Принятие решений в условиях неопределенности. Основано на том, что вероятности различных вариантов ситуаций развития событий субъекту, принимающему рисковое.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Критерий «максимакса»
Advertisements

Лекция 5. Игры с природой Понятие игры с природой 5.2. Принятие решений в условиях неопределенности.
Стохастические игры Игры с «природой». Основные определения К теории игр примыкает так называемая теория статистических решений. Зачастую принятие управленческих.
Принятие решений в условиях неопределённости и риска Игры с природой. Принятие решений в условиях полной неопределенности Выполнил студент 245 гр. Пермяков.
Модели принятия решений Богословский факультет ПСТГУ.
Первухин Михаил Александрович Доцент кафедры математики и моделирования Лекция 4. Теория игр Игры с природой. Первухин Михаил Александрович
Планирование маршрута доставки груза в смешанном сообщении.
Принятие решений в условиях риска Методы принятия решений в условиях риска разрабатываются и обосновываются в рамках так называемой теории статистических.
Тема « Типовые модели управления » Модель выбора сегментов рынка Пусть n – число возможных сегментов рынка данного предприятия и данного товара (n 2);
Лекция 12 РАЗЛИЧЕНИЕ СИГНАЛОВ МНОГОАЛЬТЕРНАТИВНЫЕ ЗАДАЧИ ВЫБОРА РЕШЕНИЯ.
Лекция 6. Игры с природой: принятие решений в условиях риска
СТАТИСТИЧЕСКИЕ ИГРЫ Выполнили: Петрук К. Черняк А. Чикиш Ю.
Моделирование конфликтных ситуаций в экономике Игры с природой.
Основные понятия ИО. Исследование операций Комплексная математическая дисциплина, занимающаяся построением, анализом и применением математических моделей.
Модификации «универсальных решений» интервальной системы линейных уравнений Зоркальцев Валерий Иванович, проф., д.т.н., Заведующий лабораторией «Методов.
Разработка стредств поддержки принятия решения в условиях определенности и в условиях неопределенности Гузаиров И.Х 08 ПОВТу.
Теория игр и принятия решений 1. 1.Основные понятия Рассмотренные ЗЛП формулировались в условиях полной информации. Их можно отнести к совокупности задач.
Управленческие решения IBI Международный Банковский Институт --- НОУ «Международный банковский институт» Санкт-Петербург 2006 М.З.Эпштейн М.З.Эпштейн.
LOGO ЗАДАЧИ С ПАРАМЕТРАМИ.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ Теоретические основы анализа результатов прогнозирования Лекция 7.
Транксрипт:

Принятие решений в условиях неопределенности

Основано на том, что вероятности различных вариантов ситуаций развития событий субъекту, принимающему рисковое решение, неизвестны. В этом случае при выборе альтернативы принимаемого решения субъект руководствуется, с одной стороны, своим рисковым предпочтением, а с другой соответствующим критерием выбора из всех альтернатив по составленной им «матрице решений». Основные критерии, используемые в процессе принятия решений в условиях неопределенности, представлены ниже:

1. Критерий Вальда (критерий «максимина»). 2. Критерий «максимакса». 3. Критерий Гурвица (критерий «оптимизма-пессимизма» или «альфа-критерий»). 4. Критерий Сэвиджа (критерий потерь от «минимакса»).

Критерий Вальда 1. Критерий Вальда (или критерий «максимина») предполагает, что из всех возможных вариантов «матрицы решений» выбирается та альтернатива, которая из всех самых неблагоприятных ситуаций развития события (минимизирующих значение эффективности) имеет наибольшее из минимальных значений (т.е. значение эффективности, лучшее из всех худших или максимальное из всех минимальных). Критерием Вальда (критерием «максимина») руководствуется при выборе рисковых решений в условиях неопределенности, как правило, субъект, не склонный к риску или рассматривающий возможные ситуации как пессимист.

Критерий «максимакса» 2. Критерий «максимакса» предполагает, что из всех возможных вариантов «матрицы решений» выбирается та альтернатива, которая из всех самых благоприятных ситуаций развития событий (максимизирующих значение эффективности) имеет наибольшее из максимальных значений (т.е. значение эффективности лучшее из всех лучших или максимальное из максимальных). Критерий «максимакса» используют при выборе рисковых решений в условиях неопределенности, как правило, субъекты, склонные к риску, или рассматривающие возможные ситуации как оптимисты.

Критерий Гурвица 3. Критерий Гурвица (критерий «оптимизма-пессимизма» или «альфа- критерий») позволяет руководствоваться при выборе рискового решения в условиях неопределенности некоторым средним результатом эффективности, находящимся в поле между значениями по критериям «максимакса» и «максимина» (поле между этими значениями связано посредством выпуклой линейной функции). Оптимальная альтернатива решения по критерию Гурвица определяется на основе следующей формулы:

А i =а *Э MAXi + (1 а) * Э MINi, где A i средневзвешенная эффективность по критерию Гурвица для конкретной альтернативы; а альфа-коэффициент, принимаемый с учетом рискового предпочтения в поле от 0 до 1 (значения, приближающиеся к нулю, характерны для субъекта, не склонного к риску; значение равное 0,5 характерно для субъекта, нейтрального к риску; значения, приближающиеся к единице, характерны для субъекта, склонного к риску); Э MAXi максимальное значение эффективности по конкретной альтернативе; Э MINi минимальное значение эффективности по конкретной инициативе. Критерий Гурвица используют при выборе рисковых решений в условиях неопределенности те субъекты, которые хотят максимально точно идентифицировать степень своих конкретных рисковых предпочтений путем задания значения альфа- коэффициента.

Критерий Сэвиджа 4. Критерий Сэвиджа (критерий потерь от «минимакса») предполагает, что из всех возможных вариантов «матрицы решений» выбирается та альтернатива, которая минимизирует размеры максимальных потерь по каждому из возможных решений. При использовании этого критерия «матрица решения» преобразуется в «матрицу потерь» (один из вариантов «матрицы риска»), в которой вместо значений эффективности проставляются размеры потерь при различных вариантах развития событий. Критерий Сэвиджа используется при выборе рисковых решений в условиях неопределенности, как правило, субъектами, не склонными к риску