Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Решение статистических игр по различным критериям




 

Статистические игры (игры с природой) – это парные матричные игры, в которых сознатель­ный игрок А (статистик), заинтересованный в наиболее выгод­ном для него исходе игры, выступает против участника, совер­шенно безразличного к результату игры (природой П).

Статистик может использовать несколько стратегий A1,..., Аm. Природа также обладает множеством стратегий (состоя­ний) П1,..., Пn. Под состоянием природы понимается полная совокупность внешних условий, в которых статистику приходится выбирать свою стратегию.

В своих взаимоотношениях с природой статистик может пользоваться как чистыми стратегиями Ai, так и смешанными стратегиями . Если он имеет возможность оценить последствия применения каждой своей чистой стратегии Аi в зависимости от любого состояния Пj природы, т. е. если ему известен численный результат aij для каждой допустимой комбинации (Ai; Пj), то статистическую игру можно задать платежной матрицей [ аij ] (таблица 7.3).

 

Таблица 7.3 - Платежная матрица игры

 

Аi Пj рi
П1 Пn
А1 а11 a1п р1
Am am1 amn рm
βj β1 βn  

 

Часто построение платежной матрицы является трудоемким этапом подготовки принятия решения. Поэтому при анализе игры с природой вводится показа­тель, позволяющий оценить, насколько то или иное состоя­ние природы влияет на исход ситуации. Этот показатель на­зывается риском.

Риском rij статистика, когда он пользуется чистой стра­тегией Аi при состоянии Пj природы, называется разность между максимальным выигрышем , который он мог бы получить, достоверно зная, что природой будет реализо­вано именно состояние Пj, и тем выигрышем aij, который он получит, используя стратегию Аi, не зная, какое из состоя­ний Пj природа действительно реализует. То есть элементы матрицы рисков определяются по формуле

(7.7)

 

где βj – максимально возможный выигрыш статистика при состоянии Пj (макси­мальный элемент j -го столбца платежной матрицы (таблица 7.4)), т. е. .

Таблица 7.4 - Платежная матрица игры

 

Аi Пj
П1 Пn
А1 r11 r1п
Am rm1 rmn
qj q1 qn  

 

Решение статистической игры может находиться либо в смешанных стратегиях, либо в чистых стратегиях.

Учитывая специфику статистических игр, при поиске оп­тимальных решений обращаются к различным критериям, дающим некоторую логическую схему принятия решения. Поскольку критерии формулируются на основе здравого смысла, интуиции и практической целесообразности, то они помогают оценить принимаемое решение с различных пози­ций, что позволяет избежать грубых ошибок в хозяйствен­ной деятельности.

Применяется две группы критериев, использующих и не использующих априорные вероятности qj состояний при­роды. К первой группе относятся критерии Байеса и Лапла­са.

В качестве оптимальной по критерию Байеса принимает­ся чистая стратегия Аi, при которой максимизируется сред­ний выигрыш статистика

 

, (7.8)

то есть обеспечивается . (7.9)

 

Если статистику представляются в равной мере правдо­подобными все состояния Пj природы, то , и оптимальной по критерию Лапласа считается чистая стра­тегия Аi, обеспечивающая

. (7.10)

 

Ко второй группе критериев, применяемых при неизвест­ных априорных вероятностях состояний природы, относятся критерии Вальда, Сэвиджа и Гурвица.

Критерий Вальда – это максиминный критерий, который является критерием крайнего песси­мизма, так как здесь статистик исходит из предположения, что природа «действует» против него наихудшим образом, т. е. реализует такие состояния Пj, при которых величина его вы­игрыша принимает наименьшее значение. Оптимальной по кри­терию Вальда считается чистая стратегия Аi, при которой наименьший выигрыш статистика будет максимальным, то есть ему обеспечивается максимин

Для смешанных стратегий критерий Вальда формулиру­ется так: оптимальной считается та смешанная стратегия, при которой минимальный средний выигрыш статистика будет максимальным, то есть стратегия р*, найденная из условия

Критерий Сэвиджа, как и критерий Вальда, является кри­терием крайнего пессимизма. Оптимальной по критерию Сэвиджа считается та чистая стратегия Аi, при которой минимизируется величина ri мак­симального риска, то есть обеспечивается .

Для смешанных стратегий критерий Сэвиджа формули­руется так: оптимальной считается та смешанная стратегия, при которой максимальный средний риск статистика минимизируется, то есть стратегия р*, найденная из условия .

Критерий Гурвица, называемый критерием пессимизма-оптимизма, рекомендует рассчитывать на нечто среднее. Оптимальной по критерию Гурвица считается чистая стратегия Аi, найденная из условия где принадлежит интервалу (0; 1) и выбирается из субъективных сооб­ражений.

При = 1 критерий Гурвица превращается в критерий крайнего пессимизма Вальда, а при = 0 — в критерий край­него оптимизма.

Надо отметить, что анализ практических ситуаций следу­ет проводить по нескольким критериям, что позволит глубже вникнуть в суть явления и выбрать обоснованное решение.

 





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-03; Просмотров: 957; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.016 сек.