|
КЛАССИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙМинимаксный критерий Минимаксный критерий (ММ) [10] использует оценочную функцию (2.6), соответствующую позиции крайней осторожности. При
и
справедливо соотношение
где z mm — оценочная функция ММ-критерия. Поскольку в области технических задач построение множества Е вариантов уже само по себе требует весьма значительных усилий, причем иногда возникает необходимость в их рассмотрении с 'различных точек зрения, условие Правило выбора решения в соответствии с ММ-критерием можно интерпретировать следующим образом: Матрица решений || еij || дополняется еще одним столбцом из наименьших результатов еir каждой строки. Выбрать надлежит те варианты Еi 0, в строках которых стоят наибольшие значения еir этого столбца. Выбранные таким образом варианты полностью исключают риск. Это означает, что принимающий решение не может столкнуться с худшим результатом, чем тот, на который он ориентируется. Какие бы условия Fj ни встретились, соответствующий результат не может оказаться ниже Z мм. Это свойство заставляет считать минимаксный критерий одним из фундаментальных. Поэтому в технических задачах он применяется чаще всего, как сознательно, так и неосознанно. Однако положение об отсутствии риска стоит различных потерь. Продемонстрируем это на небольшом примере (табл. 4.6). Хотя вариант E 1 кажется издали более выгодным, согласно ММ-критерию оптимальным следует считать E 0={E2}. Принятие решения по этому критерию может, однако, оказаться еще менее разумным, если – состояние F 2 встречается чаще, чем состояние f 1, и – решение реализуется многократно. Таблица 4.6. Пример вариантов решения без учета риска
Выбирая вариант Ei,. предписываемый ММ-критерием, мы, правда, избегаем неудачного значения 1, реализующегося в варианте E 1 при внешнем состоянии F 1, получая вместо него при этом состоянии немного лучший результат 1,1, зато в состоянии F 2 теряем выигрыш 100, получая всего только 1,1. Этот пример показывает, что в многочисленных практических ситуациях пессимизм минимаксного критерия может оказаться очень невыгодным. Применение ММ-критерия бывает оправданно, если ситуация, в которой принимается решение, характеризуется следующими обстоятельствами: – о возможности появления внешних состояний fj ничего не известно; – приходится считаться с появлением различных внешних состояний Fj; – решение реализуется лишь один раз; – необходимо исключить какой бы то ни было риск, то есть ни при каких условиях Fj не допускается получать результат, меньший, чем z mm. Критерий Байеса — Лапласа При построении оценочной функции Z MM (согласно ММ-критерию) каждый вариант Ei представлен лишь одним из своих результатов Пусть qj – вероятность появления внешнего состояния Fj; тогда для BL-критерия
Соответствующее правило выбора можно интерпретировать следующим образом: Матрица решений || еij || дополняется еще одним столбцом, содержащим математическое ожидание значений каждой из строк. Выбираются те варианты Еi 0, в строках которых стоит наибольшее значение eir этого столбца. При этом предполагается, что ситуация, в которой принимается решение, характеризуется следующими обстоятельствами: – вероятности появления состояний Fj известны и не зависят от времени; – решение реализуется (теоретически) бесконечно много раз; – для малого числа реализации решения допускается некоторый риск. При достаточно большом количестве реализации среднее значение постепенно стабилизируется. Поэтому при полной (бесконечной) реализации какой-либо риск практически исключен. Исходная позиция применяющего BL-критерий оптимистичнее, чем в случае ММ-критерия, однако она предполагает более высокий уровень информированности и достаточно длинные реализации. Критерий Сэвиджа Рассмотрим более подробно критерий Сэвиджа, введенный выше соотношением (4.7). С помощью обозначений
и
формируется оценочная функция
и строится множество оптимальных вариантов решения
E 0= Для понимания этого критерия определяемую соотношением (4.14) величину Соответствующее S -критерию правило выбора теперь интерпретируется так: Каждый элемент матрицы решений || еij || вычитается из наибольшего результата Разности aij образуют матрицу остатков || aij ||. Эта матрица пополняется столбцом наибольших разностей еir. Выбираются те варианты Еi 0, в строках которых стоит наименьшее для этого столбца значение. По выражению (4.16) оценивается значение результатов тех состояний, которые, вследствие выбора соответствующего распределения вероятностей, оказывают одинаковое влияние на решение. С точки зрения результатов матрицы || еij || S -критерий связан с риском, однако, с позиций матрицы || aij ||, он от риска свободен. В остальном к ситуации принятия решений предъявляются те же требования, что и в случае ММ-критерия. ![]() ![]() Что вызывает тренды на фондовых и товарных рынках Объяснение теории грузового поезда Первые 17 лет моих рыночных исследований сводились к попыткам вычислить, когда этот... ![]() ЧТО ТАКОЕ УВЕРЕННОЕ ПОВЕДЕНИЕ В МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЯХ? Исторически существует три основных модели различий, существующих между... ![]() Что делает отдел по эксплуатации и сопровождению ИС? Отвечает за сохранность данных (расписания копирования, копирование и пр.)... ![]() Что будет с Землей, если ось ее сместится на 6666 км? Что будет с Землей? - задался я вопросом... Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:
|