Теория игр и принятие решений (стр. 2 из 4)

= 20(ln

– 1)

Применение критерия предельного уровня приводит к неравенствам

ln I –

³ ln 20 –

– 1 = 1.996 –

ln I –

³ ln 10 –

– 1 = 1.302 –

Предельные значения А₁ и А₂ должны быть выбраны так, что бы оба неравенства выполнялись хотя бы для одного значения I.

Например, если А₁ = 2 и А₂ = 4, неравенства принимают вид

ln I –

³ 1.896

ln I –

³ 1.102

Значение I должно находиться между 10 и 20, т.к. именно в этих пределах изменяется спрос. Из таблицы видно, что оба условия выполняются для I, из интервала (13,17)

I	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20
ln I –	1.8	1.84	1.88	1.91	1.94	1.96	1.97	1.98	1.99	1.99	1.99
lnI–	1.3	1.29	1.28	1.26	1.24	1.21	1.17	1.13	1.09	1.04	0.99

Любое из этих значений удовлетворяет условиям задачи.

Принятие решений в условиях неопределённости.

Будем предполагать, что лицу, принимающему решение не противостоит разумный противник.

Данные, необходимо для принятия решения в условии неопределенности, обычно задаются в форме матрицы, строки которой соответствуют возможным действиям, а столбцы – возможным состояниям системы.

Пусть, например, из некоторого материала требуется изготовить изделие, долговечность которого при допустимых затратах невозможно определить. Нагрузки считаются известными. Требуется решить, какие размеры должно иметь изделие из данного материала.

Варианты решения таковы:

Е₁ – выбор размеров из соображений максимальной долговечности ;

Е_m– выбор размеров из соображений минимальной долговечности ;

E_i– промежуточные решения.

Условия требующие рассмотрения таковы :

F₁– условия, обеспечивающие максимальной долговечность;

F_n–условия, обеспечивающие min долговечность;

F_i– промежуточные условия.

Под результатом решения e_ij = е(E_i ; F_j) здесь можно понимать оценку, соответствующую варианту E_i и условиям F_j и характеризующие прибыль, полезность или надёжность. Обычно мы будем называть такой результат полезностью решения.

Тогда семейство (матрица) решений

имеет вид :

F₁	F₂	. . .	F_n
E₁	e₁₁	e₁₂	. . .	e_1n
E₂	e₂₁	e₂₂	. . .	e_2n
. . .	. . . . . . . . . . . . . . . .
E_m	e_m1	e_m2	. . .	e_mn

Чтобы прийти к однозначному и по возможности наивыгоднейшему варианту решению необходимо ввести оценочную (целевую) функцию. При этом матрица решений

сводится к одному столбцу. Каждому варианту E_i приписывается, т.о., некоторый результат e_ir, характеризующий, в целом, все последствия этого решения. Такой результат мы будем в дальнейшем обозначать тем же символом e_ir.

Классические критерии принятия решений .

1. Минимаксный критерий .

Правило выбора решения в соответствии с минимаксным критерием (ММ-критерием) можно интерпретировать следующим образом:

матрица решений дополняется ещё одним столбцом из наименьших результатов e_ir каждой строки. Необходимо выбрать те варианты в строках которых стоят наибольшее значение e_ir этого столбца.

Выбранные т.о. варианты полностью исключают риск. Это означает, что принимающий решение не может столкнуться с худшим результатом, чем тот, на который он ориентируется. Это свойство позволяет считать ММ-критерий одним из фундаментальных.

Применение ММ-критерия бывает оправдано, если ситуация, в которой принимается решение следующая:

1^o. О возможности появления внешних состояний F_j ничего не известно;

2^o. Приходится считаться с появлением различных внешних состояний F_j;

3^o. Решение реализуется только один раз;

4^o. Необходимо исключить какой бы то ни было риск.

2. Критерий Байеса – Лапласа.

Обозначим через q_i– вероятность появления внешнего состояния F_j.

Соответствующее правило выбора можно интерпретировать следующим образом:

матрица решений

дополняется ещё одним столбцом содержащим математическое ожидание значений каждой из строк. Выбираются те варианты, в строках которых стоит наибольшее значение e_ir этого столбца.

При этом предполагается, что ситуация, в которой принимается решение, характеризуется следующими обстоятельствами:

1^о. Вероятности появления состояния F_j известны и не зависят от времени.

2^о. Решение реализуется (теоретически) бесконечно много раз.

3^о. Для малого числа реализаций решения допускается некоторый риск.

При достаточно большом количестве реализаций среднее значение постепенно стабилизируется. Поэтому при полной (бесконечной) реализации какой-либо риск практически исключён.

Т.о. критерий Байеса-Лапласа (B-L-критерий) более оптимистичен, чем минимаксный критерий, однако он предполагает большую информированность и достаточно длительную реализацию.

3^о. Критерий Сэвиджа.

Величину a_ij можно трактовать как максимальный дополнительный выигрыш, который достигается, если в состоянии F_j вместо варианта E_i выбирать другой, оптимальный для этого внешнего состояния вариант. Величину a_ij можно интерпретировать и как потери (штрафы) возникающие в состоянии F_j при замене оптимального для него варианта на вариант E_i. В последнем случае e_ir представляет собой максимально возможные (по всем внешним состояниям F_j , j =

) потери в случае выбора варианта E_i.

Соответствующее критерию Сэвиджа правило выбора теперь трактуется так:

1). Каждый элемент матрицы решений

вычитается из наибольшего результата maxe_ij соответствующего столбца.

2). Разности a_ij образуют матрицу остатков

. Эта матрица пополняется столбцом наибольших разностей e_ir. Выбирают те варианты, в строках которых стоит наименьшее для этого столбца значение.

Требования, предъявляемые к ситуации, в которой принимается решение, совпадают с требованием к ММ-критерию.

4^о. Пример и выводы.

Из требований, предъявляемых к рассмотренным критериям становится ясно, что в следствии их жёстких исходных позиций они применимы только для идеализированных практических решений. В случае, когда возможна слишком сильная идеализация, можно применять одновременно поочерёдно различные критерии. После этого среди нескольких вариантов ЛПР волевым методом выбирает окончательное решение. Такой подход позволяет, во-первых, лучше проникнуть во все внутренние связи проблемы принятия решений и, во-вторых, ослабляет влияние субъективного фактора.

Пример. При работе ЭВМ необходимо периодически приостанавливать обработку информации и проверять ЭВМ на наличие в ней вирусов. Приостановка в обработке информации приводит к определённым экономическим издержкам. В случае же если вирус вовремя обнаружен не будет, возможна потеря и некоторой части информации, что приведёт и ещё к большим убыткам.

Варианты решения таковы:

Е₁– полная проверка;

Е₂– минимальная проверка;

Е₃– отказ от проверки.

ЭВМ может находиться в следующих состояниях:

F₁– вирус отсутствует;

F₂– вирус есть, но он не успел повредить информацию;

F₃– есть файлы, нуждающиеся в восстановлении.

Результаты, включающие затраты на поиск вируса и его ликвидацию, а также затраты, связанные с восстановлением информации имеют вид:

Таблица 1.

ММ-критерий		критерий B-L
F₁	F₂	F₃	e_ir= e_ij	e_ir	e_ir =	e_ir
E₁	-20.0	-22.0	-25.0	-25.0	-25.0	-22.33
E₂	-14.0	-23.0	-31.0	-31.0	-22.67
E₃	0	-24.0	-40.0	-40.0	-21.33	-21.33

Согласно ММ-критерию следует проводить полную проверку. Критерий Байеса-Лапласа, в предположении, что все состояния машины равновероятны.