Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Принятие решения в условиях риска
Пусть на множестве состояний среды задано распределения вероятностей р=(р1, р2…рn), где , . В практических задачах априорное распределение вероятностей получают путем проведения многочисленных статистических экспериментов и обработки соответствующего материала, либо аналитическими методами, основанными на формулировке гипотез о поведении среды и использовании теорем теории вероятности. Оба эти методы являются приближенными.
Критерии принятия решений.
1. Критерий Байеса (среднего значения). Сущность этого критерия заключается в максимизации математического ожидания оценочного функционала. Согласно критерия Байеса, оптимальными решениями (либо множеством оптимальных решений) считают такие решения, для которых математическое ожидание оценочного функционала достигает наибольшего возможного значения: , - для функционала с положительным оценочным ингредиентом
, - для функционала с отрицательным оценочным ингредиентом Критерий Байеса – наиболее распространенный критерий в информационной ситуации I1. Этот критерий рекомендуется использовать в многократно повторяющихся ситуациях, так как при этом максимизируется среднее значение полезности (или минимизируется средний риск в случае функционала с отрицательным ингредиентом). П р и м е р. пусть множество состояний среды Θ={ θ1, θ2, θ3, θ4, θ5 }, соответствующий ему вектор априорного распределения вероятности p, множество решений органа управления Φ={ φ1, φ2, φ3, φ4 }, оценочный функционал задан матрицей:
Считаем, что у нас функция с положительным ингредиентом. Необходимо выбрать решение из множества Φ. Р е ш е н и е. Вычислим байесовы значения оценочного функционала для все возможных решений органа управления. Максимальным является значение, соответствующее решению φ1, следовательно выбор решения φ1 согласно этому критерию является оптимальным. 2. Критерий минимума дисперсии оценочного функционала. Для каждого решения определим среднее значение оценочного функционала и дисперсию в виде:
, , Дисперсия характеризует рассеивание случайной величины значения оценочного функционала для решения относительно среднего значения . Сущность критерия минимизации дисперсии оценочного функционала заключается в нахождении решения (или множества решений ), для которого . Модальный критерий. Сущность данного критерия в том, что орган управления исходит из наиболее вероятного состояния среды . Модифицированный критерий Этот критерия является комбинацией Байесова критерия и критерия минимума дисперсии.
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-12-27; просмотров: 406; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.128.190.102 (0.014 с.) |