Выбор критерия принятия решения

При известных вероятностях P_j для спроса S_j можно найти математическое ожидание функции полезности и определить вектор X^*, дающий его максимум:

Если для приведенного примера предыдущий опыт позволит задать вектор P = (0.01, 0.09, 0.2, 0.3, 0.3, 0.1), то математические ожидания прибыли при разных выборах:

W₁ =-121*0.01 + 62*0.09 + 245*0.2 + 245*0.3 + 245*0.3 + 245*0.1 = 224.87,
W₂ = 305.22, W₃ = 330.675, W₄ = 301.12

и выбор максимального из этих значений обнаруживает оптимальность варианта 40 станков с ожидаемой прибылью 330.675 тыс.руб.

а) Критерий Лапласа

В основе этого критерия лежит "принцип недостаточного основания": если нет достаточных оснований считать, что вероятности того или иного спроса имеют неравномерное распределение, то они принимаются одинаковыми и задача сводится к поиску варианта, дающего

Для нашего примера

W₁ = (-121 + 62 + 245 + 245 + 245 + 245) / 6 = 153.5,
W₂ = 197.25, W₃ =210.5, W₄ = 193.5

и выбор максимального значения обнаруживает оптимальность выбора варианта 40 станков с ожидаемой прибылью 210.5 тыс.руб.

б) Критерий Вальда

Критерий Вальда обеспечивает выбор осторожной, пессимистической стратегии в той или иной деятельности и его суждения близки к тем суждениям, которые используют в теории игр для поиска седловой точки в пространстве чистых стратегий: для каждого решения X_i выбирается самая худшая ситуация (наименьшее из W_ij) и среди них отыскивается гарантированный максимальный эффект:

В нашем примере W = max(-121, -168.75, -216.5, -264.25) = -121, т.е. по этому критерию следует закупить 20 станков и максимальный возможный убыток не превысит 121 тыс.руб

В) Критерий Гурвица

Ориентация на самый худший исход является своеобразной перестраховкой. Однако опрометчиво выбирать политику, которая излишне оптимистична. Критерий Гурвица предлагает некоторый компромисс:

где параметр a принимает значение от 0 до 1 и выступает как коэффициент оптимизма. Так в нашем примере при различных a:

W=

	a=0.1	a=0.2	a=0.5	a=0.8	a=0.9
X1=20	-84.4	-47.0			206.4
X2=30	-113.85	-58.95	105.75	270.45	325.35
X3=40	-140.3	-70.1	149.5	369.1	442.3
X4=50	-172.75	-81.25	193.25	467.75	559.25

При a =0.5 (равновероятных шансах на успех и неудачу) следует закупить 50 станков и ожидать прибыль порядка 193.25 тыс. руб.

При вероятности успеха 0.2 не следует закупать более 20 станков с надеждой, что убытки не превысят 47 тыс.руб.

Г) Критерий Cэвиджа

Суть этого критерия заключается в нахождении минимального риска. При выборе решения по этому критерию сначала матрице функции полезности (эффективности) сопоставляется матрица сожалений

элементы которой отражают убытки от ошибочного действия, т.е. выгоду, упущенную в результате принятия i-го решения в j-м состоянии. Затем по матрице D выбирается решение по пессимистическому критерию Вальда, дающее наименьшее значение максимального сожаления.

Для нашего примера отыскиваем матрицу D, вычитая (-121) из первого столбца матрицы полезности, 62 из второго и т. д.

	S1=0	S2=10	S3=20	S4=30	S5=40	S6=50
X1=20				-135.25	-270.5	-405.75
X2=30	-47.75	-47.75	-47.75		-135.25	-270.5
X3=40	-95.5	-95.5	-95.5	-47.75		-135.25
X4=50	-143.25	-143.25	-143.25	-95.5	-47.75

Наибольшее значение среди минимальных элементов строк здесь равно max[-405.75, -270.5, -135.25, -143.25]=-135.25 и, покупая 40 станков, мы уверены, что в худшем случае убытки не превысят 135.25 тыс.руб.

Таким образом, различные критерии приводят к различным выводам:

1. по критерию Лапласа приобретать 40 станков,

2. по критерию Вальда - 20 станков,

3. по критерию Гурвица - 20 при пессимистическом настроении и 50 в состоянии полного оптимизма,

4. по критерию Сэвиджа - 40 станков.

Возможность выбора критерия дает свободу лицам, принимающим экономические решения, при условии, что они располагают достаточными средствами для постановки подобной задачи. Всякий критерий должен согласовываться с намерениями решающего задачу и соответствовать его характеру, знаниям и убеждениям. }

Дата добавления: 2014-01-07