Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Введем необходимые для дальнейшего понятия.






ГЛАВА II. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ РИСКА И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

 

Принятие решений в условиях неопределенности основано на том, что вероятности различных вариантов развития событий неизвестны. В этом случае игрок руководствуется, с одной стороны, своим рисковым предпочтением, а с другой — критерием выбора из всех альтернатив. При принятии решений в условиях риска учитывается, что каждой ситуации развития событий может быть задана вероятность её осуществления. Это позволяет принять решение с наименьшим уровнем риска.

Введем необходимые для дальнейшего понятия.

1.При принятии управленческих решений в условиях неопределённости противником игрока (лица, принимающего решения – ЛПР) является некоторая объективная действительность, которую принято называть природой.

2 .Игра с природой (статистическая игра) – это парная матричная игра, в которой сознательный игрок А (статистик) выступает против участника, совершенно безразличного к результату игры, называемого природой

Объективно система (природа, окружающая среда) не заинтересована в проигрыше игрока. В процессе принятия решения о выборе варианта поведения игрок имеет информацию о том, что окружающая среда может принять одно из нескольких возможных состояний и сталкивается с неопределённостью относительно того конкретного состояния, которое примет окружающая среда в данный момент времени.

3.В общем виде платёжная матрица статистической игры имеет вид:

  S1 S2 Sn
A1 а11 а12 ... а1n
A2 а21 а22 ... а2n
... ... ... ...
An am1 am2 ... amn

В данной игре строки матрицы (Ai) – стратегии ЛПР, а столбцы матрицы (Sj) – состояния окружающей среды.

Начинать анализ платежной матрицы следует с определения «заведомо невыгодных» стратегий игрока А (доминируемых), которые исключаются из платежной матрицы. Удалять доминируемые стратегии – состояния окружающей среды нельзя, т.к. они принципиально не могут быть выгодными или невыгодными.

Нецелесообразно решать такую игру методами решения антагонистических игр, определяя смешанную стратегию игрока А. Здесь качественно другая ситуация. Поэтому решением является чистая стратегия игрока А, которая определяется с помощью критериев принятия решения.

4 .Риском rij игрока при выборе стратегии Аi в условиях Sj называется разность

rij = bj – ai,

где bj – максимальный элемент в j – м столбце.

Другими словами риск при выборе стратегии Аi это проигрыш по сравнению с тем случаем, когда игрок знал бы условие при котором он может получить выигрыш bj.

l Найдем матрицу риска R для следующей матрицы игры А.

       
   

 


5.Предположим, что неопределенность состояний природы (доброкачественная), то есть вероятности состояний pj известны, вычислим математическое ожидание выигрыша первого игрока, то есть выбрать стратегию удовлетворяющую условию (критерий Байеса)

Наиболее простой является ситуация, когда известна вероятность pj каждого состояния природы Bj. При этом, если учтены все возможные состояния,

р1 + р2 +... + pj +... +рn = 1.

Если игрок А выбирает чистую стратегию Ai, то математическое ожидание выигрыша составит Наиболее выгодной будет та стратегия, при которой достигается

Следует отметить, что точно та же стратегия соответствует минимальному математическому ожиданию риска

 
 

 


l Пусть распределение вероятности состояний природы в последней задаче равны:

P(S1)=2/5; P(S2)=1/5; P(S3)=1/5; P(S4)=1/5;

l Тогда

– a1 = 13/5; a2 = 69/5; a3 = 13;

– a = max (13/5, 69/5, 13) = 69/5 = 13, 8.

l Следовательно оптимальной по этому критерию является стратегия А2.

l Далее рассмотрим критерий минимального математического ожидания риска

– r1 = 78/5; r2 = 22/5; r3 = 26/5;

– r = min (78/5, 22/5, 26/5) = 22/5 = 4, 4.

Критерий недостаточного основания Лапласа – максимальное среднее значение каждой строки. Если информация о состояниях природы мала, то можно применить принцип недостаточного основания Лапласа, согласно которому можно считать, что все состояния природы равновероятностны:

т.е. стратегию, для которой среднее арифметическое элементов соответствующей строки максимальное.

 
 

 

 


Критерий Вальда (максиминный) совпадает с крайне осторожной максиминной стратегией.

 
 

 


Совпадает с нижней ценой игры. Критерий является пессимистическим, считается, что природа будет действовать наихудшим для человека способом.

Критерий максимума. Он выбирается из условия

.

Критерий является оптимистическим, считается, что природа будет наиболее благоприятна для человека.

Критерий минимального риска Севиджа рекомендует выбирать стратегию, при которой величина риска принимает наименьшее значение в самой неблагоприятной ситуации

Игрок, применяющий критерий Севиджа, также придерживается позиции пессимизма, ориентирующийся на минимально возможный риск

 
 

 


Суть критерия состоит в выборе такой стратегии, чтобы не допустить чрезмерно высоких потерь, к которым она может привести. Находится матрица рисков, элементы которой показывают, какой убыток понесет человек (фирма), если для каждого состояния природы он не выберет наилучшей стратегии.

Элементы матрицы рисков находятся по формуле

где - максимальный элемент в столбце исходной матрицы. Оптимальная стратегия определяется выражением

Критерий Гурвица соответствует всем промежуточным стратегиям между пессимизмом и крайним оптимизмом. Выигрыш рассчитывается по формуле:

 
 

 


где - l степень пессимизма оптимизма и изменяется в диапазоне [0, 1].

Критерий придерживается некоторой промежуточной позиции, учитывающей возможность как наихудшего, так и наилучшего поведения природы. При l = 1критерий Гурвица превращается в критерий крайнего пессимизма Вальда, при l = 0 - в критерий максимума. На l оказывает влияние степень ответственности лица, принимающего решение по выбору стратегии. Чем больше последствия ошибочных решений, больше желания застраховаться, тем ближе к единице.






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.