Содержание
- 2. Ситуации, в которых при принятии решений можно более-менее точно определить вероятность для каждого решения, называют ситуациями
- 3. При заданных условиях а1 ,а2,..., с учетом неизвестных факторов Y1, Y2,…, найти такие элементы решения х1
- 4. В случае, когда неизвестные факторы, фигурирующие в операции — Y1, Y2,... — являются обычными случайными величинами
- 5. В тех ситуациях, когда невозможно даже приблизительно указать вероятность того или иного результата, что бывает связано
- 6. Задача принятия решений условиях вероятностной неопределённости: Пусть лицо, принимающее решение, может выбрать один из m возможных
- 7. Критерий Лапласа Для каждой строки матрицы выигрышей подсчитывается среднее арифметическое значение оценок. Оптимальному решению будет соответствовать
- 8. Критерий Вальда В каждой строчке матрицы выбираем минимальную оценку. Оптимальному решению соответствует такое решение, которому соответствует
- 9. Критерий Сэвиджа В каждом столбце матрицы находится максимальная оценка max аij и составляется новая матрица, элементы
- 10. Критерий Гурвица Вводится некоторый коэффициент а, называемый «коэффициентом оптимизма», 0 Они умножаются соответственно на а и
- 11. Критерий максимального оптимизма ЛПР, имея возможность в некоторой степени управлять ситуацией, рассчитывает, что произойдет такое развитие
- 12. Пример Нефтяная компания собирается построить в районе крайнего севера нефтяную вышку. Имеется 4 проекта A, B,
- 13. Матрица имеет вид:
- 15. 1
- 17. Скачать презентацию