Презентация Критерий для оптимизации решений в условиях риска и неопределённости

Смотреть слайды в полном размере
Презентация Критерий для оптимизации решений в условиях риска и неопределённости


Вашему вниманию предлагается презентация «Критерий для оптимизации решений в условиях риска и неопределённости», с которой можно предварительно ознакомиться, просмотреть текст и слайды к ней, а так же, в случае, если она вам подходит - скачать файл для редактирования или печати.

Презентация содержит 16 слайдов и доступна для скачивания в формате ppt. Размер скачиваемого файла: 305.23 KB

Просмотреть и скачать

Pic.1
Критерий для оптимизации решений в условиях риска и неопределённости Выполнил Авдеев Иван ТМД-114
Критерий для оптимизации решений в условиях риска и неопределённости Выполнил Авдеев Иван ТМД-114
Pic.2
Критерий для оптимизации решений в условиях риска и неопределённости, слайд 2
Pic.3
Критерий для оптимизации решений в условиях риска и неопределённости, слайд 3
Pic.4
Критерий для оптимизации решений в условиях риска и неопределённости, слайд 4
Pic.5
Критерий для оптимизации решений в условиях риска и неопределённости, слайд 5
Pic.6
Задача принятия решений условиях вероятностной неопределённости:
Задача принятия решений условиях вероятностной неопределённости:
Pic.7
Критерий Лапласа Для каждой строки матрицы выигрышей подсчитывается среднее арифметическое значение
Критерий Лапласа Для каждой строки матрицы выигрышей подсчитывается среднее арифметическое значение оценок. Оптимальному решению будет соответствовать такое решение, которому соответствует максимальное значение этого среднего арифметического, т. е.
Pic.8
Критерий Вальда В каждой строчке матрицы выбираем минимальную оценку. Оптимальному решению соответст
Критерий Вальда В каждой строчке матрицы выбираем минимальную оценку. Оптимальному решению соответствует такое решение, которому соответствует максимум этого минимума, т. е.
Pic.9
Критерий Сэвиджа В каждом столбце матрицы находится максимальная оценка max аij и составляется новая
Критерий Сэвиджа В каждом столбце матрицы находится максимальная оценка max аij и составляется новая матрица, элементы которой определяются соотношением: Далее из матрицы рисков выбирают такое решение, при котором величина риска принима­ет наименьшее значение в самой неблагоприятной ситуации, т. е.
Pic.10
Критерий Гурвица Вводится некоторый коэффициент а, на­зываемый «коэффициентом оптимизма», 0 < α &
Критерий Гурвица Вводится некоторый коэффициент а, на­зываемый «коэффициентом оптимизма», 0 < α < 1. В каждой строке матрицы выигрышей находится самая большая оценка max аij и самая маленькая min aij. Они умножаются соответственно на а и (1 — а) и затем вычисляется их сумма. Оптимальному решению будет соответствовать такое решение, которому соответствует максимум этой суммы, т. е.
Pic.11
Критерий максимального оптимизма ЛПР, имея возможность в некоторой степени управлять ситуацией, расс
Критерий максимального оптимизма ЛПР, имея возможность в некоторой степени управлять ситуацией, рассчитывает, что произойдет такое развитие ситуации, которое для него является наиболее выгодным. В соответствии с критерием принимается альтернатива, соответствующая максимальному элементу матрицы выигрышей.
Pic.12
Пример
Пример
Pic.13
Матрица имеет вид:
Матрица имеет вид:
Pic.14
Критерий для оптимизации решений в условиях риска и неопределённости, слайд 14
Pic.15
Критерий для оптимизации решений в условиях риска и неопределённости, слайд 15
Pic.16
Доклад окончен. Спасибо за внимание!
Доклад окончен. Спасибо за внимание!


Скачать презентацию

Если вам понравился сайт и размещенные на нем материалы, пожалуйста, не забывайте поделиться этой страничкой в социальных сетях и с друзьями! Спасибо!