Следовательно, множество £0 оптимальных вариантов состоит из тех вариантов £ю, которые принадлежат множеству Е всех вариантов и оценка ею которых максимальна среди всех оценок eir при условии, что весовой множитель 0 < с < 1.[ ...]
Алгоритм выбора решения согласно HW-критерию формулируется следующим образом: матрица решений г(у дополняется столбцом, содержащим средние взвешенные наименьшего и наибольшего результатов для каждой строки (16.26). Выбираются те варианты £ю, в строках которых стоят наибольшие элементы eir этого столбца.[ ...]
Отметим, что HW-критерий для с = 1 превращается в ММ-кри-терий, а для с - 0 — в критерий азартного игрока. Отсюда ясна важность адекватного выбора весового множителя с. В технических приложениях правильно выбрать весовой множитель бывает так же трудно, как -правильно выбрать сам критерий. Вряд ли можно найти количественную характеристику для тех долей оптимизма и пессимизма, которые присутствуют при принятии решения. Поэтому чаще всего в качестве некоторой средней точки зрения принимают с = 0,5. При обосновании выбора применяют обратный порядок действий. Для подходящего решения (подходящего даже в субъективном понимании) вычисляется искомое значение весового множителя с. В последующем это значение интерпретируется как показатель соотношения оптимизма и пессимизма. HW-критерий может, несмотря на вполне уравновешенную точку зрения (по определению), приводить к нерациональным решениям, например, когда оптимальное решение не зависит от весового множителя.[ ...]
В HL-критерии вводится специальный параметр V, с помощью которого выражается степень доверия к используемому распределению вероятностей. Если это доверие велико, то акцентируется BL-крите-рий, в противном случае предпочтение отдается ММ-критерию.[ ...]
Итак, множество £0 оптимальных вариантов состоит из тех вариантов £(0, которые принадлежат множеству £ всех вариантов и оценка ею которых максимальна среди всех оценок eir при условии, что 0 < V < 1.[ ...]
Алгоритм выбора, соответствующий HL-критерию, формулируется следующим образом: матрица решений е(/ дополняется столбцом, составленным из средних взвешенных (с постоянными весами) математического ожидания и наименьшего результата каждой строки (16.16). Отбираются те варианты решений £ю, в строках которых стоит наибольшее значение этого столбца. Для v = 1 HL-критерий переходит в BL-критерий, а для v = 0 — в ММ-критерий.[ ...]
Поскольку выбор параметра v субъективен, то степень уверенности в какой-либо функции распределения практически не поддается оценке. По указанной причине HL-критерий не применяется при принятии технических решений, но используется для решения теоретических задач по оценке риска.[ ...]
Вернуться к оглавлению