без учета локальных критериев. Воспользуемся рассмотренными способами компромисса:
принцип равномерности – по принципу квазиравенства 2, по максимину 3ий вариант
принцип уступки:
абсолютная уступка – 3 вариант
относительная – 3ий вариант
Выделение одного оптимизирующего критерия - для плоттера из выбранных критериев наиболее важным является первый, поэтому по таблице 2 выбираем максимальный элемент в столбце F, следовательно поэтому критерию выбираем строку 3.
Принцип последовательной уступки. Выбрали первый столбец, максимальное значение 1. Уступка 0.5. 1-0.5=0.5. Значит вычеркиваем значение <0.5. Отбросили первую строку. По первому столбцу отобрали. Теперь отбираем по второму, максимальное значение 0,7. Уступка 0,05. 0,7-0,05=0,65. Вычеркиваем строку со значеним в столбце <0.65.
Выбор наилучшего варинта с учетом приоритета локальных критериев
Выберев в качестве вектора приоритетов вектор, имеющий вид лямбдабольшое=<лямбда1 лямбда2 лямбда3>
1 2 4
Альфа1=0,4
Альфа2=0,4
Альфа3=0,2
-
F
R
V
1
0.16
0.4
0.1
2
0.32
0.28
0.2
3
0.2
0.12
0.2
Таже последовательность действий
По квазиравенству 3, макисмимина 2
По абсолютной уступке 2
По относительной 2
Выделение одного оптимизирующего критерия 2
Последовательная уступка 2