Файл: Критерий максимакса.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 06.12.2023

Просмотров: 11

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Исходные данные:

20

13

10

7

7

42

31

5

18

-2

15

6

8

-7

6

0


Критерий максимакса.




y1

y2

y3

y4

max(aij)

x1

20

13

10

7

20

x2

7

42

31

5

42

x3

18

-2

15

6

18

x4

8

-7

6

0

8


Выбираем из (20; 42; 18; 8) максимальный элемент max=42
Вывод: выбираем стратегию N=2.


Критерий Байеса.
Считаем значения ∑(aijpj)
∑(a1,jpj) = 20*0.3 + 13*0.2 + 10*0.4 + 7*0.1 = 13.3
∑(a2,jpj) = 7*0.3 + 42*0.2 + 31*0.4 + 5*0.1 = 23.4
∑(a3,jpj) = 18*0.3 + (-2)*0.2 + 15*0.4 + 6*0.1 = 11.6
∑(a4,jpj) = 8*0.3 + (-7)*0.2 + 6*0.4 + 0*0.1 = 3.4




y1

y2

y3

y4

∑(aijpj)

x1

6

2.6

4

0.7

13.3

x2

2.1

8.4

12.4

0.5

23.4

x3

5.4

-0.4

6

0.6

11.6

x4

2.4

-1.4

2.4

0

3.4

pj

0.3

0.2

0.4

0.1






Выбираем из (13.3; 23.4; 11.6; 3.4) максимальный элемент max=23.4
Вывод: выбираем стратегию N=2.


Критерий Лапласа.




y1

y2

y3

y4

∑(aij)

x1

5

3.25

2.5

1.75

12.5

x2

1.75

10.5

7.75

1.25

21.25

x3

4.5

-0.5

3.75

1.5

9.25

x4

2

-1.75

1.5

0

1.75

pj

0.25

0.25

0.25

0.25





Выбираем из (12.5; 21.25; 9.25; 1.75) максимальный элемент max=21.25
Вывод: выбираем стратегию N=2.


Критерий Вальда.
По критерию Вальда за оптимальную принимается чистая стратегия, которая в наихудших условиях гарантирует максимальный выигрыш, т.е. a = max(min aij)




y1

y2

y3

y4

min(aij)

x1

20

13

10

7

7

x2

7

42

31

5

5

x3

18

-2

15

6

-2

x4

8

-7

6

0

-7



Выбираем из (7; 5; -2; -7) максимальный элемент max=7
Вывод: выбираем стратегию N=1.


Критерий Севиджа.
Критерий минимального риска Севиджа рекомендует выбирать в качестве оптимальной стратегии ту, при которой величина максимального риска минимизируется в наихудших условиях, т.е. обеспечивается: a = min(max rij)
1. Рассчитываем 1-й столбец матрицы рисков.
r11 = 20 - 20 = 0; r21 = 20 - 7 = 13; r31 = 20 - 18 = 2; r41 = 20 - 8 = 12;
2. Рассчитываем 2-й столбец матрицы рисков.
r12 = 42 - 13 = 29; r22 = 42 - 42 = 0; r32 = 42 - (-2) = 44; r42 = 42 - (-7) = 49;
3. Рассчитываем 3-й столбец матрицы рисков.
r13 = 31 - 10 = 21; r23 = 31 - 31 = 0; r33 = 31 - 15 = 16; r43 = 31 - 6 = 25;
4. Рассчитываем 4-й столбец матрицы рисков.
r14 = 7 - 7 = 0; r24 = 7 - 5 = 2; r34 = 7 - 6 = 1; r44 = 7 - 0 = 7;




y1

y2

y3

y4

x1

0

29

21

0

x2

13

0

0

2

x3

2

44

16

1

x4

12

49

25

7


Получаем:




y1

y2

y3

y4

max(aij)

x1

0

29

21

0

29

x2

13

0

0

2

13

x3

2

44

16

1

44

x4

12

49

25

7

49



Выбираем из (29; 13; 44; 49) минимальный элемент min=13
Вывод: выбираем стратегию N=2.


Критерий Гурвица.
Критерий Гурвица является критерием пессимизма - оптимизма. За оптимальную принимается та стратегия, для которой выполняется соотношение: max(si), где si = y min(aij) + (1-y)max(aij)
Рассчитываем si.
s1 = 0.5*7+(1-0.5)*20 = 13.5
s2 = 0.5*5+(1-0.5)*42 = 23.5
s3 = 0.5*(-2)+(1-0.5)*18 = 8
s4 = 0.5*(-7)+(1-0.5)*8 = 0.5




y1

y2

y3

y4

min(aij)

max(aij)

y min(aij) + (1-y)max(aij)

x1

20

13

10

7

7

20

13.5

x2

7

42

31

5

5

42

23.5

x3

18

-2

15

6

-2

18

8

x4

8

-7

6

0

-7

8

0.5


Выбираем из (13.5; 23.5; 8; 0.5) максимальный элемент max=23.5
Вывод: выбираем стратегию N=2.


Выбираем стратегию A2.
тегию так, чтобы минимизировать выигрыш игрока I.

Игроки

B1

B2

B3

B4

a = min(Ai)

A1

20

13

10

7

7

A2

7

42

31

5

5

A3

18

-2

15

6

-2

A4

8

-7

6

0

-7

b = max(Bi)

20

42

31

7






Нижняя цена игры a = max(ai) = 7, которая указывает на максимальную чистую стратегию A1.
Верхняя цена игры b = min(bj) = 7. Седловая точка (1, 4) указывает решение на пару альтернатив (A1,B4). Цена игры равна 7.