ням з допомогою перетворення eij - а при відповідним чином підібраному а> 0. p align="justify"> Правило вибору відповідно до критерію Гермейера формулюється таким чином:
Матриця рішень доповнюється ще одним стовпцем, що містить у кожному рядку найменше твір наявного в ній результату на ймовірність відповідного стану Fj. Вибираються ті рішення Еiо, у рядках яких знаходиться найбільше значення eir цього стовпця. p align="justify"> Ж) Критерій Гурвіца
Намагаючись зайняти найбільш врівноважену позицію, Гурвіц запропонував критерій, оціночна функція якого знаходиться десь між точками зору граничного оптимізму і крайнього песимізму:
= max eir.
Правило вибору відповідно HW-критерієм формулюється так:
Матриця рішень доповнюється стовпцем, що містить середні зважені найбільшого та найменшого результатів для кожного рядка. Вибираються ті варіанти Eio, у рядках яких стоять найбільші елементи eij цього стовпця. У технічних додатках правильно вибрати множник з буває так само важко, як правильно вибрати критерій. Навряд чи можливо знайти кількісну характеристику для тих часткою оптимізму і песимізму, які присутні при прийнятті рішення. Тому найчастіше ваговій множник з = 0,5 без заперечень ухвалюється в якості деякої В«середньоюВ» точки зору. При обгрунтуванні вибору застосовують зворотний порядок дій. Для вподобаного рішення обчислюється ваговій множник с, і він інтерпретується як показник співвідношення оптимізму і песимізму. Таким чином, позиція виходячи із яких приймаються рішення, можна розсортувати, принаймні, заднім числом. p align="justify"> Цей критерій пред'являє до ситуації, в якій приймається рішення, наступні вимоги:
Про ймовірностях появи стану Fj нічого не відомо; з появою стану Fj необхідно вважатися; реалізується лише малу кількість рішень; допускається деякий ризик
З) Складовою критерій Байеса-Лапласа мінімаксний
Прагнення отримати критерії, які б краще пристосовувалися до наявної ситуації, ніж всі до сі х пір розглянуті, призвело до побудови так званих складових критеріїв. p align="justify"> Вихідним для побудованого був BL-критерій Внаслідок того, що розподіл q = (q1, ..., qn) встановлюється емпірично і тому відомо неточно, відбувається, з одного боку, ослаблення критерію, а з іншого , навпаки, за допомогою заданих кордонів для ризику і за допомогою MM-Kрітерня забезпечується відповідна свобода дій. Точні формулювання полягають у наступному. p align="justify"> Зафіксуємо насамперед задається ММ-критерієм опорне значення:
Zmm = max min eij = eij
рішення прийняття ризик ймовірність
де i0 і j0-оптимізують індекси для розглянутих варіантів рішень і, відповідно, станів.
допомогою деякого заданого або обираного рівня допуст...
