Выбор в условиях полной неопределенности
В тех случаях, когда дать сравнительно надежные оценки вероятности отдельных ситуаций не представляется возможным, стратегия выбора решений определяется опасностью риска и осторожностью лица, принимающего решение.
Рассмотрим стратегии выбора альтернатив.
Стратегия наибольшего гарантированного эффекта. Для реализации этой стратегии в каждой строке матрицы эффектов выбирается минимальный эффект (ji)min. Лучшим считается вариант решения, для которого минимальный (гарантированный) выигрыш окажется наибольшим.
Критерий, реализующий такой выбор, именуется критерием максимaльного эффекта (выигрыша), или критерием Вальда:
Для примера на рис. 4.9 б лучшим по этому критерию является вариант В3, для которого Rw = 2.
Стратегия наименьшего возможного риска так же, как и предыдущая, ориентируется на худшую ситуацию, но не ту, которая дает наименьший эффект, а ту, которая сопряжена с наибольшим риском. В таких случаях по каждой строке матрицы риска выбирается (ri)max, а лучшим считается вариант, при котором этот максимальный риск оказывается наименьшим. Критерий, реализующий такой выбор, именуется критерием минимального риска, или критерием Сэвиджа.
По критерию Сэвиджа (рис. 4.9 в), лучшим является вариант В1, для которого Rs = 3.
Смешанная стратегия предусматривает сочетание пессимизма (осторожности) и оптимизма (склонности к значительному риску), в определенно заданной пропорции. Эту стратегию реализует критерий Гурвица:
.
Для рассматриваемого примера (рис. 4.9 в) по этому критерию лучшим окажется вариант решения В2, если ?< 2/3. Так, при ? = 1/2 этот вариант дает наибольшее значение RH = 4.
Как видно из трех рассмотренных примеров, каждая стратегия обусловила свой выбор варианта. Это говорит о том, что в условиях полной неопределенности применение матриц эффекта и риска лишь облегчает анализ конкретной обстановки, повышает наглядность ее изучения, но не обеспечивает "автоматизма" в выборе решений, как при использовании вероятностных и формализованных методов.
Похожие рефераты:
