- •1.Определение модели межотраслевого баланса (моб)
- •2. Математическая модель моб
- •3.Использование моб в прогнозир-и цен.
- •4.Постановка задачи векторной оптимизации(во).
- •6 Метод последовательн уступок
- •7. Метод ведущего критерия
- •9.Метод минимакса
- •10. Модели анализа осн. Фин. Показателей
- •11 Дисконтирование ден потоков
- •12. Чистая текущая ст-ть проекта.
- •17 Анализ чувств-ти ден. Потоков проекта
- •18.Основные пон. Сетев. Планир-я и упр-я (спу)
- •19.Правила построения сетевых графиков (сг)
- •20 Расчет временных параметров событий
- •21 Расчет временных параметров работ
- •22 Линейный график Ганта
- •23 Опитимизацият проектов по ресурсам.
- •24 Оптимизация проекта по времени
- •25 Оптимизация проекта по стоимости
- •26 Предмет и основные понятия теории игр.
- •27 Матричные игры с нулевой суммой
- •29 Игры с седловой точкой.
- •31 Решения матричной игры сведения к задаче линейного программирования
- •32 Игры с природой. Критерии для принятия решений.
32 Игры с природой. Критерии для принятия решений.
При принят. управл. решен. с целью уменш-ия неблагопр последствий след учитывать сте-нь риска и имеющ-я инфо-ю.Лицо, приним реш-е- статистик вступает в игровые отношения с некот абстрактн-м лицом-природой-это совокупность неоприд ф-ов,вл на эф-ть принятия решений.Лицо, приним решение должно уметь сознат-но наход решение, когда при-да не выбир сознательн. свои оптим страт-ии. Мн-во стратегий ст-ка обозн через А, отд стратег Аi,i=1,m
Множ-о состоян при-ды через П, а отд состоян через рj? J=1,n
Плат матр будет состоять из элем-в aij, кот назыв выйг-м стат-ка, если он использ стратег ai при состоян природы Пj.Будем также рассмтр пок-ь, позвол оценить, насколько то или иное состояние при-ды вл на исходн ситу-ию. Этот пока-ль риск . Ри-м rij назыв разн-ь м-у макс выйгр-м, кот мог бы получ стат-к достоверно зная, что природ будет реал-но именно сост-м Pj и тем выйгрышем, кот он получ, использ стратег-ю ai не зная какое из состояний пр-да действит реализует. Rij=max aij- aij>=0; i=1, m j=1,n
i
При принятии решений используются 2 группы критериев:
1)относительные критерии, которые используют вероятности состояний природы qj, j=1,n
К этой группе относятся критерии Байеса и Лапласа. По критерию Байеса в качестве оптимальной берется стратегия, при которой максимизируется средний выигрыш статистика :
……..
Если состояния природы равновероятностны и равны q1=q2=…qn=1/n,то по критерию Лапласа в качестве оптимальной считается стратегия обеспеч
……….
2) относительные критерии, в которых не используются вероятности
К этой группе относятся критерии Вальда,Сельвиджа,Гурвица.
По критерию Вальда (критерий крайнего пессимизма)в качестве оптимальной считается стратегия, для которой в найлучших условиях гарантируеся максимальный выигрыш
α = махmin aij
i i
По критерию Сельвиджа в качестве оптимальной рекомендуется выбирать ту стратегию, при которой величина максимального риска минимизируется в наилучших условиях
r= min max rij
i j
По критерию Гурвица, в качестве оптимальной применяется та стратегия, для которой выполняется следующее соотношение: max(α min aij +(1-α)max aij),где 0≤α≤1 j j.
При α=0 , получим критерий крайнего оптимизма, а при α = 1 Критерий Вальда