|
где где M(Xi) математическое ожидание базового показателя; M(x.) = XXijPj, min (max) критерий оптимизации принятия решения. Таблица 2.3. Матриц Выбор варианта решения А, А2 Ai а принятия оптимального решения Состояние «среды» (S) и их вероятности (р) S,(p,) Xu Х21 Xi, S2(P2) X]2 X22 Xi2 Si(Pi) X,i X2i Xii Метод структурирования процесса принятия решения (дерево решений) — особый графический прием, позволяющий наглядно представить логическую структуру принятия решений [146]. Применение данного метода целесообразно в том случае, если решение принимается поэтапно или с переходом от одного варианта решения к другому меняется вероятность. Применение данного метода имеет свою специфику дерево решений создается слева направо, а анализируется в обратном направлении. При создании дерева решений необходимо разграничивать пункты принятия решений (ПНР) (момент непосредственного принятия решения, характеризующийся последующим возникновением неопределенности) и узлы возникновения неопределенностей (УВН) (ситуация, возникающая при принятии какого-либо решения, характеризующаяся различными направлениями развития и их вероятностями). Принципиальная схема дерева решений представлена на рисунке 2.2. После составления дерева решений осуществляется его обратный анализ. Для узлов возникновения неопределенности (УВН) определяется математическое ожидание базового показателя путем перемножения значения базового показателя по каждой ветви возможного сценария на ожидаемую (прогнозируемую или математически определенную) вероятность. 65 |
64 оптимальности используется критерий математического ожидания. В этом случае строится так называемая матрица принятия решения. Для удобства восприятия ее построение целесообразно осуществлять в табличной форме (см. таблица И). Таблица 11. Матрица принятия оптимального решения Выбор варианта решения А, Аг А. Состояние «средьр> (S) и их вероятности (р) Si(Pi) х„ Х21 Х,1 S2(P2) Х12 Х22 Хй S,(Pi) Хи X2i х„ Оптимальное решение принимается исходя из следующего выражения: К = max(min)M(Xi), где M(xi) математическое ожидание базового показателя; М(х;) = 2;хур^,где min (max) критерий оптимизации принятия решения; Метод структурирования процесса принятия решения (дерево решений) особый графический прием, позволяющий наглядно представить логическую структуру принятия решений. Применение данного метода целесообразно в том случае, если решение принимается поэтапно или с переходом от одного варианта решения к другому меняется вероятность. Применение данного метода имеет свою специфику дерево решений создается слева направо, а анализируется в обратном направлении. При создании дерева решений необходимо разграничивать пункты принятия решений (ППР) (момент непосредственного принятия решения, характеризующийся последуюпщм возникновением неопределенности) и узлы возникновения неопределенностей (УВН) (ситуация, возникающая при принятии какого-либо решения. 65 характеризующая различными направлениями развития и их вероятностями). Принципиальная схема дерева решений представлена на рисунке 8. Рисз^ок 8. Принципиальная схема дерева принятия решений XI Решение 1 Решение 2 ППР:^ ГГГТР4 ППР7 хз хз Х2 Х6 После составления дерева решений осзоцествляется его обратный анализ. Для узлов возникновения неопределенности (УВН) определяется математическое ожидание базового показателя путем перемножения значения базового показателя по каждой ветви возможного сценария на ожидаемую (прогнозируемую или математически определенную) вероятность. Далее, для пунктов принятия решений (ППР) полученные интегральные значения базового показателя (его математического ожидания) максимизируются или минимизируются (в зависимости от требуемых условий). Таким образом, рассчитывая математические ожидания в узлах возникновения неопределенностей и оптимизируя их в пунктах принятия решений, лицо, осуществляющее анализ получает значения базового показателя в исходной точке принятия решения и в зависимости от результата, выбирает то или иное направление действий. |