15.Классические критерии принятия решений в играх с природой.
Классические критерии:
1. Минимаксный критерий
- оценочная функция
Надо дополнить платежную матрицу столбцом из наименьших результатов по строке и выбрать те варианты решений, которые содержат max-ное значение в этом результирующем столбце.
2. Критерий Байеса – Лапласа
В отличие от предыдущего, учитывается не единичный результат для любого варианта, а все возможные следствия. При этом требуется дополнительная информация, связанная с распределением вероятностей реализации внешних состояний.
т.е. в результирующий дополнительный столбец записывается не min по строке, а мат.ожидание.
3. Критерий Сэвиджа.
Величину аij можно понимать как max-ный дополнительный выигрыш, который достигается если в состоянии Fj вместо варианта eij выбрать другой, оптимальный для этого состояния. Или как потери (штраф), возникающий в состоянии Fj при замене оптимального для него варианта на вариант хуже. В исходной матрице критерий Сэвиджа связан с риском. А сточки зрения элементов матрицы aij он от риска свободен.
4. Расширенный минимаксный критерий
,
где p – вероятностный вектор для Ei , а q – вероятностный вектор для Fj.
Расширенный ММ-критерий задается целью найти наивыгоднейшее распределение вероятностей на множестве вариантов Ei , когда в многократно воспроизводящейся ситуации ничего не известно о вероятностях состояний Fj. Поэтому предполагается, что Fj распределены наименее выгодным образом.
- 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.