logo
Лекции!

3.3. Принятие решений в условиях риска

К условиям, перечисленным в подпараграфе 3.1, добавляется еще одно – значения априорных вероятностей состояний окружающей среды (природы):

p(Q1), p(Q2), ..., p(Qn). (12)

Тогда для каждой стратегии определяется усредненная по всем состояниям природы средняя полезность по формуле:

(13)

U(Si,Qj) – полезность стратегии при состоянии природы , которая находится по формуле (9). Затем из множества , , выделяется максимальный элемент,

, .Стратегия , обладающая максимальной средней полезностью , называется байесовской стратегией,

, .

Пусть в рассмотренном ранее примере р(Q1) = 0.6, p(Q2) = 0.4. Используя данные табл. 9. и формулу (13), вычислим среднюю полезность для каждой допустимой стратегии,

= 100.6 + 00.4 = 6,

= 8.80.6 + 50.4 = 6.68,

= 7.60.6 + 4.90.4 = 6.52,

= 5.20.6 +5.60.4 =5.36,

= 40.6 + 70.4 =5.2 .

Затем найдем наибольшее число из полученных пяти чисел,

Следовательно, оптимальной стратегией является стратегия , обладающая максимальной средней полезностью, равной 6.68 ед.

Заметим, что стратегия является байесовской для конкретных значений априорных вероятностей: р(Q1) = 0.6, p(Q2) = 0.4. При других значениях р(Q1), р(Q2) байесовской может быть и другая стратегия. Так, при р(Q1) = 0.5, p(Q2) = 0.5 байесовской является стратегия .

Проведение эксперимента в рассмотренной ситуации выгодно. Действительно, если эксперимент не проводить, то по данным табл.7 имеем:

Байесовской операцией (стратегией) является операция а1, средняя полезность которой равна 6 ед.

Для дальнейших рассуждений нам понадобиться объединить выражения (13), (9) в одно,

.

Меняя порядок суммирования в правой части последнего равенства, получим

(14)

Из этого равенства следует, что при выборе оптимальной стратегии максимизация сводится к максимизации выражения в квадратных скобках в правой части (14), т.е. для каждого результата эксперимента zβ максимизация полезности Uβ(ai) сводится к выбору такой операции , которая максимизирует выражение в квадратных скобках.

ЛИТЕРАТУРА.

  1. Венцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. - М: Наука, 1980.

  2. Дегтярев Ю.П. Исследование операций. - М.: Высшая школа, 1986.

  3. Корбут А.А., Финкелыптейн Ю.Ю. Дискретное программирование. -М.:Мир, 1978.

  4. Кристофвдес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. - М.: Мир, 1978.

  5. Липский В. Комбинаторика для программистов. - М.: Мир, 1988.

  6. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. - М.: Машиностроение, 1979.

  7. Ивченко Г.И. и др. Теория массового обслуживания. - М. Высшая школа, 1982.

  8. Шенок Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука.-М.: Мир, 1978.

  9. Гудман С, Хидегниеми С. Введение в разработку и анализ алгоритмов. - М.: Мир, 1981.

  10. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Москва «Высшая школа» 1998.