АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Тема: Неопределенность в задачах принятия решений

Читайте также:
  1. B. Пояснение сути принятия решения
  2. Алгоритм принятия решения
  3. Анализ чувствительности управленческих решений в задачах линейного программирования.
  4. Аналитика в процессе принятия государственных решений
  5. Аудит учета поступления (принятия) основных средств
  6. Аудит учета приобретения (принятия, создания) нематериальных активов
  7. Багатокритеріальність у задачах прийняття рішень.
  8. Бланк оценки кандидатов и принятия решения при отборе (выписка)
  9. В-1. Требования, предъявляемые к оформлению решений.
  10. В-2. Параметры и условия обеспечения качества и эффективности управленческих решений.
  11. В-2. Система контроля и мотивации реализации управленческих решений.
  12. В-3. Неформальные методы принятия решения.

В задачах существуют параметры. ЛПР должно обладать информацией о значениях этих параметров.

aij – значения этих параметров,

cj – коэффициент целевой функции.

С точки зрения формализованного описания можем сказать, что ЛПР имеет представление об области допустимых значений параметров (а А).

Чем больше ОДЗ, тем больше неопределенность.

Решаем задачу «снятия неопределенности».

Приемы:

1) Принцип гарантированного результата. Этот принцип предполагает, что лицо, принимающее решение, исходит из наихудшей гипотезы о значениях параметров.

Для определенности допустим, что рассматривается некоторый параметр аi, который имеет положительный смысл (цена на продукцию, спрос на нашу продукцию)

-ОДЗ

2) Метод статистического моделирования. Идея метода заключается в следующем: ЛПР не имеет достоверной информации о значениях параметров на будущие периоды. Однако, он располагает ретро информацией о значениях этих параметров.

 
 


…….

.. …. -δ

 

t0 t

 

 

Бывают ситуации, когда изменение параметров характеризуется некоторой тенденцией. Если такое имеет место, то возникает идея построить некоторую функцию, которая описывает эти закономерности а = а(t)

Возьмем некоторую линейную матрицу:

а = α + βt

Есть некоторая статистика. Имея некоторые прочие данные, используя МНК рассчитываются параметры α и β. Тогда модельное значение параметров ам = α + βt.

Рассчитывается погрешность:

Эти методы применимы только в случаях, когда медленно развиваются процессы.

3) Метод формирования данных.

 
 


S

       
   

 


а

 

ЛПР просит сообщить элемента значение параметра а.

S – та оценка, которую элемент сообщит наверх в качестве значения параметра.

Поскольку ЛПР имеет представление об ОДЗ, то сообщаемая оценка может колебаться в диапазоне:

Есть серьезные недостатки в этом методе: ЛПР должен понимать, что у элементов есть свое представление что сообщать и как сообщать. Элементы могут сознательно искажать информацию.

 


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |

Поиск по сайту:



Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.)