Реферат: Автоматизированные Системы Обработки Информации
W(X 2 ) = 9 + 16 + 0 + 2 = 27
W(X 3 ) = 12 + 4 + 10 + 3 = 29 = Wo .
3. W(X 1 ) = 8 * 1 * 4 * 5 = 160
W(X 2 ) = 27 *256 * 0 * 5 = 0
W(X 3 ) = 56 * 1 * 25 * 3 = 4200 = Wo .
ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
Исходная матрица решений будет иметь вид:
| Решения | Параметры среды | |||
| Y1 | Y2 | . . . | Ym | |
| X1 | u11 | u12 | . . . | u1m |
| . . . | . . . | . . . | . . . | . . . |
| Xn | un1 | un2 | . . . | unm |
Для вычисления значений uij используется единственный показатель или критерий.
Если известны вероятности p(yj ), получим процесс принятия решений в условиях риска.
Известны следующие критерии принятия решений :
1. Критерий математического ожидания .
Пусть рj - вероятности возникновения соответствующих условий проведения операции, заданных параметрами среды yj .
Тогда m
Wo = max Σpj uij
i =1,...,n j=1
Пример. ( см. пример применения аддитивной свертки при pj =kj 0.1)
2. Критерий максимина (Вальда )
Известны pj . Известно поведение среды. Например, среда ведет себя наихудшим для системы образом. В этом случае используется критерий Вальда.
Wo = maxminuij
i =1,...,nj =1,...,m
Этот критерий позволяет получить пессимистическую оценку.
Это единственная абсолютно надежная оценка.
В примере Wo = 1 для Х3 .
3. Критерий Лапласа .
О состоянии среды ничего не известно.
m
W (Xi ) = 1/m Σ uij i = 1,...,n
j=1
Wo = max W(Xi)