174018 (768113), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Wij = W(aij, rij, qj), i = 1, ..., m; j = 1, ..., n,

показатели оптимальности стратегий

Wi=

Оптимальной по максиминному критерию считается стратегия Ai0, для которой

.

Максиминный критерий является критерием крайнего пессимизма лица, выбирающего стратегию, так как ориентирует его на наихудшее для него проявление состояний природы и как следствие – на весьма осторожное поведение при принятии решения.

Конкретная функция игры W(a,r,q) может быть выбрана по-разному, но с непременным требованием обладания свойствами (4).

Примерами максиминных критериев с конкретными функциями игры W(a,r,q) могут служить следующие критерии:

3.1. W(a,r,q) = a;

3.2. W(a,r,q) = (1-q)a;

3.3. W(a,r,q) = a-r;

3.4. W(a,r,q) = (1-q)a-qr.

То, что каждая их этих функций обладает свойствами (4), можно проверить по знаку частных производных.

В критерии 3.1 показателями игры являются выигрыши: Wij=aij, а потому он не учитывает ни рисков, ни вероятностей состояний природы. Критерий 3.1 является критерием Вальда ([1], с. 504; [3], с. 91; [5], с. 56), позволяющим обосновать выбор решения в условиях полной неопределенности, т.е. в условиях незнания вероятностей состояний природы. Критерий 3.2 учитывает выигрыши и вероятности состояний природы, но не учитывает риски. В критерии 3.3 учитываются выигрыши и риски без учета вероятностей состояний природы. И наконец, в критерии 3.4 учитываются выигрыши, риски и вероятности состояний природы.

Минимаксные критерии (крайнего пессимизма).

Для минимаксного критерия функцию игры обозначим через S(a,r,q). Она должна быть невозрастающей по выигрышу а и неубывающей по риску r и по вероятности q состояний природы:

S(a,r,q) Ø по а; Ú по r; Ú по q. (5)

Тогда Sij = S(aij, rij, qj ) – показатели игры. Показатели стратегий определяются следующим образом:

(6)

Стратегия считается оптимальной, если

. (7)

В силу (7) показатели Si являются показателями неоптимальности стратегий Аi.

То, что функция игры S(a, r, q) должна обладать свойствами (5) мотивируется аналогично мотивировке в п. 3 с учетом (6) и (7).

Приведем некоторые минимаксные критерии с конкретными функциями игры S(a,r,q), удовлетворяющими условиям (5):

4.1. S(a,r,q) = r;

4.2. S(a,r,q) = qr;

4.3. S(a,r,q) = r-a;

4.4. S(a,r,q) = qr-(1-q)a.

Критерий 4.1, в котором показатели игры – риски, не учитывает ни выигрышей, ни вероятностей состояний природы. Это есть критерий Сэвиджа ([1], с. 504; [3], с. 92, [5], с. 57).

Сравнивая максиминные и минимаксные критерии, можно высказать следующее.

Утверждение 1. Максиминные критерии 3.3 и 3.4 эквивалентны соответственно минимаксным критериям 4.3 и 4.4:

3.3 Û 4.3, 3.4 Û 4.4.

Первая их этих эквиваленций означает, что стратегия Ai является оптимальной по критерию 3.3 тогда и только тогда, когда она оптимальна по критерию 4.3.

Аналогичное объяснение относится и ко второй эквиваленции.

Доказательство. Докажем сначала эквиваленцию 3.3 Û 4.3. Так как функции игры W и S соответственно критериев 3.3 и 4.3 удовлетворяют равенству S = –W, то и показатели игры удовлетворяют аналогичному равенству Sij = –Wij. Тогда

откуда

.

Таким образом, Si будет минимальным для номера i, для которого Wi будет максимальным, и эквиваленция 3.3 Û 4.3 доказана.

Совершенно аналогично доказывается и эквиваленция 3.4 Û 4.4. n

 Максимаксные критерии (крайнего оптимизма).

В данном случае функция игры, которую мы обозначим через M(a, r, q), должна не убывать по выигрышу и по вероятности состояний природы и не возрастать по риску :

M(a, r, q) Ú а; Ø по r; по Ú q. (8)

Показатели игры Mij= M(aij, rij, qj). Показатели оптимальности стратегий

Оптимальной называется стратегия Ai0, для которой

.

Максимаксные критерии являются критериями крайнего оптимизма, поскольку предполагают, что природа будет находиться в наиболее благоприятном для игрока А состоянии и потому в качестве оптимальной выбирается стратегия, при которой максимальный показатель игры – показатель оптимальности максимален среди максимальных показателей всех стратегий.

В качестве максимаксных критериев с конкретными функциями игры M(a, r, q), обладающими свойствами (8), можно взять, например, следующие:

5.1. M(a, r, q) = а;

5.2. M(a, r, q) = qa;

5.3. M(a, r, q) = a-r;

5.4. M(a, r, q) =qa-(1-q)r.

В критерии 5.1 показателями игры являются выигрыши Mij = aij, и мы получаем максимаксный критерий относительно выигрышей ([2], с. 42).

 Миниминные критерии (крайнего оптимизма).

Функция игры, обозначим ее через E(a, r, q), выбирается невозрастающей по выигрышу а и по вероятности q состояний природы и неубывающей по риску r:

E(a, r, q) Ø по а; Ú по r; Ø по q. (9)

В качестве показателей неоптимальности стратегий Аi берутся

где Eij = E(aij, rij, qi) – показатели игры.

Оптимальной назначается стратегия Ai0, минимизирующая показатель неоптимальности , т.е.

Миниминные критерии также являются критериями крайнего оптимизма, поскольку под оптимальной стратегией понимается стратегия, при которой показатель неоптимальности минимален среди показателей неоптимальности всех стратегий.

Примерами миниминных критериев с функциями игры E(a, r, q) со свойствами (9) могут быть:

6.1. E(a, r, q) = r;

6.2. E(a, r, q) = (1–q)r;

6.3. E(a, r, q) = r –a;

6.4. E(a, r, q) = (1–q)r –qa.

Показателями игры в критерии 6.1 являются риски, и он, таким образом, превращается в миниминный критерий относительно рисков.

Утверждение 2. Максимаксные критерии 5.3 и 5.4 эквиваленты соответственно миниминным критерием 6.3 и 6.4:

5.3 Û 6.3, 5.4 Û 6.4.

Доказательство аналогично доказательству утверждения 1, а именно для критериев 5.3 и 6.3 имеем: E = –M и, следовательно, Eij = –Mij, откуда

Поэтому

Таким образом, эквиваленция 5.3 Û 6.3 доказана.

Аналогично доказывается и эквиваленция 5.4 Û 6.4. n

Для лучшей обозримости стрелок, указывающих в (4), (5), (8) и (9) на невозрастание или неубывание функций игры рассмотренных критериев в пп. 3, 4, 5, 6 в зависимости от выигрышей а, рисков r и состояний природы q, сведем их в следующую таблицу.

Таблица 1

Из этой таблицы видно, что стоящие в первой строке стрелки, обозначающие поведение функций игры в зависимости от выигрышей а, соответствуют первому значку в названии критерия: max – Ú , min – Ø , ,max – Ú , min – Ø . А стрелки во второй строке, обозначающие поведение функций игры в зависимости от рисков r , противоположны стрелкам первой строки.

 Критерии максимизации взвешенного среднего показателя оптимальности стратегий.

Функция игры L(a, r, q) должна неубывать по выигрышу a и невозрастать по риску r :

L(a, r, q) Ú по а; Ø по r. (10)

Показатели оптимальности стратегий Ai0 определяются следующим образом:

(11)

где Lij = L(aij, rij, qj) – показатели игры.

По определению оптимальной является стратегия Ai0, максимизирующая показатель оптимальности Li:

В качестве функций игры L(a, r, q), удовлетворяющих условиям (10), можно взять функции:

7.1. L(a, r, q) = qa;

7.2. L(a, r, q) = q(a-r).

Если в критерии 7.1 q1 = ... qn = , то показатели игры принимают вид

а показатели оптимальности стратегий Ai превращаются (см. (11)) в среднее арифметическое выигрышей при стратегии Ai:

Такой критерий был предложен Байесом ([2], с. 119; см. также сноску на с. 2). Этот критерий также называют ([1], c. 503) "критерием недостаточного основания" Лапласа (т.е. у нас нет достаточного основания отдать предпочтение какому-нибудь состоянию природы).

Если в критерии 7.1 вероятности состояний природы q1, …, qn различны, то показатели игры

а показатели оптимальности стратегий Ai будут представлять собой взвешенное среднее выигрышей при стратегии Ai, взятых с весами q1, …, qn:

Получившийся критерий называют критерием Лапласа ([2], c. 119.).

 Критерии минимизации взвешенного среднего показателя неоптимальности стратегий.

Для данного критерия функция игры K(a, r, q) невозрастает по выигрышу а и неубывает по риску r:

K(a, r, q) Ø по а; Ú по r, (12)

показатели игры Kij= K(aij, rij, qj), показатели неоптимальности стратегий Ai

.

Оптимальной считается стратегия Ai0, минимизирующая показатель неоптимальности Ki:

Примерами таких критериев с функциями игры K(a, r, q), удовлетворяющими условиям (12), могут служить критерии:

8.1. K(a, r, q) = qr;

8.2. K(a, r, q) = q(r-a).

В критерии 8.1 показатели неоптимальности стратегии Ai представляют собой взвешенное среднее рисков при стратегии Ai с весами q1, …, qn, и критерий 8.1, таким образом, является критерием минимизации взвешенного среднего риска.

Относительно критериев 7 и 8 имеет место следующее.

Утверждение 3. Все четыре критерия 7.1, 7.2, 8.1, 8.2 эквивалентны между собой:

7.1  7.2  8.1  8.2. (13)

Доказательство. Рассмотрим, например, критерии 7.1 и 8.2. Показатели оптимальности в критерии 7.1 и неоптимальности в критерии 8.2 стратегий соответственно равны

и

Складывая с и используя при этом определение риска (2), получим

(14)

где – взвешенное среднее максимальных выигрышей при каждом состоянии природы Пj. Из (14) имеем:

.

Аналогичным образом можно получить выражение Ki через Li для других пар критериев 7.1 и 8.1, 7.2 и 8.2. Полученные выражения представлены в табл. 2.

Таблица 2

Из этой таблицы очевидно, что поскольку для данной матрицы выигрышей (aij) есть величина постоянная, то показатель неоптимальности Ki в каждой клетке обращается в минимум при том же значении i, при котором показатель оптимальности Li обращается в максимум. Следовательно, имеем следующие эквиваленции критериев:

Характеристики

Список файлов статьи