- •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
- •1.1.4. Критерий азартного игрока
- •1.2. Критерий с прямыми предпочтения
- •1.3. Производные критерии
- •1.3.1. Критерий Ходжа-Лемана
- •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
1.1.2. Критерий Гермейера
Обобщим критерий Гермейера (-критерий) сначала на случай, когда все значения положительны:
, (1.2)
причем величины , являются вероятностями:
, .
Поскольку , , линии уровня -критерия приводятся к виду
, для , (1.3)
то есть для сплошь отрицательных возможных результатов,
и
, для , (1.4)
то есть для сплошь положительных возможных результатов.
Эти линии уровня (или функции предпочтения) в прямоугольной системе координат задают опять-таки прямоугольные конуса. Вершины этих конусов лежат на так называемых опорных прямых
для , (1.5)
для , (1.6)
Рис. 1.4 иллюстрирует эти соотношения для и . В то же время он демонстрирует как аналогии, так и различия между этим критерием и ММ-критерием (рис. 1.1), получающимся в виде частного случая при . Изменяющиеся значения и приводят к различным углам наклона опорной прямой.
Рис. 1.4. Функции предпочтения -критерия при и
Линии уровня из третьего квадранта, то есть для случая отрицательных возможных результатов, не продолжаются во второй я четвертый квадранты.
Оптимальное решение определяется здесь опять-таки перемещением конуса предпочтения вдоль опорной прямой до достижения последней точки в области полезности.
1.1.3. Критерий Сэвиджа
Обозначим и . Пусть и – координаты антиутопической точки АУТ , а через и обозначим координаты утопической точки УТ , с помощью которых полностью определяется поле полезности (рис. 1.4).
Известно, что линии уровня можно привести к виду
то есть
. (1.7)
Как видно на рис. 1.5, линии уровня вновь оказываются конусами предпочтения, вершины которых лежат на направляющей
Рис. 1.5. Функция предпочтения -критерия
, проходящей через точку УТ и параллельной биссектрисе . Конусы предпочтения, вершины которых лежат внутри (соответственно, вне) поля полезности, отвечают положительным (соответственно, отрицательным) значениям уровня , тогда как конусу, вершиной которого служит сама точка УТ, отвечает значение .
Чтобы показать, как -критерий сводится к -критерию, будем исходить из следующих равенств:
, . (1.8)
Отсюда ясно, что минимизация согласно -критерию величины
соответствует максимизации согласно -критерию величины , то есть оптимизация в соответствии с -критери-ем эквивалентна оптимизации в соответствии с -критерием, если только начало координат системы перенести в точку .
Рис. 1.6. Функции предпочтения для оценочной функции азартного игрока
По сравнению с -критерием специфика -критерия состоит в том, что он более приспособлен к полю полезности, а соответствующая ему оптимизация соотносится с утопической точкой УТ, и притом в смысле аппроксимации, равномерной относительно всех возможных состояний. На рис. 1.5, согласно сказанному, точка оптимальна в соответствии с -критерием, а точка оптимальна в соответствии с -критерием.