Принятие решений в условиях определенности 


Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Принятие решений в условиях определенности



 

Принятие решений в условиях определенности сводится к решению задач векторной оптимизации. Поэтому ниже рассмотрим основные методы решения подобного класса задач и приведем их краткие характеристики.
Методы решения задач векторной оптимизации. Существует несколько методов решения задач многокритериальной оптимизации:
метод выделения главного критерия;
метод лексикографической оптимизации;
методы свертывания векторного критерия в скалярный.
В методе выделения главного критерия ЛПР назначает один главный критерий, остальные выводятся в состав ограничений, т.е. указываются границы, в которых эти критерии могут находиться. Недостаток метода очевиден: нет смысла проводить глубокое системное исследование, если все критерии, кроме одного, не учитываются.
В методе лексикографической оптимизации предполагается, что критерии, составляющие векторный критерий К, могут быть упорядочены на основе отношения абсолютной предпочтительности. Пусть критерии пронумерованы так, что наиболее важному из них соответствует номер 1, Тогда на первом шаге выбирается подмножество альтернатив А1, имеющих наилучшие оценки по первому критерию. Если окажется, что А1=1, то единственная альтернатива, входящая в А и признается наилучшей. Если А1 > 1, то на втором шаге выбирается подмножество альтернатив А, имеющих наилучшие оценки по второму критерию, и так далее, до тех пор, пока не будет выявлена лучшая альтернатива.
Методы свертывания векторного критерия в скалярный.
Основной проблемой этого подхода является построение функции f, называемой сверткой. Данная проблема распадается на четыре задачи:
1. Обоснование допустимости свертки.
2.Нормализация критериев для их сопоставления.
3. Учет приоритетов (важности) критериев.
4. Построение функции свертки, позволяющей решить задачу оптимизации.
1. Обоснование допустимости свертки. Требует подтверждения, что рассматриваемые показатели эффективности являются однородными. Известно, что показатели эффективности разделяются на три группы: показатели результативности, ресурсоемкости и оперативности. В общем случае разрешается свертка показателей, входящих в обобщенный показатель для каждой группы отдельно. Свертка показателей из разных групп может привести к потере физического смысла такого критерия.
2. Нормализация критериев. Проводится подобно нормировке показателей.
3. Учет приоритетов критериев. Осуществляется в большинстве методов свертывания путем задания вектора коэффициентов важности критериев.
Определение коэффициентов важности критериев, как и в случае с показателями, сталкивается с серьезными трудностями и сводится либо к использованию формальных процедур, либо к применению экспертных оценок.
В результате нормализации и учета приоритетов критериев образуется новая векторная оценка.
Именно эта полученная векторная оценка подлежит преобразованию с использованием функции свертки. Способ свертки зависит от характера показателей и целей оценивания системы. Известны несколько видов свертки. Наиболее часто используются аддитивная и мультипликативная свертка компонентов векторного критерия.
4. Аддитивная свертка компонентов векторного критерия состоит в представлении обобщенного скалярного критерия в виде суммы взвешенных нормированных частных критериев.
Мультипликативная свертка компонентов векторного критерия состоит в представлении обобщенного скалярного критерия в виде произведения.
Выбор между свертками определяется степенью важности абсолютных или относительных изменений значений частных критериев соответственно.

Принятие решений в условиях риска

 



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2017-01-24; просмотров: 123; 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 - 18.209.229.59 (0.004 с.)