- •Курс лекций по дисциплине
- •Для специальностей
- •Минск 2010
- •Тема 19. Динамическое программирование 73
- •Тема 20. Использование имитационного моделирования в процессе принятия управленческих решений 89
- •Тема 21. Многокритериальные задачи теории принятия решений 103
- •Тема 22. Экспертизы и обработка экспертных оценок как база решения сложных проблемных ситуаций. Методы дерева целей и анализа иерархий 117
- •Тема 11. Предмет, задачи и основные понятия теории принятия решений Основные понятия и определения
- •11.1. Объект и предмет исследования теории принятия решений. Назначение теории принятия решений и ее основные понятия
- •11.2. Этапы процесса моделирования.
- •11.3. Классификация задач принятия решений
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 12. Использование целочисленной оптимизации в задачах теории принятия решений Основные понятия и определения
- •12.1. Сущность целочисленной оптимизации (целочисленного линейного программирования (цлп))
- •Задача о распределении бюджета
- •12.2. Использование логических условий и формирование зависимых решений с помощью целочисленных переменных
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 13. Игровые модели теории принятия решений Основные понятия и определения
- •13.1 Теория игр как раздел теории принятия решений. Матричные игры с нулевой суммой
- •Решение парных матричных игр с нулевой суммой. Принцип минимакса.
- •13.2 Игры без седловых точек. Использование линейной оптимизации
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 14. Игры с природой Основные понятия и определения
- •14.1 Игры с природой в условиях риска
- •14.2 Игры с природой в условиях неопределенности
- •14.3 Многоэтапные процессы принятия решений
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 15. Сетевые модели теории принятия решений Основные понятия и определения
- •15.1. Понятие о методах сетевого планирования и управления (спу)
- •15.2. Понятие о сетевых моделях и правила построения сетевых графиков
- •15.3. Расчет критического пути сетевого графика
- •Тема 16. Оптимизация сетевых потоков Основные понятия и определения
- •16.1. Задача о максимальном потоке
- •16.2. Задача о потоке минимальной стоимости
- •16.3. Задача о кратчайшем маршруте
- •Тема 17. Сетевое планирование в условиях неопределенности Основные понятия и определения
- •17.1. Общая характеристика, область использования и алгоритм определения временных параметров проекта по методу pert
- •17.2. Обоснование и использование центральной предельной теоремы при расчетах вероятности выполнения проекта в директивный срок
- •17.3. Понятие о стохастических сетях
- •18.1. Характеристика стохастических задач, решаемых в условиях риска
- •18.2. Простейшие методы решения стохастических задач: мм-постановка, mp-постановка (задача с вероятностными ограничениями), pp-постановка
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 19. Динамическое программирование Основные понятия и определения
- •19.1. Понятие о динамическом программировании.
- •19.2. Принцип оптимальности Беллмана и алгоритм решения задач динамического программирования
- •19.3. Вероятностное динамическое программирование и марковские процессы принятия решений
- •19.4. Определение оптимальной стратегии, максимизирующей ожидаемый доход в случае конечного горизонта планирования
- •19.5. Определение оптимальной стратегии для процесса с бесконечным числом этапов (оптимальная долгосрочная стратегия)
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 20. Использование имитационного моделирования в процессе принятия управленческих решений Основные понятия и определения
- •20.1 Виды имитационного моделирования
- •1. Произошло ли событие a?
- •Какое из нескольких событий произошло?
- •Какое значение приняла случайная величина ?
- •Какую совокупность значений приняли случайные величины ?
- •20.2 Имитационное моделирование как метод анализа инвестиционных проектов
- •20.3 Имитационное моделирование денежных потоков проекта
- •20.4 Имитационное моделирование чистой приведенной стоимости проекта
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 21. Многокритериальные задачи теории принятия решений Основные понятия и определения
- •21.1 Классификация многокритериальных задач
- •21.2 Принцип оптимальности Парето.
- •21.3 Принцип равновесия по Нэшу
- •21.4 Обзор методов решения задач векторной оптимизации
- •1. Методы свертки системы показателей эффективности
- •Вопросы для самоконтроля
- •Тема 22. Экспертизы и обработка экспертных оценок как база решения сложных проблемных ситуаций. Методы дерева целей и анализа иерархий Основные понятия и определения
- •22.1 Экспертное оценивание важности объектов
- •22.1.1 Усреднение экспертных оценок
- •22.1.2 Попарное сравнение объектов
- •22.2 Назначение сложных экспертиз
- •22.3 Экспертный анализ сложной проблемы с помощью дерева целей
- •22.4 Метод анализа иерархий: особенности и область применимости
- •Вопросы для самоконтроля
14.2 Игры с природой в условиях неопределенности
В условиях полной неопределенности используются критерии, не требующие знания вероятностей состояний природы - критерии Вальда, Сэвиджа, Гурвица и ряд других.
Критерий Вальда (принцип гарантированного результата)
Этот критерий предлагает выбирать в качестве оптимальной стратегию, которая имеет наибольшее при наименее благоприятных состояниях природы значение функции полезности. Оптимальная по критерию Вальда альтернатива обеспечивает гарантированный выигрыш при наихудшем состоянии природы (максиминный критерий):
Пример. Рассматриваются альтернативные варианты использования товарных рынков. Ожидаемые прибыли для трех рынков приведены в платежной матрице
Возможные новые товарные рынки |
Экономическая ситуация |
|||
стабильная |
стабильная |
нестабильная |
нестабильная |
|
Степень конкуренции |
||||
слабая |
сильная |
слабая |
сильная |
|
Рынок А1 |
530 |
460 |
240 |
220 |
Рынок А2 |
440 |
370 |
300 |
270 |
Рынок А3 |
560 |
400 |
280 |
190 |
По критерию Вальда оптимальной является вторая альтернатива - выход на рынок А2.
Критерий Сэвиджа (минимаксного риска).
Стратегия выбора по критерию Сэвиджа характеризует потенциальные потери и основана на расчете матрицы рисков. Рекомендуется выбирать ту стратегию, при которой в наихудших условиях риск минимален:
Критерий Гурвица.
Критерий
Гурвица представляет комбинацию
критериев Вальда
и крайнего
оптимизма.
Вводятся некоторые весовые коэффициенты
и
,
и предполагается, что природа может
находиться в самом невыгодном
для ЛПР состоянии с вероятностью
и в самом выгодном
– с вероятностью
.
Функция, описывающая критерий Гурвица, имеет вид:
При
критерий Гурвица превращается в
пессимистический критерий Вальда, а
при
- в критерий крайнего
оптимизма.
Значение
выбирается в зависимости от склонности
ЛПР к пессимизму или оптимизму, а также
на основании опыта или здравого смысла.
Следует иметь в виду, что не существует общих рекомендаций по выбору критерия принятия решений в условиях неопределенности. Он должен производиться с учетом конкретной специфики задачи, на основе опыта и интуиции ЛПР.
Оценка необходимости эксперимента в условиях неопределенности
Для любой игровой модели может быть определено минимальное значение выигрыша, который можно получить в наихудшей ситуации. Определение более выгодных стратегий требует информации о будущих состояниях природы. Уровень информированности может быть повышен при обращении к консультационной службе, способной составить хорошо обоснованный прогноз развития ситуации. Можно рассматривать данное действие как эксперимент, проведение которого требует определенных затрат.
С экономической точки зрения эксперимент целесообразно проводить лишь тогда, когда затраты на его проведение не превышают потенциального выигрыша, связанного с информацией о состояниях природы.
Пусть
для игры с природой известны матрица
выигрышей, вероятности
различных состояний природы
и затраты на проведение эксперимента
(
д.е.).
Средний выигрыш игрока в случае отказа от эксперимента равен:
Пусть
эксперимент проведен, и выяснено
действительное состояние природы. Если
этим состоянием оказалось
,
то выигрыш первого игрока
если
,
то
, если
, то
.
На самом деле истинное состояние природы до эксперимента неизвестно, в связи с чем гипотетический средний выигрыш равен
(если
бы мы знали, что реализуется, например
,
то вместо последнего выражения взяли
бы
).
Таким образом, эксперимент имеет смысл проводить, если
Если это не так, то эксперимент неоправдан и для выбора стратегии можно использовать один из критериев, рассмотренных ранее.
