Содержание
- 2. Ранее мы делали упор на (принятие решений), последствия этих решений (были известны) с долей определенности. Были
- 3. Примеры: 1. Производитель вводит новый продукт. Какой будет реакция клиентов? Сколько производить? Будет ли пробная продажа
- 4. 3. Государственный заказчик объявляет конкурс на новый контракт. Какова фактическая стоимость проекта? Какие компании могут подавать
- 5. Принятие этих видов решений вида происходит в условиях неопределенности (поэтому разработан анализ решения). Анализ решений предлагает
- 6. Проверка: проведение экспериментов. Анализ решений делит принятие решений на: без экспериментов, с экспериментами. Деревья решений: инструмент
- 7. БАЗОВЫЙ ПРИМЕР: РуссНефть владеет земельным участком, на котором может быть нефть. Геологи сообщили, что существует 1
- 8. Ожидаемая прибыль
- 9. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ БЕЗ ЭКСПЕРИМЕНТОВ Общая структура принятия решений: тот, кто принимает решения выбирает действие из возможного
- 10. Выплата представлена чистой денежной выгодой (прибыль), хотя могут быть использованы и другие меры. Если результаты последствий
- 11. Каждая комбинация стратегий дает некоторый выигрыш игроку 1 (принимающему решение) ? Структура анализа решения: 1. Лицо,
- 12. Максиминный критерий выигрыша: в теории игр оба игрока рациональны, и выбирают стратегии в целях содействия своему
- 13. Формулировка: Возможные действия для RusNeft : бурить скважину или продать землю. Возможные состояния среды: на участке
- 14. Максиминный критерий выигрыша: Рассматриваем как игру против среды ? теория игр: выбор действия в соответствии с
- 15. Таблица выигрышей формулировки анализа решения RusNeft
- 16. Независимо от выбранного действия, состояние среды может быть наихудшим ? нужно выбирать действия, обеспечивающие лучший выигрыш
- 17. Критерий максимальной вероятности: - Определить наиболее вероятное состояние природы (с наибольшей априорной вероятностью). - Выберите максимальный
- 18. Основной недостаток критерия: он не принимает во внимание некоторую важную информацию. Ни одно состояние среды не
- 19. Правило решения Байеса : Используя лучшие имеющиеся оценки вероятностей состояний среды (априорные вероятности): - Рассчитать ожидаемое
- 20. Преимущество правила решения Байеса: включает имеющуюся информацию (выигрыши, лучшие оценки вероятностей состояний среды). Оценки вероятностей являются
- 21. Можно провести эксперименты, чтобы улучшить эти оценки ? будет использоваться только правило решений Байеса. Для оценки
- 22. Руководство RusNeft считает, что истинные шансы нахождения нефти - между 15 и 35%. Истинная априорная вероятность
- 23. Ожидаемый выигрыш для каждого изменения альтернативного действия при изменении априорной вероятности - задача RusNeft
- 24. Косая линия на рис. показывает график этого ожидаемого выигрыша по сравнению с p. Выигрыш от продажи
- 25. Для задачи с более чем 2-мя возможными состояниями среды, нужно анализировать 2 состояния одновременно, (необходимо исследовать,
- 26. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ С ПРОВЕДЕНИЕМ ЭКСПЕРИМЕНТОВ Дополнительное тестирование (эксперимент) улучшает оценки вероятностей состояния среды представленные априорными вероятностями.
- 27. Апостериорные вероятности: n = число возможных состояний среды; Состояние│состояние i)=априорная вероятность что истинное состояние среды -
- 28. Ответ: используя стандартные формулы теории вероятности: P(Состояние=состояние i│результат= результат j)= P(Состояние = Состояние i, результат результат
- 29. (Формула по теореме Байеса. Если результаты сейсмического зондирования неблагоприятны (USS) ?апостериорные вероятности: P(Состояние = Нефть │результат
- 30. Диаграмма дерева вероятности показывает хороший способ организации этих расчетов интуитивно понятным образом. Априорные вероятности в 1-м
- 31. Диаграмма дерева вероятностей для RusNeft задачи, Показывающее все вероятности, ведущие к вычислению каждой апостериорной вероятности состояния
- 32. Используя значение выигрыша (в тысячах долларов) из таблицы и вычитая стоимость эксперимента, получим результаты, показанные ниже.
- 33. Оптимальная политика с экспериментов, по правилу решения Байеса, для задачи RusNeft
- 34. Ценность эксперимента: Перед выполнением любого эксперимента, мы должны определить его потенциальную ценность. Представляем 2 дополнительных метода
- 35. Ожидаемое значение полной информации: Предположим, что эксперимент может определить истинное состояние среды, обеспечивая тем самым «полную»
- 36. Если бы RusNeft, прежде чем выбрать свое действие знали, что в земле есть нефть, ожидаемый выигрыш
- 37. Ожидаемое значение эксперимента: Вместо того, чтобы просто получить верхнюю границу ожидаемого увеличения выигрыша (без учета стоимости
- 38. Для рассматриваемого примера, получены компоненты правой части уравнения. Значения P (результат результат j) для 2 возможных
- 39. ДЕРЕВЬЯ РЕШЕНИЙ Полезный способ представления проблемы и организации вычислений (когда нужно принять последовательные решения). Построение дерева
- 40. Дерево решения (перед назначением числовых значений) для задачи RusNeft.
- 41. 2ое решение (вилки c, d, e) с 2 возможными выборами. If Если решение – бурить скважину,
- 42. Дерево решений После добавления вероятностей случайных событий и выигрышей.
- 43. Вероятности из вилки возможностей h - априорные вероятности этих состояний среды, так как сейсморазведка с целью
- 44. Выполнение анализа: Построив дерево принятия решений, в том числе добавив численные значения, задача анализируется при помощи:
- 45. 3. Для каждой вилки решения, сравнить ожидаемые выигрыши ее веток и выбрать вариант, где ветка имеет
- 46. Конечное дерево решений С записью анализа Для полной задачи RusNeft с использованием денежных выигрышей.
- 47. Вилка e: Альтернатива Бурение имеет ОВ = 100. Альтернатива Продажа имеет ОВ = 90. 100> 90
- 48. ОВ=123 записано над вилкой, двойное тире поставлено, чтобы показать отклоненные ветки (процедура анализа движется справа налево).
- 49. Полезное программное обеспечение: на практике иногда используют специальное программное обеспечение для построения и анализа деревьев решений.
- 50. (TreePlan ссылается на вилки решения в качестве узлов решения и на вилки возможностей – в качестве
- 51. ТЕОРИЯ ПОЛЕЗНОСТИ Применяя правило решения Байеса, является ли ОВ в денежном выражении подходящей мерой последствий выбора
- 52. Функции полезности для денег: Рисунок показывает типичные функцию полезности u(M) для денег M (индивидуум с данной
- 53. Функция полезности денег u(M): полезность получения количества денег M.
- 54. Не все люди имеют уменьшения предельной полезности и качества. Некоторые люди ищущие риска вместо риску, они
- 55. Отношение к сдвигам риска с течением времени из-за обстоятельств, отличается при работе с личными финансами, чем
- 56. Фундаментальный недвижимости: Лицо, принимающее решение безразлично 2-х действиях, если 2 альтернативы имеют же ожидаемую полезность. Пусть,
- 57. Лицо, принимающее решение производится такое же предложение, чтобы получить либо большую сумму денег ($ 100 000)
- 58. Когда функция полезности принимающего решение на деньги используются для измерения денежных результатов, решающее правило Байеса заменяет
- 59. Применение теории полезности для Русснефти проблемы: РуссНефть работе с ограниченным капиталом ? $ 100,000 потери серьезно.
- 60. Утилиты для Русснефти
- 61. Есть 2 варианта: - Ничего не делать (выигрыш и полезности = 0). - Есть вероятность (р)
- 62. Для получения u(90), величина р выбран делает, принимающее решение, безразлично, 700 выигрыша с вероятностью р или
- 63. Функция полезности за деньги Русснефти владельца
- 64. (Это характерно для умеренно склонны к риску лица). По своей природе, РуссНефть владелец склонен к ищущий
- 65. Подход предполагает функция полезности имеет определенную математическую форму, и регулирует его в соответствии отношение принимающего решения
- 66. Значение R, что даст утилиты u(670)=580 и u(700)=600 составляет около R = 2,250. Владелец становится более
- 67. В других ситуациях последствия потенциальных убытков являются не столь серьезными, предполагая, экспоненциальная функция полезности может обеспечить
- 68. Использование Дерево принятия решений для анализа Русснефти проблемы с ЖКХ: функция полезности за деньги Русснефти владельца
- 69. Для информационных целей всего денежные выплаты еще приведены справа от конечных ветвей (но мы больше не
- 70. Окончательное решение дерево для Русснефти, используя утилиту владельца функционировать за деньги, чтобы максимизировать ожидаемую полезность.
- 71. Подход, используемый в предыдущих разделах максимизации ожидаемой денежной выигрыш составляет предполагая, принимающее решение, риск-нейтральным, так что
- 72. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ Анализ решений Управление необходимо принять некоторые решения (У сейсморазведку? Бурения на нефть или продавать
- 73. Управление рассматривает только 2 альтернативы для каждого из 2 решений. Реальные приложения привлечь больше решений, больше
- 74. ? графические методы, такие как торнадо диаграмм, разработанных для организации данных в понятной форме. Другие виды
- 75. Аналитик использует анализа решений для оказания помощи группе в изучении последствий различных альтернатив решения. При содействии
- 76. Для собственных причин, компании не публикуют статьи в профессиональных журналах, чтобы описать свои методы приложения, в
- 77. приложения анализа и принятия решений
- 80. Скачать презентацию