Альфа-критерий решения Гурвица

Этот критерий рекомендует при выборе решения в условиях неопределенности не руководствоваться ни крайним пессимизмом (всегда «рассчитывай на худшее», α=0), ни крайним оптимизмом («все будет наилучшим обра­зом», α=1). Рекомендуется некое среднее решение (0< а <1). Этот критерий имеет вид

где α - некий коэффициент, выбираемый экспериментально из интервала между 0 и 1.

Использование этого коэффициента вносит дополнительный субъективизм в принятие решений с использованием критерия Гурвица.

Критерий решения Сэвиджа

Минимаксный критерий Сэвиджа. В соответствии с этим критерием, если требуется в любых условиях избежать большого риска, то оптимальным будет то решение, для которого риск, максимальный при различных вариантах условий, окажется минимальным.

Критерий минимаксного риска Сэвиджа. При его использовании обеспе­чивается наименьшее значение максимальной величины риска:

Критерий Сэвиджа, как и критерий Вальда, - это критерий крайнего пес­симизма, но только пессимизм здесь проявляется в том, что минимизируется максимальная потеря в выигрыше, по сравнению с тем, чего можно было бы достичь в данных условиях.

Критерий решения Лапласа

Критерий Лапласа, или Байесов критерий гласит, что если вероятности состояния среды неизвестны, то они должны приниматься как равные. В этом случае выбирается стратегия, характеризующаяся самой предполагаемой стои­мостью при условии равных вероятностей. Критерий Лапласа позволяет усло­вие неопределенности сводить к условиям риска. Критерий Лапласа называют критерием рациональности, и он подходит для стратегических долгосрочных решений, как и все вышеназванные критерии.

Кроме вышеназванных четырех критериев, для принятия решений в условиях неопределенности существуют неколичественные методы, такие как приобретение дополнительной информации, хеджирование, гибкое инвестирование и др.

4. Анализ и принятие управленческих решений в условиях неопределенности.

Эта ситуация разработана в теории, однако на практике формализованные алгоритмы анализа применяются достаточно редко. Основная трудность здесь состоит в том, что невозможно оценить вероятности исходов. Основной критерий - максимизация прибыли - здесь не срабатывает , поэтому применяют другие критерии :

* максимин (максимизация минимальной прибыли)

* минимакс (минимизация максимальных потерь)

* максимакс (максимизация максимальной прибыли) и др.

Контрольные вопросы для самоподготовки студентов

1. Опишите неколичественные методы, применяемых для принятия решения в условиях неопределенности.

2. Что гласит Байесов критерий?

3. Когда рекомендуют применять Альфа-критерий решения Гурвица?