Некоторые критерии принятия решений в условиях неопределенности
§ 9. Некоторые критерии принятия решений в условиях неопределенности
Данные критерии применяются в случае, если неизвестны априорные вероятности. Наряду с минимаксным критерием будем применять следующие:
а) Лапласа;
б) Сэвиджа;
в) Гурвица.
Критерий Лапласа
В основе этого критерия лежит так называемый принцип недостаточного обоснования. Поскольку вероятности состояний Θ1, … ,Θn неизвестны, то информация, необходимая для вывода того, что эти вероятности различны, отсутствует, и, так как принцип недостаточного обоснования утверждает противоположное, считается, что эти вероятности равны:
q1 = q2 =…= qm.
Предположим, что имеется матрица потерь первого игрока и у второго игрока имеется m стратегий, и эти стратегии имеют равные вероятности:
Оптимальной для первого игрока считается та стратегия, которая дает минимум средним потерям (для матрицы выигрышей максимум).
Рекомендуемые материалы
Пример 1. Одно из предприятий должно определить уровень предложения услуг так, чтобы удовлетворить потребности клиентов в течении предстоящих праздников. Точное число клиентов неизвестно, но ожидается, что оно может принимать следующие значения: 200, 250, 300, 350. Для каждого из возможных случаев существует наилучший уровень предложения, который является стратегией первого игрока.
Предположим, что матрица затрат предприятия имеет вид:
.
Верхняя цена a* = 21 (δ3 – минимаксная стратегия)
Вводим qj = P(θ = θj) = 1/4. Тогда, средние потери:
a(δ1) = 1/4(5 + 10 + 18 + 25) = 14,5
a(δ2) = 1/4(8 + 7 + 8 + 23) = 11,5
a(δ3) = 1/4(21 + 18 + 12 + 21) = 18
a(δ4) = 1/4(30 + 22 + 19 + 15) = 21,5
Выбираем минимальное значение, и это значение (11,5) соответствует стратегии δ2 , следовательно, она является оптимальной стратегией первого игрока по критерию Лапласа.
Критерий Сэвиджа
Для обоснования использования критерия Сэвиджа обычно приводят такой пример
Пример 2. Пусть матрица потерь первого игрока имеет вид
Цена игры a* = 10000, следовательно, δ2 – минимаксная стратегия, что является нелогичным.
Предположим, что 
- матрица потерь или матрица выигрышей первого игрока.
Вводится следующая матрица 
, где
Матрица В интерпретируется как матрица сожаления первого игрока по поводу того, что он не выбрал наилучшей стратегии.
Применительно к примеру 2 мы получим:
Цена игры а* = 1000, следовательно, δ1 – оптимальная стратегия по критерию Сэвиджа, что является более логичным решением.
Отметим, что независимо от того А – матрица потерь или выигрышей, В – матрица потерь и для нахождения решения игры к матрице В применяется минимаксный подход.
Критерий Гурвица
Этот критерий учитывает склонность лица, принимающего решение к оптимизму или пессимизму.
Предположим, что - матрица потерь первого игрока. Очевидно, что для первого игрока - оптимистический выбор стратегии осуществляется по критерию:
, а пессимистический выбор - по критерию:
.
Вводится параметр α, и составляется функция потерь
где α – показатель оптимизма, и выбирается стратегия по этому критерию. Когда нет точного значения α, оно берется равным 1/2.
Пример 3. Пусть в условиях примера 1 данного параграфа
α = 1/2. Вычисления приведены в следующей таблице:
|
|
|
| |
| δ1 | 5 | 25 | 15 |
| δ2 | 7 | 23 | 15 |
| δ3 | 12 | 21 | 16,5 |
| δ4 | 15 | 30 | 22,5 |
Вам также может быть полезна лекция "Методы датировки источников".
По данным таблицы, δ1 и δ2 – оптимальные стратегии по критерию Гурвица.
Задачи к § 9
9.1. Найти оптимальные стратегии игроков с помощью критериев принятия решений в условиях неопределенности. Рассмотреть матрицу А как а) матрицу потерь и б) матрицу выигрышей первого игрока.
9.2. Один из N станков должен быть выбран для изготовления партии изделий, размер которой может принимать любое значение в пределах Q1 ≤ Q ≤ Q2. Производственные затраты для i-го станка задаются следующей функцией:
Найти решение используя все вышеописанные критерии.
