- •1. Основные понятия тпр. Основные модели и методы тпр. Основные этапы процесса пр. Основные понятия тпр
- •Основные методы и модели тпр
- •Этапы принятия решений
- •2. Классификация задач пр
- •3. Принятие решений Типы задач, критериев и общая схема решения. Общие группы методов решения многокритериальных задач принятия решений. Типы зпр
- •Типы критериев
- •Общие группы методов решения многокритериальных задач принятия решений
- •Исходная информация
- •Метод группировки критериев – нормализация функции полезности
- •1. Метод равномерной оптимальности
- •2. Метод справедливого компромисса
- •3. Метод свертывания критериев (аддитивный критерий)
- •4. Метод главного критерия
- •5. Метод идеальной точки (метод равномерного сжатия, минимального отличия от идеала)
- •Матрица отклонений
- •6. Метод последовательных уступок
- •Метод последовательных уступок
- •5. Нормализация критериев в условиях полной определенности. Принципы максимальной эффективности и минимизации рисков.
- •Исходная информация
- •6. Постановка задач линейного программирования. Примеры, различные формы задач и подходы решения. Постановка задач линейного программирования
- •Примеры, различные формы задач и подходы решения
- •7. Множества решений неравенств, уравнений и их систем в задачах линейного программирования. Допустимые решения. Допустимые базисные решения.
- •8. Сведения из теории выпуклых множеств. Выпуклые множества в n-мерном пространстве.
- •9. Задача линейного программирования в канонической форме. Основные теоремы о множествах оптимальных решений этой задачи.
- •10. Геометрический метод решения задачи линейного программирования m X n. Пример для задачи m X 2 (на максимум и минимум).
- •11. Аналитический метод решения задачи линейного программирования m X n (симплекс-метод). Для задач на максимум и минимум.
- •16. Ситуации равновесия в игре. Понятие седловой точки. Чистые стратегии двух игроков.
- •17. Смешанные стратегии двух игроков в матричной игре. Выигрыши игроков в игре. Теорема Дж. Фон Неймана о ситуации равновесия.
- •18. Аналитическое решение игры 2´2. Геометрическое решение игры 2´2.
- •Решение игры в смешанных стратегиях геометрическим методом
- •Решение игры 2×2
- •Решение игр вида 2хn и mх2
- •19. Лемма о масштабе. Условия эквивалентности смешанных стратегий двух игр.
- •20. Свойства оптимальных смешанных стратегий в матричной игре.
- •25. Вполне смешанная игра. Решение матричной игры n´n методом обратной матрицы.
- •26. Сведение матричной игры n´m к двойственной задаче линейного программирования. Общий подход. Методика решения матричной игры n´m симплекс-методом.
- •27. Неантагонистические игры. Биматричные игры. Постановка задачи. Функции выигрышей.
- •28. Примеры биматричных игр: дилемма узников, семейный спор, перекресток, ястребы-голуби и др.
- •36. Принятие решений в статистических играх в условиях полной определенности. Статистические методы принятия решений. Критерии Вальда, Сэвиджа, Гурвица, мм-критерий.
- •37. Принятие решений в статистических играх в условиях неопределенности. Статистические методы принятия решений. Критерии Байеса, Лапласа, Ходжа-Лемана.
- •38. Планирование эксперимента в статистических играх в условиях неопределенности.
- •39. Позиционные игры. Дерево решений. Позиционные игры с полной и неполной информацией. Информационное множество.
- •40. Нормализация позиционной игры. Привести общий пример для двухходовой позиционной игры с полной информацией.
- •41. Сведение позиционной игры к матричной в условиях неполной информации. На примере двухходовых и трехходовых игр.
- •42. Сведение позиционных игр к матричным и биматричным в условиях полной информации о стратегиях противника.
- •43. Позиционные игры со случайными ходами.
Основные методы и модели тпр
Методы оценивания и выбора решений разделяются на:
количественные, которые делятся на:
классические методы математического программирования и вычислительной математики;
перечислительные методы, основанные на переборном поиске в дискретном пространстве решений;
методы, использующие элемент случайности (вероятностные, игровые, эволюционные), доказавшие свою эффективность при решении трудных задач, но не гарантирующие получение глобально оптимального решения.
качественные - методы, которые позволяют получать и анализировать качественную информацию, например методы содержательного (вербального) анализа ситуаций, многокритериального анализа, экспертного оценивания и т.д.
Общая модель принятия решений:
Этапы принятия решений
Этап 1. Целевыявление. Он дает ответы на вопросы: какую проблему и в каких условиях нужно решать; когда ее нужно решать; какими силами и средствами она будет решаться. Процесс формулировки проблем – сложная задача. Причинами этого являются сложность, многомерность и многосвязность проблем организационного управления, неструктурированный характер многих из них, когда требуется дополнительная информация о них, трудности измерения переменных, отсутствие априорных сведений о связях между ними.
Этап 2. Формирование целей. На данном этапе определяется, что нужно сделать для снятия проблемы. Методологической основой этапа формирования целей является системный анализ с использованием экспертных методов.
Этап 3. Выработка решений. На этом этапе вырабатываются альтернативные варианты решений, осуществляется поиск различных путей достижения поставленных целей.
Этап 4. Выбор решений. Сравнение и выбор альтернативных решений возможен, если ввести измеритель степени достижения намеченной цели. Таким измерителем служит критерий. Таким образом, строится система критериев, однозначно характеризующая соответствующие цели ЛПР. Сформированные критерии в дальнейшем заменяют цели. Критерием полезности альтернативного решения может быть любой ее признак, измеренный на качественном или количественном уровне. Для описания цели часто вводятся несколько критериев так, чтобы они полно характеризовали цель. Критерии выбора решений определяются методами экспертного анализа и математической статистики.
Этап 5. Оценка решений. При принятии решений ЛПР и эксперты, описывая ситуацию, цели, ограничения, варианты решений, строят модель оценки альтернативных решений через систему предпочтений ЛПР для выбора наилучшего решения. Из-за влияния внешней среды оценка альтернативных решений содержит элементы неопределенности, связанной с наличием во внешней среде нескольких возможных ситуаций, и каждая из них случайно становится действительностью. Эта неопределенность учитывается с помощью теории вероятностей. Частный случай физической неопределенности–это ситуация, когда во внешней среде присутствуют силы, противодействующие ЛПР, т.е. имеет место конфликт, тогда применяют методы теории игр. При отсутствии неопределенности (в случае определенности) задачи ПР решают методами оптимизации.
Этап 6. Принятие решения. Здесь необходимо выбрать решение для его последующей реализации по определенному алгоритму, выбирающему одно-единственное решение, лучшее по некоторому критерию или принципу оптимальности.
Этап 7. Реализация решения. План реализации выбранного решения должен дать ответы на вопросы, кто и что должен делать, какими средствами и в какие сроки. Конкретизация решения по исполнителям может производиться посредством задачи о назначениях исполнителей на выполнение комплекса работ, по срокам и объектам работ –методами сетевого планирования и управления. Конкретизация ресурсного обеспечения выполняется решением задачи распределения ресурсов методами математического программирования.
Из рекомендованной литературы - Ларичев:
Герберт Саймон выделяет в процессе ПР три этапа:
Поиск информации. На этом этапе собирается вся доступная на момент принятия решения информация: фактические данные, мнение экспертов. Там, где это возможно, строятся математические модели; проводятся социологические опросы; определяются взгляды на проблему со стороны активных групп, влияющих на ее решение.
Поиск и нахождение альтернатив. Второй этап связан с определением того, что можно, а что нельзя делать в имеющейся ситуации, т.е. с определением вариантов решений (альтернатив).
Выбор лучшей альтернативы. Этот этап включает в себя сравнение альтернатив и выбор наилучшего варианта (или вариантов) решения.