- •Úplný seznam otázek:
- •1. Uveďte stručný popis libovolného praktického problému, který by bylo možné řešit pomocí rozhodovacího modelu. Zdůvodněte, proč je použití tohoto modelu V dané situaci adekvátní.
- •2. Co je to rozhodovací proces? Stručně popište jeho jednotlivé fáze.
- •3. Klasifikujte konfliktní situace. Co rozumíme pojmem „inteligence hráče“?
- •7. Jaké znáte typy dominance V rozhodovacích modelech? Ke každému typu uveďte stručnou charakteristiku a způsob, jak jej V rozhodovacím modelu zjistíte.
- •8. Co je to profil rizika alternativy? Jak se vyjadřuje a jakou informaci poskytuje?
- •9. Jaká znáte pravidla pro rozhodování za rizika? Uveďte jejich stručnou charakteristiku. Co vše potřebujete znát k tomu, abyste je mohli aplikovat?
- •10. Jaká znáte rozhodovací pravidla pro rozhodování za nejistoty vhodná pro optimistického rozhodovatele (alespoň 2)? Stručně popište jejich princip a zdůvodněte, proč jsou optimistická.
- •11. Jaká znáte rozhodovací pravidla pro rozhodování za nejistoty vhodná pro pesimistického rozhodovatele (alespoň 2)? Stručně popište jejich princip a zdůvodněte, proč jsou pesimistická.
- •5. Co říká základní věta maticových her? Jakým způsobem je třeba chápat termín „optimální strategie“?
- •6. Co je to čistá a smíšená strategie? Je možné, abychom se ve hře chovali přesně podle doporučení naší optimální strategie a přesto prohráli? Proč?
- •7. Co je to sedlový bod hry? Jak jej hledáme? Musí mít každá hra sedlový bod?
- •1. Uveďte hlavní chyby, kterých se třeba se vyvarovat při konstrukci modelu vícekriteriální analýzy variant.
- •2. Uveďte obsah a výstupy fáze Intelligence při konstrukci modelu vícekriteriální analýzy variant.
- •3. Uveďte obsah a výstupy fáze Design při konstrukci modelu vícekriteriální analýzy variant.
- •10. Uveďte a popište hlavní výhody a nevýhody modelů dea (alespoň 2 výhody a 2 nevýhody).
- •9. Na jakém principu je založeno cílové programování V modelech vícekriteriální optimalizace? Jak se konstruují cílové omezující podmínky?
- •10. Jakým způsobem se zohledňují různé váhy kriteriálních funkcí V modelech cílového programování? Jaký je rozdíl mezi jednostrannou a oboustrannou penalizací odchylek od zadaných cílů?
- •1. Uveďte podstatu a význam strukturních modelů.
- •2. Klasifikujte modely strukturní analýzy podle jejich vazby na okolí a z hlediska časového faktoru. Ke každé kategorii uveďte příklad.
- •3. Co je to input-output tabulka V modelu strukturní analýzy? Stručně charakterizujte její jednotlivé kvadranty.
- •4. Jaký je rozdíl mezi diskrétní a spojitou veličinou? Uveďte praktické příklady použití obou těchto typů veličin.
- •5. Proveďte klasifikaci stochastických procesů podle povahy náhodné a nenáhodné proměnné. Ke každé kategorii uveďte příklad.
- •6. Jaké problémy jsou řešitelné pomocí Bernouliho posloupnosti? Uveďte praktické příklady a stručně je okomentujte.
- •7. Co je to Poissonův proces? Co vyjadřuje jeho intenzita? Uveďte příklady praktické aplikace a stručně je okomentujte.
- •8. Co je to spojování poissonovských procesů? Jak se provádí?
- •1. Uveďte praktické příklady použití markovských řetězců. Co je markovská vlastnost?
- •2. Co je podmíněná pravděpodobnost přechodu V markovských řetězcích? Co obsahuje vektor absolutních a limitních pravděpodobností markovského řetězce?
- •3. Co je intenzita provozu systému hromadné obsluhy a jak se vypočítá? Jakých hodnot může reálně nabývat její hodnota, aby systém uspokojivě fungoval?
- •4. Co je to Kendalova klasifikace systémů hromadné obsluhy?
- •5. Jaká jsou možná uspořádání kanálů obsluhy? Rovněž uveďte a popište základní způsoby organizace fronty (řády fronty).
- •5. Co jsou a k čemu slouží tzv. „archetypy systému“?
- •6. Zvolte si nějaký reálný systém a uveďte příklad stavových a tokových proměnných, které se V něm nacházejí.
- •7. Popište a vysvětlete základní prvky „diagramu stavů a toků“.
- •8. Vysvětlete, co je „cíl-hledající“ (negativní) smyčka a „sebeposilující“ (pozitivní) smyčka. Uveďte příklady.
7. Jaké znáte typy dominance V rozhodovacích modelech? Ke každému typu uveďte stručnou charakteristiku a způsob, jak jej V rozhodovacím modelu zjistíte.
7.1. Dominace alternativ – vztah mezi dvěma alternativami
Možno říci, že jedna alternativa je lepší (dominující) a druhá zas horší (dominovaná) či že jsou obě varianty srovnatelné (vzájemně nedominované).
Nejčastější kritérium dominance používané pouze pro označení alternativ dominovaných, nevýhodných, které je možno z rozhodovacího problému vypustit a celou situaci zjednodušit
dominance podle výplat – nejjednodušší forma a zároveň nejsilnější formou
založena na požadavku, aby dominující alternativa poskytovala všechny výplaty lepší nebo stejně dobré jako alternativa dominovaná, aby nejhorší výplata dominující alternativy byla lepší nebo stejná jako nejlepší výplata alternativy dominované.
Dominance podle stavů okolností – slabší forma dominance
Je založena na požadavku, aby dominující alternativa poskytovala pro každý stav okolností výplaty lepší nebo stejné jako alternativa dominovaná.
Dominance podle pravděpodobností – je nejslabší a zároveň nejsložitější formou dominance. Pravděpodobnosti hodnot výplat stejných nebo lepších než nějaká hodnosta x jsou pro dominující alternativu větší nebo stejně než pro alternativu dominovanou.
8. Co je to profil rizika alternativy? Jak se vyjadřuje a jakou informaci poskytuje?
8.1. = jedná se o komulativní pravděpodobnost dosažení požadované výše hodnot výplat. Pro alternativu Ai lze spočítat komulativní pravděpodobnost P (vij ≥ x)
8.2. umožňuje globální pohled na pravděpodobnost dosažení určité velikosti výplat jednotlivými alternativami
8.3. Lze odpovědět na dvě otázky:
- S jakou pravděpodobností dosáhnou jednotlivé alternativy určité hodnoty výplat?
- Jakou minimální výplatu je možné očekávat u jednotlivých alternativ s danou pravděpodobností?
9. Jaká znáte pravidla pro rozhodování za rizika? Uveďte jejich stručnou charakteristiku. Co vše potřebujete znát k tomu, abyste je mohli aplikovat?
9.1. Očekávaná hodnota výplaty – pro výběr nejvhodnější alternativy může rozhodovatel použít Bayesův princip.
Slouží pro výběr nejlepšího rozhodnutí za podmínek rizika se používají očekávané hodnoty výplat.
Pomocí nich se odhadují jeho důsledky
Nejvýhodnější je volit alternativu, která dosahuje nejvyšší očekávanou střední výplatu
Očekávaná hodnoty výplaty (EMV) představuje vážený aritmetický průměr všechny výplat každé alternativy. Váhami jsou pravděpodobnosti realizace jednolitých stavů okolností. Pokud je kritériem v rozhodovací situace maximalizace výplaty, bude vybrána alternativ s maximálním EMV
AI : EMV1 = max ENVi = ∑ pj vij
kde EMV je očekávaná hodnota výplaty a p je ppts realizace
9.2. očekávaná možná ztráta – souvisí spolu princip očekávané možné ztráty (EOL) a princip očekávané hodnosty výplaty (EMV) při rozhodování za rizika
Představuje vážený aritmetický průměr ztrát každé alternativy, kde váhami jsou ppts realizace jednotlivých stavů okolností. Podle tohoto pravidla bude vybrána alternativa s minimální hodnotou EOL, tedy:
AI : min EOLi = min ∑ pj (max vij – vij) = min ∑ pj zij
9.3. pravděpodobnost dosažení aspirační úrovně – jiným rozhodovacím kritériem je porovnávání pptsí, s nimiž jednotlivé alternativy budou poskytovat alespoň určitou hodnotu výplaty.
Nejvýhodnější alternativa je vybírání na základě ppts, s jakou bude její výplata lepší než požadovaná úroveň výplaty „alfa“
Označíme-li PAi ppts dosažení aspirační úrovně výplaty alternativou Ai, můžeme pro maximalizační kritérium psát:
PAi = P (vij ≥ alfa) = 1 - ∑ pj= ∑pj