17. 04 Лекция Оценка сложных систем в условиях риска
Каждой альтернативе ставится в соответствии не один, а множество исходов с известными вероятностными проявлениями.
Для оценки эффективности такой системы необходимо:
Определить исходы операций по каждой системе
Построить функцию полезности на множестве исходов
Найти распределение вероятностей на множестве исходов
Рассчитать математическое ожидание функции полезности на множестве исходов для каждой системы
Критерий оптимальности равен максимальному значению математического ожидания.
Пример: исследуемая операция – обмен сообщениями подразделения таможенного органа. Система - варианты размещения нового оборудования.
Показатель исхода операций – число переданных сообщений.
Данные для оценки вычислительной сети
альтернатива | (исход) | (вероятность появления исхода) | (полезность исхода) | (математическое ожидание) |
Вариант 1 | 60 40 20 | 0,3 0,5 0,2 | 0,8 0,5 0,1 | 0,3*0,8+0,5*0,5+0,2*0,1=0,51 |
Вариант 2 | 60 40 20 | 0,25 0,60 0,15 | 0,8 0,5 0,1 | 0,515 |
Оценка сложный систем в условиях неопределенности
Виды операций:
Игровая- вносит противник
Статистически неопределенная ситуация-вносит природа неопределенность
Пример. Необходимо оценить один из 3 вариантов одежды для вечеринки, чтобы понравится четырем молодым людям.
альтернатива |
| ||||
дима | саша | егор | максим |
| |
Юбка+блузка | 0,1 | 0,5 | 0,1 | 0,2 |
|
Блузка+джинсы | 0,2 | 0,3 | 0,2 | 0,4 |
|
платье | 0,1 | 0,4 | 0,4 | 0,3 |
|
Вероятность прихода д-0,4; с-0,1; е-0,1; м-0,3
Д=0,4*0,1+0,2*0,5+0,1*0,1+0,3*0,2=0,21
Критерий Лапласа
Состояние обстановки признаются равновероятными (вероятность 0,25)
Д=0,25*(0,1+0,5+0,1+0,2)=0,225
Критерий осторожного наблюдателя
Максимальный выигрыш в наихудшей ситуации.
Д=min(0,1;05;0,1;0,2)=0,1(по первому столбцу сравниваем)
Критерий максимума
Д=max(0,1;05;0,1;0,2)=0,5
Критерий Гурвица
Необходимо учитывать самое высокое и самое низкое значение эффективности, занимая промежуточную позицию. Для этого вводится коэффициент оптимизма альфа, характеризующий отношение к риску лица принимающего решение. Эффективность равна альфа*макс значение+(1-альфа)*миним значение
К оптимальное=макс полученный из всех значений
Пусть альфо=0,6
Д=0,6*0,5+(1-0,6)*0,1=0,34
Чем опасней ситуация, тем ближе альфа к нулю.
Критерии минимального риска (Сэвиджа)
Минимизирует потери при наихудших условиях. Матрица эффективности преобразуется в матрицу потерь. Каждая ячейка определяется как разность между макс и текущем значением эффективности в столбце. Затем используется критерий минимакса.
альтернатива |
| ||||
дима | саша | егор | максим |
| |
Юбка+блузка | 0,1 | 0 | 0,3 | 0,2 |
|
Блузка+джинсы | 0 | 0,2 | 0,2 | 0 |
|
платье | 0,1 | 0,1 | 0 | 0,1 |
|
Д=max (0,1;0;0,3;0,2)=0,3
Выбираем меньшее значение
На выбор критериев влияют:
Природа конкретной операции и ее цель
Влияют причины неопределенности
Характер лица, принимающего решение
- 1. Оценочные модели
- 2. Оптимизационные модели
- 3. Игровые модели
- Основы линейного программирования (лп)
- 28.02 Лекция
- Организационно-функциональное моделирование в таможенном деле.
- Методика системного анализа
- 1 Этап: Формулировка проблемы (определение проблемной ситуации)
- 2 Этап: Формирование проблематики
- 3. Конфигуратор системы
- 4. Постановка целей решения
- 10. Реализация решения (внедрение результатов) Механизмы структурных и функциональных изменений системы таможенных органов
- 3.04 Лекция.
- Информационная база системного анализа в таможенном деле
- Задачи информационного обеспечения управления
- Методика сбора данных для анализа ито таможенной деятельности
- Современные информационные технологии таможенных органов
- Знаниевая составляющая системного анализа
- Проблема выбора в экономике
- 17. 04 Лекция Оценка сложных систем в условиях риска
- Метод системного анализа