Max [max{fij}].
Min [max{rij}].
A S
Пример. 3.1.Матрица ОФ F+выражает выигрыши.
На ее основе строится матрица рисков (сожалений). Поскольку ОФ принадлежит к классу F+, риски определяются в соответствии с выражением rij= βj – fij= max{fij}-fij.
Матрица ОФ Матрица рисков (сожалений)
S1 | S2 | S3 | S4 | S1 | S2 | S3 | S4 | SEV(a) | ||||||
A1 | а1 | |||||||||||||
A2 | a2 | |||||||||||||
A3 | a3 | |||||||||||||
βj |
Оптимальным по Сэвиджу является решение а3, гарантирующее величину риска не более 4.
Для рассмотренного выше примера 2.2 ОФ выражает потери. В этом случае риски определяются как выражением rij= fij - min{fij}. Оптимальным по Сэвиджу является решение а1, более «оптимистическое», чем оптимальное по Вальду решение а1:
S1 | S2 | SEV(a) | |
а1 | $2 | $0 | $2 |
a2 | $0 | $97 | $97 |
Критерий Гурвица (критерий оптимизма-пессимизма)
Критерий Гурвица охватывает целый ряд различных подходов к выбору решений: от "крайне пессимистического" до "крайне оптимистического".
При наиболее пессимистическом предположении о состоянии среды решение выбирается исходя из условия
max [min{fij}]
A S
а при наиболее оптимистическом - из условия
A S
Критерий Гурвица устанавливает баланс между этими крайними подходами путем "взвешивания" оптимистического и пессимистического способов поведения посредством введения соответствующих коэффициентов (весов) λ и 1-λ , где 0 < λ<1.
В том случае, когда элементы оценочного функционала F+ характеризуют "прибыль", "доход" и т.п. показатели, выбирается решение, дающее
max { λ *max {fij} + (1- λ)*min {fij})
A S S
Если же оценочный функционал определяет потери, затраты и т.п. характеристики, выбирается решение, для которого
min { λ *min {fij} + (1- λ)*max {fij})
A S S
Коэффициент λ называется коэффициентом «оптимизма-пессимизма» ЛПР. Параметр λ определяется как показатель оптимизма: при λ=1 критерий "крайне" оптимистический, а при λ =0 -"крайне пессимистический" (совпадает с критерием Вальда). Выбор величины λ субъективен: значение коэффициента λ между 0 и 1 определяется в зависимости от склонности ЛПР к пессимизму или оптимизму при прогнозировании будущего «состояния дел». Предположим, что ОФ принадлежит к F+ и
задано значение λ=0,5 (случай "умеренного оптимизма" ЛПР)
Пример 4.1
S1 | S2 | S3 | S4 | Min fij | Max fij | G(ai) | |||
a1 | 3.8 | ||||||||
a2 | 3.4 | ||||||||
a3 | 5.2 |
G(а1) = 0.6*5 + (1-0,6)*2 = 3 + 0,4*2 = 3,8;
G(а2) = 0,6*5 + 0,4*1 = 3,4;
G(а3) = 0,6*8 + 0,4*1 = 5,2.
Оптимальным является решение а3 с G(а3)=5,2. Если принять значение λ=0 ("крайний пессимизм"), получим: G(а1)=2; G(а2)=1; G(а3)=1; оптимальным будет решение а1. При λ=1 ("крайний оптимизм"): G(а1)=5; G(а2)=5; G(а3)=8;оптимальным является решение а3 с G(а3)=8.
Критерий Гурвица может вычисляться графическим методом. Для рассматриваемого примера 4.1 графическое решение имеет следующий вид:
G(аi) |
| |||||||||||
8 | ||||||||||||
6 | ||||||||||||
| ||||||||||||
| ||||||||||||
0,1 | 0,2 | 0,3 | 0,4 | 0,5 | 0,5 | 0,7 | 0,8 | 0,9 | λ=1,0 |
Таким образом, показатель "оптимизма-пессимизма" является существенным параметром критерия Гурвица: различные значения a приводят к выбору различных решений. Следовательно, при применении критерия Гурвица необходимо указывать величину показателя "оптимизма-пессимизма" λ.