Прийняття рішень у полі шостої інформаційної ситуації

Нагадаємо, що ця ситуація характеризується наявністю чинників, що зумовлюють «проміжну» між п’ятьма вищерозглянутими інформаційними ситуаціями поведінку економічного середовища щодо вибору своїх станів.

Класичними прикладами критеріїв прийняття компромісних рішень в полі шостої інформаційної ситуації критерій Гурвіца, модифіковані критерії та критерій Ходжеса-Лемана [1, 2, 3, 5, 6].

1) Критерій Гурвіца. Гурвіц запропонував використовувати зважену комбінацію найкращого та найгіршого. Такий підхід до вибору рішень відомий як критерій показника песимізму-оптимізму. Особливістю цього критерію є те, що в ньому передбачається не повний, а лише частковий антагонізм середовища та СПР.

Згідно з критерієм Гурвіца у випадку, коли F = F⁺, оптимальним є рішення

.

Величину називають l -показником Гурвіца для рішення s_k Î S.

У випадку, коли , оптимальним є рішення

.

Параметр l в обох випадках можна інтерпретувати як коефіцієнт несхильності до ризику.

2) Модифіковані критерії. Згідно з модифікованими критеріями у випадку, коли F = F, оптимальним є рішення

,

або ж у випадку, коли F = F, рішення

,

де ; , а в якості величини можна використати середньоквадратичне , семіквадратичне відхилення тощо. Параметр , який використовується у зазначених вище критеріях, можна трактувати як коефіцієнт несхильності СПР до ризику.

3) Критерій Ходжеса-Лемана. Ходжес та Леман стоять на тій точці зору, що в практиці прийняття рішень в умовах невизначеності інформація про стан ЕС знаходиться між повним незнанням та точним знанням апріорного розподілу. Критерій Ходжеса-Лемана дає змогу використовувати всю інформацію, що її має суб’єкт управління, але в той же час забезпечує заданий рівень гарантії у випадку, коли ця інформація неточна. У деякому плані критерій Ходжеса-Лемана являє собою «суміш» кри­теріїв Байєса та Вальда.

Згідно з критерієм Ходжеса-Лемана у випадку, коли F = F⁺, оптимальним є рішення

.

Якщо ж , то оптимальним рішенням є

.

Як і раніше, параметр lÎ[0,1], і його можна інтерпретувати як коефіцієнт несхильності до ризику.

Дата добавления: 2014-01-11