126
Знак «минус» ставится в случае оценки прибыли, знак «плюс» - в
случае затрат. Из зависимости (5.1) видно, что точность предсказания ре-
зультата повышается при учете возможного разброса значений E(Z), то
есть введения своеобразной «страховки». При этом степень учета этой
страховки регулируется коэффициентом k, который как бы управляет сте-
пенью учета возможных отклонений. Так, например, если для лица, при-
нимающего решения, имеют большое значение ожидаемые потери прибы-
ли, то k
≫
1, и при этом существенно увеличивается роль отклонений от
ожидаемого значения прибыли E(Z) за счет дисперсии.
Критерий предельного уровня не имеет четко выраженной матема-
тической формулировки и основан в значительной степени на интуиции и
опыте ЛПР. При этом ЛПР на основании субъективных соображений
определяет наиболее приемлемый способ действий. Критерий предельного
уровня обычно не используется, когда нет полного представления о мно-
жестве возможных альтернатив. Учет ситуации риска при этом может про-
водиться путем введения законов распределений случайных факторов для
известных альтернатив.
Несмотря на отсутствие формализации, критерием предельного
уровня пользуются довольно часто, задаваясь значениями на основании
экспертных или опытных данных.
Критерий наиболее вероятного исхода предполагает замену случай-
ной ситуации детерминированной путем замены случайной величины при-
были (или затрат) единственным значением, имеющим наибольшую веро-
ятность реализации. Использование данного критерия, так же, как и в
предыдущем случае, в значительной степени опирается на опыт и интуи-
цию. При этом необходимо учитывать два обстоятельства, затрудняющие
применение этого критерия:
- критерий нельзя использовать, если наибольшая вероятность собы-
тия недопустимо мала;
- применение критерия невозможно, если несколько значений веро-
ятностей возможного исхода равны между собой.
Учет неопределенных факторов, заданных законом распределения,
также соответствует ситуации риска.
Методический учет случайных факторов, заданных распределением,
может быть выполнен двумя приемами: заменой случайных параметров их
математическими ожиданиями и "взвешиванием" показателя качества по
вероятности (этот прием иногда называют "оптимизация в среднем").
Достарыңызбен бөлісу: