- •Тема 1.2 Разновидности задач моделирования и подходов к их решению
- •Тема 1.2 Разновидности задач моделирования и подходов к их решению
- •Понятие решения задачи моделирования
- •Разновидности задач моделирования
- •Обратные задачи
- •Случай стохастической (вероятностной) неопределенности
- •Заменить случайные факторы их средними значениями (математическими ожиданиями); тогда задача становится детерминированной и может быть решена обычными методами;
- •В качестве критерия эффективности взять его среднее значение (математическое ожидание); например, не просто доход, а средний доход, не просто время, а среднее время;
- •Выбрать такое решение, при котором этот усредненный показатель критерия эффективности обращается в максимум (минимум).
- •Случай нестохастической неопределенности
Случай нестохастической неопределенности
В этом случае вообще не существует вероятностных характеристик.
Пример 7
Допустим, планируется некоторая торгово-производственная операция успех которой зависит от того, юбки какой длины будут носит женщины через два года.
Понятно, что распределение этой вероятностной величины не может быть получено не из каких статистических данных. Что же делать в этом случае?
Можно поступить следующим образом. Задаться более или менее правдоподобным значением вероятностного параметра и решить данную задачу, как обычную детерминированную задачу. Но полученное решение может и не быть оптимальным, просто мы получим некоторое компромиссное решение.
В настоящее время полноценной научной теории компромисса не существует, хотя некоторые попытки в этом направлении в теории игр и статистических решений делаются.