- •1. Процесс принятия решений. Три условия принятия решений.
- •2. Принятие решений в условиях определенности. Структура с одним иерархическим уровнем.
- •3. Принятие решений в условиях определенности. Структура с двумя иерархическими уровнями.
- •4. Принятие решений в условиях определенности. Понятие веса и комбинированного веса.
- •5. Принятие решений в условиях определенности. Понятие матрицы парных сравнений.
- •6. Принятие решений в условиях определенности. Понятие нормализованной матрицы.
- •7. Принятие решений в условиях определенности. Пример согласованной матрицы.
- •8. Принятие решений в условиях определенности. Условие согласованности.
- •9. Принятие решений в условиях определенности. Коэффициент согласованности.
- •10. Принятие решений в условиях риска. Сравнение альтернативных решений.
- •11. Принятие решений в условиях риска. Понятие дерева решений.
- •12. Принятие решений в условиях риска. Связь между «состоянием природы» и ожидаемым платежом.
- •13. Принятие решений в условиях риска. Альтернатива на примере ремонта автомобилей.
- •14. Принятие решений в условиях риска. Критерий выбора периодичности ремонта автомобилей.
- •15. Принятие решений в условиях риска. Зависимость вероятности поломки автомобиля от срока эксплуатации.
- •16. Принятие решений в условиях риска. Априорные вероятности.
- •17. Принятие решений в условиях риска. Апостериорные вероятности.
- •18. Принятие решений в условиях риска. Вероятностные соотношения, отражающие мнение специалиста при принятии решения на основе эксперимента над исследуемой системой.
- •19. Принятие решений в условиях риска. Дерево решений при использовании апостериорных вероятностей.
- •20. Принятие решений в условиях риска. Вероятность совместного появления событий m и .
- •21. Принятие решений в условиях риска. Абсолютная вероятность.
- •22. Принятие решений в условиях риска. Выражение для апостериорной вероятности.
- •23. Принятие решений в условиях риска. Понятие функции полезности.
- •24. Принятие решений в условиях риска. Графическое изображение функции полезности.
- •25. Принятие решений в условиях риска. Процедура построения функции полезности.
- •26. Принятие решений в условиях риска. Понятие критерия ожидаемого значения.
- •27. Принятие решений в условиях риска. Составляющие критерия ожидаемого значения – дисперсия.
- •28. Принятие решений в условиях риска. Понятие критерия предельного уровня.
- •29. Принятие решений в условиях риска. Использование критерия предельного уровня в сфере массового обслуживания.
- •30. Принятие решений в условиях риска. Критерий наиболее вероятного исхода.
- •31. Принятие решений в условиях неопределенности. Критерий Лапласа.
- •32. Принятие решений в условиях неопределенности. Минимаксный критерий.
- •33. Принятие решений в условиях неопределенности. Критерий Сэвиджа.
- •34. Принятие решений в условиях неопределенности. Критерий Гурвица.
- •35. Марковские процессы. Понятие матрицы переходных вероятностей и матрицы доходов.
- •36. Марковские процессы. Стационарная стратегия.
- •37. Марковские процессы. Основной смысл решений, принимаемых садовником.
- •38. Марковские процессы. Представление задачи садовника как задачи динамического программирования с конечным числом этапов (основные элементы).
- •39. Марковские процессы. Ожидаемый доход, обусловленный одним переходом.
- •40. Марковские процессы. Понятие обратной прогонки в задаче динамического программирования.
- •41. Марковские процессы. Рекуррентное уравнение динамического программирования при условии изменения переходных вероятностей и функции дохода во времени.
- •42. Марковские процессы. Коэффициент дисконтирования. Его учет в рекуррентном уравнении динамического программирования при конечном числе этапов.
- •43. Марковские процессы. Общая характеристика методов решения задачи с бесконечным числом этапов.
- •44. Марковские процессы. Алгоритм метода полного перебора. Общая характеристика.
- •45. Марковские процессы. Пример вычисления долгосрочных стационарных вероятностей в методе полного перебора в модели с бесконечным числом этапов.
- •46. Марковские процессы. Характеристика результирующей таблицы в методе полного перебора в методе с бесконечным числом этапов.
- •47. Марковские процессы. Недостаток метода полного перебора в модели с бесконечным числом этапов.
- •48. Марковские процессы. Модификация рекуррентного уравнения в методе итераций по стратегиям при бесконечном числе этапов.
- •49. Марковские процессы. Необходимость применения итеративной процедуры в методе итераций по стратегиям при бесконечном числе этапов.
- •50. Марковские процессы. Алгоритм метода итераций по стратегиям при бесконечном числе этапов. Общая характеристика.
- •1.Шаг оценивания параметров:
- •2.Шаг улучшения стратегии:
- •51. Марковские процессы. Критерий выбора оптимального решения в методе итераций по стратегиям при бесконечном числе этапов.
- •52. Марковские процессы. Пример шага оценивания параметров в методе итераций по стратегиям при бесконечном числе этапов.
- •53. Марковские процессы. Пример шага улучшения стратегии в методе итераций по стратегиям при бесконечном числе этапов.
- •58. Марковские процессы. Выражение (основа) для формулировки марковской задачи в виде задачи линейного программирования.
- •59. Марковские процессы. Формулировка Марковской задачи в виде задачи линейного программирования. Постановка задачи.
- •60. Марковские процессы. Пример формулировки задачи садовника без дисконтирования при бесконечном числе этапов в виде задачи линейного программирования.
- •61. Вероятное динамическое программирование. Рекуррентное уравнение об инвестировании.
- •62. Вероятное динамическое программирование. Модель дп для задачи инвестирования.
- •63. Вероятное динамическое программирование. Уравнение состояния для задачи инвестирования.
- •64. Вероятное динамическое программирование. Этап расчета в задаче инвестирования.
- •65. Вероятное динамическое программирование. Понятие максимизация вероятности достижениями.
- •66. Вероятное динамическое программирование. Полная вероятность и функция состояния в задаче максимизации вероятности достижения цели.
- •67. Вероятное динамическое программирование. Пример этапа расчета в задаче максимизация вероятности достижения цели.
- •68. Вероятное динамическое программирование. Модель дп в задаче азартная игра.
- •69. Вероятное динамическое программирование. Функция состояния в задаче азартная игра.
- •70. Вероятное динамическое программирование. Пример этапа в задаче азартная игра.
- •71. Вероятностное динамическое программирование. Оптимальная последовательность действий в задаче азартная игра.
- •72. Методы прогнозирования. Прогнозирование с использованием скользящего среднего. Основные понятия.
- •73. Методы прогнозирования. Выбор количества элементов массива для расчета в методе скользящего среднего.
- •74. Методы прогнозирования. Понятие экспоненциального сглаживания.
- •75. Методы прогнозирования. Рекуррентная формула в методе экспоненциального сглаживания.
- •76. Понятие регрессионного анализа.
- •77. Метод наименьших квадратов.
- •78. Понятие доверительный интервал для среднего значения оценки.
- •79. Понятие интервала предсказаний
- •80. Понятие коэффициента корреляции
- •81. Понятие тренда во временном ряду.
- •82. Модель аддитивных компонентов.
- •83. Модель мультипликативных компонентов.
26. Принятие решений в условиях риска. Понятие критерия ожидаемого значения.
Принятие решений в условиях риска, когда данные можно описать с помощью вероятностных распределений. Если решение принимается в условиях риска, то стоимости альтернативных решений обычно описываются вероятностными распределениями. По этой причине принимаемое решение основывается на использовании критерия ожидаемого значения, в соответствии с которым альтернативные решения сравниваются с точки зрения максимизации ожидаемой прибыли или минимизации ожидаемых затрат. Такой подход имеет свои недостатки, которые не позволяют использовать его в некоторых ситуациях. Для них разработаны модификации упомянутого критерия.
27. Принятие решений в условиях риска. Составляющие критерия ожидаемого значения – дисперсия.
Критерий ожидаемого значения является подходящим в основном для часто повторяющихся ситуаций. Тот же самый критерий можно модифицировать так, чтобы применить его и для редко повторяющихся ситуаций.
Если z – случайная величина с дисперсией D(z), то выборочное среднее имеет дисперсию D(z)/n, где n – объем выборки. Следовательно, если D(z) уменьшается, дисперсия также уменьшается, и вероятность того, что близко к М(z), увеличивается. Это показывает целесообразность введения критерия, в котором максимизация ожидаемого значения прибыли сочетается с минимизацией ее дисперсии. Возможным критерием, отвечающим этой цели, является максимум выражения
М(z) – K var{z}, где z – случайная величина, представляющая прибыль, var{z} – ее дисперсия, K – заданная постоянная.
Эту постоянную иногда интерпретируют как уровень несклонности к риску. K определяет степень важности дисперсии z по отношению к М(z). Например, предприниматель, особенно остро реагирующий на большие отрицательные отклонения прибыли вниз от М(z), может выбрать К много больше единицы. Это придает вес дисперсии и приводит к решению, уменьшающему вероятность больших потерь прибыли.
28. Принятие решений в условиях риска. Понятие критерия предельного уровня.
Критерий предельного уровня не дает оптимального решения, максимизирующего, например, прибыль или минимизирующего затраты. Скорее он соответствует определению приемлемого способа действий.
Предположим, что величина спроса x в единицу времени (интенсивность спроса) на некоторый товар задаётся непрерывной функцией распределения f(x). Если запасы в начальный момент невелики, в дальнейшем возможен дефицит товара. В противном случае к концу рассматриваемого периода запасы нереализованного товара могут оказаться очень большими. В обоих случаях возможны потери.
Т.к. определить потери от дефицита очень трудно, лицо, принимающее решение, может установить необходимый уровень запасов таким образом, чтобы величина ожидаемого дефицита не превышала А1 единиц, а величина ожидаемых излишков не превышала А2 единиц. Иными словами, пусть I – искомый уровень запасов, тогда ожидаемый дефицит = , ожидаемые излишки = .
При произвольном выборе А1 и А2 указанные условия могут оказаться противоречивыми. В этом случае необходимо ослабить одно из ограничений, чтобы обеспечить допустимость.
Пусть, например,
29. Принятие решений в условиях риска. Использование критерия предельного уровня в сфере массового обслуживания.
Критерий предельного уровня не дает оптимального решения, максимизирующего, например, прибыль или минимизирующего затраты. Скорее он соответствует определению приемлемого способа действий.
Предположим, что величина спроса x в единицу времени (интенсивность спроса) на некоторый товар задаётся непрерывной функцией распределения f(x). Если запасы в начальный момент невелики, в дальнейшем возможен дефицит товара. В противном случае к концу рассматриваемого периода запасы нереализованного товара могут оказаться очень большими. В обоих случаях возможны потери.
Т.к. определить потери от дефицита очень трудно, лицо, принимающее решение, может установить необходимый уровень запасов таким образом, чтобы величина ожидаемого дефицита не превышала А1 единиц, а величина ожидаемых излишков не превышала А2 единиц. Иными словами, пусть I – искомый уровень запасов, тогда ожидаемый дефицит = , ожидаемые излишки = .
При произвольном выборе А1 и А2 указанные условия могут оказаться противоречивыми. В этом случае необходимо ослабить одно из ограничений, чтобы обеспечить допустимость.
Пусть, например,
Тогда
= = 20(ln + – 1)
= = 20(ln + – 1)
Применение критерия предельного уровня приводит к неравенствам
ln I – ln 20 – – 1 = 1.996 –
ln I – ln 10 – – 1 = 1.302 –
Предельные значения А1 и А2 должны быть выбраны так, что бы оба неравенства выполнялись хотя бы для одного значения I.