Неопределенность в активных системах

Если Центру известны реальные значения показателей эффективности r_i(случай определенности),то решением задачи является закон пропорционального распределения

В задачах существуют параметры. ЛПР должно обладать информацией о значениях этих параметров.

a_ij – значения этих параметров,

c_j – коэффициент целевой функции.

С точки зрения формализованного описания можем сказать, что ЛПР имеет представление об области допустимых значений параметров (а А).

Чем больше ОДЗ, тем больше неопределенность.

Методы снятия неопределенности:

- метод гарантированного результата

- метод прогнозирования

- метод формирования данных в активных системах

Принцип гарантированного результата.

-ОДЗ

Лицо, принимающее решение не знает значение параметра а, но знает, что:

Пример: мы не знаем точную температуру нашего тела, но знаем, в каком диапазоне она находится

а могут быть хорошими и плохими

Хороший параметр – такой параметр, рост которого способствует улучшению критерия Ф. Плохой параметр – наоборот.

Если а хорошее, то его увеличение приводит к росту прибыли. Согласно этому принципу лицо, принимающие решение, исходит из наихудшей гипотезы. Этот подход хорош тем, что хуже, чем предполагается, не будет, а плох тем, что лицо упускает возможные выгоды от лучшего результата. Его используют чаще всего опытные и зрелые люди.

Пример: Я возьму с собой зонтик, так как считаю, что при наихудшем варианте может начаться дождь. Также игроки, играющие в преферанс, всегда исходят из того, что в колоде остались худшие карты(7-ки, а не тузы)