Проверяемый текст
Блохин, Анатолий Николаевич; Задачи принятия управленческих решений на примере региональной газораспределительной организации (Диссертация 2005)
[стр. 138]

свидетельств о связанных с ней проблемах, вторая использование правила объединения свидетельств, если они основаны на независимых высказываниях [54].
Для реализации этих идей используются следую щ ие положения: 1.
Воздействие свидетельств распространяется на степенное множество 2° множества базовых элементов (исходов)
{о}, которые являются полной группой взаимоисключающ их событии, называемых фреймом гипотез; 2.
Функция вероятности приписывается каждому дизъюнктивному подмножеству А таким образом, чтобы сумма (полная вероятность) или мера
доверия т(А) равнялась 1, а вероятность приписываемая пустому множеству, есть 0, т.е.
т(0) =
0.
Такое базовое приписывание вероятностей
предполагает, что меры доверия заклю чены в интервале 10:1].
3.
Уверенность в конкретных гипотезах А представлена как интервал
[Ве1(Л),Р*(Л)\, при этом доя подмножеств В в А имеет место: & /( л ) = £ « 0 в ) , С4 '2 ' 1) = \ (4.2.1) здесь Bel(А) вера (подгсержка) А , т.е.
мера полного количества веры в А и его подмножества; Р*(Л) мера правдоподобия.
4.
Свидетельства в виде подмножеств
Л' и Y комбинируются по правилу Демпстера: /«I ® 1п?(А) к (А') •т2(У) ? (4.2.3) туw2(0) = О,Л =0 , к = г ^ Г ( ^ м г ) ’ XnY=0 где к константа нормализации.
Если к"1= 0 , то ортогональная сумма (3) не сущ ествует, и меры тх и т2 называют полностью взаимоисключающими.
[стр. 105]

4.2 Учет достоверности свидетельств в принятии решений Для учета достоверности используемой информации при выработке решений широкое применение находит метод Демпстера-Шафера [35,40,119].
Теорию Демпстера-Шафера (ТДШ) можно рассматривать как развитие байесовского подхода по уточнению апостериорных вероятностей по мере накопления данных на случаи, когда неизвестны законы распределения вероятностей исследуемых переменных и параметров.
При байесовском подходе требуется знание точных значений вероятностей, здесь отсутствию знаний соответствует равновероятность событий, т.е.
как в случае полного незнания, так и случае равных вероятностей событиям Aj приписываются одни и те же значения p(Aj) [142].
Кроме того, для гипотезы (события) А всегда выполняется условие р(Л)+р(А )=1.
Используемые в ТДШ аксиомы слабее аксиом теории вероятностей, вместе с тем получаемые результаты обработки данных совпадают, если все вероятности, т.е.
понимаемые в этом смысле показатели, точно известны.
Во многих случаях свидетельства, частично подтверждающие гипотезу, не обязательно подтверждают ее отрицание.
В основе ТДШ лежат две идеи: первая возможность получения степени доверия для решаемой задачи из субъективных свидетельств о связанных с ней проблемах; вторая использование правила объединения свидетельств, если они основаны на независимых высказываниях [35].
Для реализации этих идей используются следующие положения.
1.
Воздействие свидетельств распространяется на степенное множество 1? множества базовых элементов (исходов)
{в}, которые являются полной группой взаимоисключающих событии, называемой фреймом гипотез.
2.
Функция вероятности приписывается каждому дизъюнктивному подмножеству А таким образом, чтобы сумма (полная вероятность) или мера
105

[стр.,106]

доверия m (^) равнялась 1, а вероятность, приписываемая пустому множеству, есть 0, т.е.
т(0)=
О .
Такое базовое приписывание вероятностей
(бпв) предполагает, что меры доверия заключены в интервале [0; l].
3.Уверенность в конкретных гипотезах А представлена как интервал
\ве1(А), Р'(А)\, при этом для подмножеств В в А имеет место Ве1{А)= 2 > (В ), (4.1) P *(A )= \-B el(A ), (4.2) здесь Ве1(л) вера (поддержка) А , т.е.
мера полного количества веры в А и в его подмножества; Р*(А) мера правдоподобия.
4.
Свидетельства в виде подмножеств
X и У комбинируются правилу (формуле) Демпстера т\ ®т2(л)=к X т \{ХУт2 {у), wj ® т 2 (0 ) = 0, Л 0 , (4.3) XnY=A 1 106 к = 1 2 щ ( Х ) т 2(УУ Х п У =0 где к константа нормализации.
Если к’*=0, то ортогональная сумма (4.3) не существует, и меры т\ и т2 (бпв) называют полностью взаимоисключающими.
Для двух свидетельств с т\ {А) и т2 (В), где А подмножество гипотез, которые поддерживаются первой группой свидетельств, и В подмножество гипотез, которые поддерживаются второй группой показаний, новая вера в подмножество гипотез С , т.е.
(С), которое поддерживается как первой, так и второй группой свидетельств, определяется как сумма произведений мер, приписанных подмножествам А и В, пересечение которых есть С, деленное на фактор нормализации, равный 1 минус сумма произведений мер подмножеств А и В, пересечение которых есть пустое множество, т.е.

[Back]