- •Предисловие
- •Введение
- •Глава 1. Графическое представление критерИев
- •1.1. Критерии с прямоугольными конусами предпочтения
- •1.1.1. Минимаксный критерий
- •1.1.2. Критерий Гермейера
- •1.1.3. Критерий Сэвиджа
- •1.3. Производные критерии
- •1.3.1. Критерий Ходжа-Лемана
- •1.1.4. Критерий азартного игрока
- •1.2. Критерий с прямыми предпочтения
- •1.3.2. Критерий произведений
- •1.3.3. Критерий Гурвица
- •1.3.4. Критерий Байеса-Лапласа
- •1.3.5. Обобщенные критерии
- •Глава 2. Количественные характеристики ситуации принятия решений
- •2.1. Влияние информации на процесс принятия решения
- •2.2. Значимость независимого параметра
- •2.3. Энтропия независимого параметра
- •2.4. Доверительные факторы принятия решений
- •2.4.1. Эмпирический доверительный фактор
- •2.4.2. Прогностический доверительный фактор
- •2.4.3. Эмпирико-прогностический доверительный фактор
- •2.4.4. Использование доверительных факторов в задачах принятия решения
- •2.5. Принятие решений в условиях рисков
- •2.6. Пример оценки значимости параметра
- •Глава 3. Гибкие критерии выбора решения
- •3.1. Свойства гибкого критерия
- •3.2. Применение гибкого критерия
- •Параметров в заданных интервалах для выборки сочетаний исходных данных при (случай 1)
- •3.3. Адаптивный критерий Кофлера-Менга с использованием кусочно-линейной информации
- •Глава 4. СубъективНые оценки параметРов
- •4.1. Основные проблемные вопросы
- •4.2. Подготовка и проведение оценок
- •4.3. Обработка данных
- •4.3.1. Интерквартиль оцениваемой величины
- •4.3.2. Взвешивание оцениваемой величины
- •4.4. Гибкий выбор принятия решения при субъективной полезной информации
- •4.5. Примеры проведения оценок
- •Глава 5. Анализ ситуаций выбора решения
- •5.1. Общая структура выбора решения
- •5.2. Методы выбора решений
- •5.3. Ошибки решения
- •5.3.1. Количественный анализ ошибок
- •5.3.2. Качественный анализ ошибок
- •5.4. Схемы принятия решений
- •5.4.1. Одношаговые схемы принятия решений
- •5.4.2. Многошаговые схемы принятия решений
- •5.5. Дискретизация и комбинирование внешних состояний
- •5.5.1. Разделение общего числа представительных значений по параметрам внешнего состояния
- •5.5.2. Распределение заданного числа представительных значений по диапазону неопределенности параметра
- •5.6. Пример расчета числа дискретизирующих шагов для оценочной функции
- •Глава 6. Полезность вариантов решения. Риск
- •6.1. Полезность вариантов решения
- •6.2. Понятие риска
- •6.3. Сравнение степеней риска
- •6.4. Формальное описание риска
- •6.5. Виды рисков
- •6.6. Многократные риски
- •6. Изложить понятие неоднократного риска. Глава 7. Многоцелевые решения. Альтернативные методы
- •7.1. Многоцелевые решения
- •7.1.1. Общий подход
- •7.1.2. Реализация целей
- •7.1.3. Методы выбора внутри эффективных множеств
- •7.2. Альтернативные методы
- •7.2.1. Основные пути выбора решения
- •7.2.2. Критериальный анализ
- •7.2.3. Применение нечетких множеств
- •Заключение
Глава 1. Графическое представление критерИев
Изучая курс «Теория и методы принятия решений» в бакалавриате, вы заметили определенное сходство и принципиальные различия между критериями выбора. Рассмотрим их более подробно. При этом разберем способ действия различных критериев как путем их взаимного сравнения, так и, насколько это возможно, с помощью соответствующих графических представлений.
При этом (в
особенности с точки зрения последующих
более общих построений) целесообразно
сначала ввести в рассмотрение функцию
вместо конечного числа значений
,
,
.
Здесь
представляет собой переменную для
возможных состояний, а
– переменную для решений (мы используем
при этом то положение, что в зависимости
от заданного состояния
требуется выбрать подходящее значение
переменной решения
),
которые принадлежат бесконечным,
вообще говоря, областям
(для возможных состояний) и
(для переменных решения):
,
,
.
Случай конечных
множеств вариантов решений и состояний,
только и рассматривавшийся ранее,
получается в этой постановке для
конечных множеств
и
.
Имея в виду наглядность графической
интерпретации, ограничимся в дальнейшем
двумя состояниями
и
,
тогда как переменной решения
мы позволим принадлежать бесконечной,
вообще говоря, области
.
При этом для состояний
и, соответственно,
в зависимости от решения
получаются результаты
и, соответственно,
,
откладываемые по осям прямоугольной
системы координат
,
рис. 1.1.
Точка
на
-плоскости
представляет тем самым результаты
варианта решения
,
соответствующие обоим состояниям
и
.

Рис. 1.1. Функция предпочтения
В случае конкретного
критерия, оценочная функция которого
при наличии двух состояний
и
есть функция величин
и
,
то есть
,
после подстановки
вместо
и
вместо
с помощью равенства
(1.1)
задается семейство
линий уровня. Функцию
мы называем функцией предпочтения
(соответствующей данному критерию). Для
большинства критериев задача состоит
в максимизации результата. Если в
какой-либо конкретной ситуации с
конечным числом вариантов решения
,
,
имеется
точек
,
,
,
,
в области полезности, то точка
,
отвечающая наивысшему уровню
,
определяет оптимальный вариант решения
.
Часто бывает так,
что семейство линий уровня получается
параллельными переносами некоторой
линии вдоль какой-либо прямой на плоскости
;
назовем эту прямую направляющей
.
Можно представить
себе при этом, например, семейство
конусов предпочтения для
-критерия,
вершины которых лежат на направляющей
.
В этом случае оптимальный вариант
решения (для рассматриваемых здесь
критериев) получается просто за счет
того, что линия уровня сдвигается до
тех пор, пока она в последний раз задевает
область полезности – именно, в точке
наивысшего уровня.
1.1. Критерии с прямоугольными конусами предпочтения
1.1.1. Минимаксный критерий
Для минимаксного критерия, задаваемого равенством
,
получаем в двумерном
случае (
,
,
)
в качестве линий уровня семейство кривых
,
зависящее от
параметра
.
Это означает, что на линии уровня,
соответствующей параметру
,
лежат в точности те точки плоскости
,
для которых значение меньшей из координат
и
равно
,
то есть для которых расстояние до
ближайшей координатной оси равно
(рис. 1.2).

Рис. 1.2. Функции
предпочтения
-критерия
Чтобы найти теперь
оптимальный вариант решения, выбираем
на биссектрисе
первого квадранта произвольную, однако
достаточно близкую к началу координат
точку, чертим, исходя из нее, конус
предпочтения, задаваемый как раз
соответствующими линиями уровня, после
чего всю систему, состоящую из указанных
точки и конуса, переносим по биссектрисе
до тех пор, когда нам в последний раз
встречается одна из точек
,
(рис. 1.3). Каждой такой точке соответствует
максимально достижимый уровень и тем
самым оптимальный вариант решения.

Рис. 1.3. Графический выбор решения в соответствии с ММ-критерием
