Содержание
- 2. Тема. Методы выбора и принятия решений Выбор в условиях статистической неопределенности. Общая схема принятия статистических решений.
- 3. Основные задачи выбора
- 4. Выбор как сужение множества альтернатив
- 5. Основные задачи выбора
- 6. Классификация задач выбора
- 7. Постановка критериальной задачи выбора
- 8. Задача выбора в пространстве 2-х критериев
- 9. Метод свертки частных критериев q0(x) = q0(q1(x), q2(x), ..., qp(x)) ;
- 10. Метод свертки частных критериев q01(x1*) > q01(x2*), q02(x1*)
- 11. Метод условного экстремума основного критерия
- 12. Метод уступок
- 13. Метод задания опорных значений (уровней притязания) Числовые меры близости (расстояние):
- 14. Метод уровней притязания
- 15. Метод Парето-оптимизации P(X):= {x*| qi(x*)≥ qi(x)˄ qk(x*)˃qk(x), i=1,…,m; 1≤k≤m} P(X) – множество парето- оптимальных решений x*
- 16. Построение множества Парето
- 17. Классификация многокритериальных моделей выбора
- 18. Способы описания выбора на языке бинарных отношений
- 19. Способы задания отношений на конечном множестве
- 20. Задание графа предпочтений
- 21. Задание диагонального отношения E. Пример 1) в E входят только пары с одинаковыми номерами: xi E
- 22. Свойства бинарных отношений R на множестве X
- 23. Бинарные отношения на множестве альтернатив Отношение эквивалентности (~): рефлексивное, симметричное и транзитивное Отношение нестрогого порядка (≤)
- 24. Функция полезности u(x) u(x ∈ X): (x u(x) - произвольное монотонное преобразование, которое сохраняет упорядочивающее свойство
- 25. Схема принятия статистических решений θ ∈ Θ - искомая (измеряемая) величина x= (x1, ..., xN) ∈
- 26. Байесов подход к выбору решений P(θ), θ ∈ Θ - функция распределения; F(x|θ), x ∈ X,
- 27. Формула Байеса P(A) - априорная вероятность гипотезы A; P(B|A) - вероятность гипотезы A при наступле-нии события
- 28. Платежная матрица игровых моделей y = (y1, ...ym) – вектор возможных исходов х = (х1, ...хn)
- 29. Критерии выбора в условиях неопределенности исходов Максиминный (минимаксный) критерий Критерий минимаксного сожаления Сэвиджа Критерий пессимизма –
- 30. Нечёткое множество и классическое множество
- 31. Выбор на нечетком множестве альтернатив μD(x) = min [μG(x), μC(x)] - нечеткое множество решений D G
- 32. Бинарные отношения на языке нечетких множеств
- 33. Задачи выбора в системном анализе
- 34. Задачи выбора в системном анализе
- 35. Контрольные вопросы В чем состоит метод свертки в задаче многокритериальной оптимизации? Какой смысл имеет множество Парето?
- 36. Тема. Методы выбора и принятия решений Постановка задачи многокритериальной оптимизации. Оптимизация методом свертки частных критериев. Оптимизация
- 38. Скачать презентацию