- •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
6.4. Формальное описание риска
Количественное описание риска опирается на теоретико-вероятностный подход. Путем анализа можно было бы охватить множество всех возможных неблагоприятных событий:
.
В общем случае в определенной, конкретной ситуация могут одновременно наступать многие из этих событий. Каждое мыслимое сочетание таких событий обозначим К. Множество всех возможных сочетаний в математике называется булеаном (множеством всех подмножеств). Целесообразно причислить к также само множество и пустое множество 0 (пустое множество соответствует отсутствию неблагоприятных событий). Определенное сочетание является, таким образом, подмножеством неблагоприятных событий множества :
; , .
В множестве всех сочетаний можно выполнять обычные операции алгебры множеств. Если и – два сочетания неблагоприятных событий, то их свойства, обозначаемые соответствующими символами, суть:
-
Объединение образует сочетание, включающее все события, принадлежащие или ;
-
Пересечение образует сочетание, включающее все события, одновременно принадлежащие и и ;
-
Разность образует сочетание, включающее все события, принадлежащие , но не принадлежащие ;
-
Дополнение образует сочетание, включающее все события , не принадлежащие .
Пусть с некоторым рискованным вариантом решения связаны элементарные сочетания неблагоприятных событий . Формула «элементарные сочетания неблагоприятных событий» означает, что никакое собственное подмножество сочетания не может само встречаться как сочетание неблагоприятных событий. Если еще обозначить через гарантированное отсутствие неблагоприятных событий для рискованного варианта решения , то
образует полную связанную с решением систему событий. Теперь положим, что каждому сочетанию неблагоприятных событий , которое может реализоваться в результате принятия решения , а также событию можно приписать вероятности и, соответственно :
, .
Если далее каждому сочетанию может быть поставлено в соответствие количественно описываемое последствие , то величина сопутствующего решению риска определяется формулой
. (6.3)
Величина , представляет, таким образом, среднюю (ожидаемую) величину ущерба при принятии варианта решения .
Иногда под риском понимают просто вероятность наступления определенного сочетания неблагоприятных событий . Такой подход особенно целесообразен, когда последствия риска для , и не даны. Тогда при использовании функции-индикатора , определяемой условиями
(6.4)
для в соответствии с (6.4) получаем
. (6.5)
Если, напротив, при принятии решения все вероятности реализации сочетания неблагоприятных событий одинаковы, то есть , то в соответствии с (6.5)
. (6.6)
При принятии решения для определяемой связью между сочетанием неблагоприятных событий и последствием функции риска , , представляют особый интерес два частных случая.
Если для двух взаимоисключающих сочетаний и , , то есть , справедливо равенство
, (6.7)
то говорят об аддитивных штрафных функциях и соответственно аддитивных функциях риска.
В этом случае для сочетании, которые состоят из единственного неблагоприятного события, справедливо соотношение
(6.8)
и
. (6.9)
Мы имеем дело с так называемой нормальной штрафной функцией и соответственно функцией риска , когда для двух взаимоисключающих сочетаний и , справедливо соотношение
. (6.10)
Этот случай служит показательным примером аддитивной штрафной функции. Определим теперь для , дополнительный ущерб за счет при из основании соотношения
. (6.11)
Отсюда следует
(6. 12)
и в случае аддитивной штрафной функции получаем простое выражение
. (6.13)
Вариант решения без учета возможности неблагоприятных последствий будет иметь полезность . Тогда соответствующую варианту решения величину
. (6.14)
называют суммарным эффектом решения.
Множество рациональных вариантов решения обозначают:
Вариант решения называется оптимальным в случае
.
При этом в рамках конкретной практической задачи множество допустимых вариантов решения может быть дополнительно ограничено пределами риска.