1.5. Классификация задач принятия решений
Статические
З ПР
Динамические
Статические ЗПР не требуют многократного решения через короткий промежуток, а динамические ЗПР требуют частого регулярного решения.
Любая ЗПР представляется в виде: <T, A, K, X, F, G, D>, где T – постановка задачи, A – множество допустимых альтернатив, K – множество критериев выбора (способов оценки эффективности вариантов решения), X – множество методов измерения отношения между вариантами, F – отображение множества допустимых вариантов на множество критериальных оценок, G – система предпочтений экспертов, D – решающее правило, отражающее эту систему предпочтения.
Каждый из элементов этого набора может служить классификационным признаком.
Традиционно рассматривается следующая классификация:
1) По виду отображения F
F: A * K
Может иметь детерминированный, вероятностный и неопределенный вид. В связи с этим выделяются следующие задачи:
в условиях определенности (если имеется достаточное и достоверное количество информации, пример – задачи оптимизации)
в условиях риска. Возникает, когда возможные исходы можно описать с помощью некоторого вероятностного распределения. Такое описание может быт получено либо статистическими, либо экспертными методами.
в условиях неопределенности. Все остальные задачи. Информация о задаче неполная, неточная. Форм. методы либо отсутствуют, либо слишком сложны.
2) По мощности множества К. Задачи могут быть однокритериальные и многокритериальные.
3) По типу системы предпочтения экспертов (G)
системы предпочтения одного ЛПР (задачи индивидуального принятия решений)
коллективная ЗПР
- Лекции по математическим основам принятия оптимальных технических решений
- 1.Лекции по курсу математические основы
- 1.4. Этапы процесса принятия решений
- 1.5. Классификация задач принятия решений
- 1.6. Основные принципы принятия решений.
- 2. Оптимизация систем.
- 2.1 Постановка задачи оптимизации
- 2.3.Понятие о свойствах целевой и ограничивающих функций
- 2.4.Определение линейной системы.
- 2.5. Формальные методы построения математических моделей. Выбор факторов и переменных состояния объекта исследования
- 2.6. Планирование эксперимента
- 2.6.1.Обработка экспериментальных данных.
- 2.6.2.Полный факторный эксперимент.
- 3. Классификация методов оптимизации
- 3.1.Классификация задач оптимизации.
- 3.2.Одномерная оптимизация
- 3.2.1. Метод сканирования
- 3.2.4. Метод параболической аппроксимации
- 3.3. Многомерная оптимизация. Концепция методов.
- 3.4. Многомерная безградиентная оптимизация
- 3.8. Многомерная градиентная оптимизация
- 3.9. Методы оптимизации 1-ого порядка
- 4. Постановка задачи многокритериальной оптимизации
- 1.6 Многопараметрическая оптимизация.
- 5.Обобщенная модель управления запасами
- 6. Классическая статическая модель
- 7. Задача экономичного размера заказа с разрывами цен
- 8.Многопродуктовая статическая модель управления запасами с ограничениями вместимости.
- 9. Динамическая модель управления запасами при отсутствии затрат на оформление.
- 10. Модель управления запасами с затратами на оформление заказа.
- 11.Понятие игры. Характеристика игры. Цена игры.
- 12. Классификация игр. Определение седловой точки.
- 13.Определение смешанной стратегии. Решение игры 2*2 в смешанных стратегиях.
- 14.Типы критериальных функций в играх с природой.
- 15.Классические критерии принятия решений в играх с природой.
- 16.Производные критерии принятия решений в играх с природой
- 17.Шкала. Определение. Виды.
- 18.Экспертные методы получения количественных оценок альтернатив.
- 19.Экспертные методы получения качественных оценок альтернатив.
- 20.Метод анализа иерархий. Этапы.
- 21.Метод анализа иерархий. Шкала.
- 22.Метод анализа иерархий. Калибровки.
- 23.Метод анализа иерархий. Вектора приоритетов.
- 24.Метод анализа иерархий. Оценка согласованности.