Принятие решений в условиях риска
Критерий наиболее вероятного исхода
Учет неопределенных пассивных условий
Критерий Вальда. Как указывалось выше критерий Вальда выражается в двухь формах, зависящих от вида исходных данных
Учет активных условий
Анализируется платежная матрица на предмет исключения заведомо невыгодных и дублирующих стратегий
Навигация
Принятие решений в условиях риска
Принятие оптимальных решений в условиях неопределенности
45054
знака
11
таблиц
3
изображения
1. Принятие решений в условиях риска
Как указывалось выше, с точки зрения знаний об исходных данных в процессе принятия решений можно представить два крайних случая: определенность и неопределенность. В некоторых случаях неопределенность знаний является как бы "неполной" и дополняется некоторыми сведениями о действующих факторах, в частности, знанием законов распределения описывающих их случайных величин. Этот промежуточный случай соответствует ситуации риска. Принятие решений в условиях риска может быть основано на одном из следующих критериев:
· критерий ожидаемого значения;
комбинации ожидаемого значения и дисперсии; известного предельного уровня; наиболее вероятного события в будущем.Рассмотрим более подробно применение этих критериев.
1. Критерий ожидаемого значения (КОЗ).
Использование КОЗ предполагает принятие решения, обуславливающего максимальную прибыль при имеющихся исходных данных о вероятности полученного результата при том или другом решении. По существу, КОЗ представляет собой выборочные средние значения случайной величины. Естественно, что достоверность получаемого решения при этом будет зависеть от объема выборки. Так, если обозначить
КОЗ - Е(x1,x2,...,xn), (1.1)
где
x1,x2,...,xn - принимаемые решения при их количестве, равном n, то
E(xi) M(xi), (1.2)
где
M(xi) - математическое ожидание критерия.
Таким образом, КОЗ может применяться, когда однотипные решения в сходных ситуациях приходится принимать большое число раз.
Приведем пример использования этого критерия для принятия решения.
Пример 1.1.
Пусть мастерская имеет n станков, причем ремонт отказавшего станка производится индивидуально, а если станки не отказывают, то через T интервалов времени производится профилактический ремонт всех станков. Задача заключается в определении оптимального значения T, при котором общие затраты на ремонт будут минимальны. Очевидно, что задача может быть решена, если известна вероятность pt отказа одного станка в момент времени t. Эта неопределенность и представляет в данном случае элемент "риска".
КОЗ для данного случая запишется так:
E[C(T)] = (C1
E(nt) + C2 n)/T, (1.3)
где
E[C(T)] - КОЗ затрат на ремонт станков за один интервал времени;
C1 - затраты на ремонт одного станка при внезапном отказе;
E(nt) - математическое ожидание вышедших из строя станков в момент t;
C2 - затраты на профилактический (плановый) ремонт одного станка.
Допустим, что nt имеет биноминальное распределение, тогда
E(nt) = n pt и
E[C(T)] =[n (C1pt + C2)]/T. (1.3а)
Необходимые условия оптимального значения T* имеют вид:
E[C(T*-1)] E[C(T*)] и E[C(T*+1)] E[C(T*)]. (1.4)
2. Критерий "ожидаемого значения - дисперсия".
Как указывалось выше, КОЗ имеет область применения, ограниченную значительным числом однотипных решений, принимаемых в аналогичных ситуациях. Этот недостаток можно устранить, если применять комбинацию КОЗ и выборочной дисперсии s2. Возможным критерием при этом является минимум выражения
E(Z, ) = E(Z) k U(z), (1.5)
где
E(Z, ) - критерий "ожидаемого значения - дисперсия";
k - постоянный коэффициент;
U(Z) = mZ/S - выборочный коэффициент вариации;
mZ - оценка математического ожидания;
S - оценка среднего квадратического ожидания.
Знак "минус" ставится в случае оценки прибыли, знак "плюс" - в случае затрат.
Из зависимости (1.5) видно, что в данном случае точность предсказания результата повышается за счет учета возможного разброса значений E(Z), то есть введения своеобразной "страховки". При этом степень учета этой страховки регулируется коэффициентом k, который как бы управляет степенью учета возможных отклонений. Так, например, если для ЛПР имеет большое значение ожидаемые потери прибыли, то k>>1 и при этом существенно увеличивается роль отклонений от ожидаемого значения прибыли E(Z) за счет дисперсии.
3. Критерий предельного уровня.
Этот критерий не имеет четко выраженной математической формулировки и основан в значительной степени на интуиции и опыте ЛПР. При этом ЛПР на основании субъективных соображений определяет наиболее приемлемый способ действий. Критерий предельного уровня обычно не используется, когда нет полного представления о множестве возможных альтернатив. Учет ситуации риска при этом может производиться за счет введения законов распределений случайных факторов для известных альтернатив.
Несмотря на отсутствие формализации критерием предельного уровня пользуются довольно часто, задаваясь их значениями на основании экспертных или опытных данных.
Похожие работы
... сумм расходов, продажи, кредита; § самострахование за счет создания натуральных и денежных резервных (страховых) фондов; § страхование. Таким образом, в процессе разработки и принятия управленческих решений в условиях неопределенности и риска менеджер сталкивается с необходимостью проведения анализа существующих рисков, а также осуществления мероприятий, связанных с избежанием, удержанием, ...
... сумм расходов,продажи, кредита; · самострахование за счет создания натуральных и денежных резервных (страховых) фондов; · страхование. Таким образом, в процессе разработки и принятия управленческих решений в условиях неопределенности и риска менеджер сталкивается с необходимостью проведения анализа существующих рисков, а также осуществления мероприятий, связанных с избежанием, удержанием, ...
... вопросы в свою очередь связаны с принятием определенных решений, однако в настоящее время они в значительной мере определяются вкусом, склонностями и личными качествами.1.2.2. Сущность процесса принятия управленческого решения Понятие "решение" в научной литературе трактуется по-разному. Оно понимается и как процесс, и как акт выбора, и как результат выбора. Решение как процесс характеризуется ...
... = -1 Итак, мы имеем i1 = 3, i2 = 12, i3 = 17.5, i4 = -1. Теперь из чисел 3, 12, 17.5, -1 берем максимальное. Это — 17.5. Значит, правило Гурвица рекомендует 3-е решение. Принятие решений в условиях частичной неопределенности. Предположим, что в рассматриваемой схеме известны вероятности pj того, что реальная ситуация развивается по варианту j. Именно такое положение называется частичной ...
0 комментариев