ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 25.03.2024

Просмотров: 58

Скачиваний: 0

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

 

 

 

 

45

 

 

 

Таблица 3.6

 

 

 

 

 

 

Ai

S j

S1

S2

S3

 

 

A1

0,04

0,02

0

 

 

A2

0,02

0

0,10

 

 

A3

0

0,17

0,25

 

показателя полезности

fij определяется разностью

M f

= Ma Mr

и имеет вид

табл. 3.7. Для этой матрицы также рассчитаны нижняя α*

и верхняя β*

цены игры.

 

 

 

 

 

 

Таблица 3.7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ai

S j

 

S1

 

S2

 

S3

 

α

*

= 0,85

 

 

 

 

A1

 

 

0,91

 

0,88

 

0,85

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

A2

 

 

0,95

 

0,92

0,65

 

α

*

= 0,65 α* = 0,85

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

A3

 

 

0,99

 

0,58

0,35

 

α

*

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

= 0,35

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

β*

= 0,99 β*

= 0,92 β*

= 0,85

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

2

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1444442444443

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

β*=0,85

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

При нахождении минимаксных стратегий теории игр по полученным

матрицам

выигрышей

Ma

и

M f

выполняются

соотношения

αc =β = 0,85;

α* = β* = 0,85 , что говорит о наличии устойчивых чистых стратегий, определяемых

седловой точкой. Для обеих

матриц

эта

точка

оказалась одной и той же

γ = γ* = 0,85 .

В табл. 3.5 и 3.7 она

обведена

кружком

и определяет пару

оптимальных

чистых стратегий

(A1, S3 ).

В

общем

случае

решение находится в

области смешанных стратегий.

Наиболее прост для решения случай, когда заранее известны априорные

вероятности

состояний:

P1 = P(S1 ),

P2 = P(S2 ), K, Pn = P(Sn );

причем

P1 + P2 +K+ Pn =1.

На практике чаще

всего эти

вероятности неизвестны. В

медицине

оценки

этих

вероятностей

в

виде

соответствующих

частостей

«добываются» с большим трудом и не всегда обладают требуемой достоверностью. В случае отсутствия экспериментальных данных один из выходов заключается в получении требуемых оценок с помощью опроса экспертов и применении метода экспертных оценок. Если вероятности P1, P2 ,K, Pn известны, то при использовании


46

показателя aij решение игры находится на основе максимизации среднего значения

ai , где

n

ai = Pj aij , j =1

с учетом вероятностей всех возможных условий, т.е. выбираем такую стратегию Ai ,

для которой

 

max .

(3.3)

ai

Очевидно, что при использовании показателя rij решение игры находится на основе минимизации среднего риска, т.е.

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

min,

 

 

= Pj rij ,

(3.4)

ri

ri

 

 

 

 

 

 

 

j=1

 

а для показателя fij на основе

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

fi

max,

 

fi

= Pj fij

(3.5)

j=1

В теории доказывается [7], что та же стратегия, которая обращает в максимум средний выигрыш ai , обращает в минимум и средний риск ri . Там же показано, что при использовании вероятностей состояний применение смешанных стратегий для A не дает ему дополнительных преимуществ, поэтому всегда можно обойтись одними чистыми стратегиями.

Пример 3.1. Рассмотрим больных с подозрением на острый аппендицит. В

зависимости от формы аппендицита будем различать два состояния больных: S1 -

недеструктивный аппендицит (простой), который не дает опасных для жизни осложнений и может пройти без оперативного вмешательства; S2 - деструктивный аппендицит, требующий срочной операции. У хирурга есть две стратегии: A1 -

оперировать, A2 - воздержаться от срочной операции (и наблюдать либо до исчезновения симптомов, либо до появления убедительной картины острого аппендицита). Пусть aij относительное число выздоровевших больных (в процентах)

из всех тех, находившихся в состоянии S j , к которым была применена стратегия Ai .


47

Тогда матрица Ma для этого случая, составленная по реальным данным [8] имеет вид табл. 3.8. Под каждым столбцом этой матрицы приведены значения априорных вероятностей: P1 = P(S1 )= 0,75; P2 = P(S2 )= 0,25 , взятые также из [8].

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 3.8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ai

S j

 

S1

S2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A1

 

 

99,9

99,8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A2

 

 

100

99,3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Pj

0,75

0,25

 

 

 

 

 

 

 

 

Если подходить к данной матрице с позиций теории игр и не учитывать

вероятности

P1 и

P2 , то

α = β = γ = 99,8 и мы имеем седловую

точку

99,8

(обведенную в таблице кружком), которая определяет минимаксные стратегии

A1 и

S2 . Учет априорных вероятностей позволяет рассчитать средние значения

выигрыша:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

= 99,9 0,75 +99,8 0,25 = 99,87,

 

 

 

 

a1

 

 

 

 

 

=100 0,75 +99,3 0,25 = 99,82.

 

 

 

 

a2

 

 

Из этого расчета следует, что, так как

 

>

 

, то применяется стратегия

A1 . Во всех

a1

a2

случаях наилучшим признается проведение срочной операции. Этот пример убедительно показывает правильность поведения врача, предпочитающего срочное хирургическое вмешательство консервативному лечению при подозрении на аппендицит.

3.3 Критерии принятия решений в условиях неопределенности

Наличие вероятностей P1 , P2 ,K, Pn хотя бы в вероятностном смысле определяет поведение «природы», однако часто относительно этих вероятностей нельзя сделать никаких предположений. В этом случае для выбора оптимального решения существует несколько подходов, приведенных ниже.

К р и т е р и й Л а п л а с а .

Согласно этому критерии, называемому также

«принципом недостаточного основания»

Лапласа, все состояния S1, S2 ,K, Sn

считается равновероятными, т.е. P = P =K= P =

1

. В этом случае, используя далее

 

1

2

n

n

максимизацию

 

(или

 

) или минимизацию

 

 

согласно выражениям (3.3)-(3.5),

ai

fi

ri


48

которые, конечно, для этого случая упростятся, получим наилучшую чистую стратегию, удовлетворяющую данному критерию.

К р и т е р и й В а л ь д а . Это критерий, согласно которому игрок A выбирает свою минимаксную стратегию, соответствующую его гарантированному выигрышу, равному α. При этом выигрыш будет зависеть от состояний «природы», но не превысит максимина:

α = max minj aij .

i

Это очень осторожная стратегия, рассчитывающая на худший случай. (В играх с активным противником этот худший случай вырабатывается им в качестве противодействия). Критерий Вальда можно применять не только к матрице Ma , но и

к матрице M f . В последнем случае выигрыш игрока A не превышает α* , где

α* = maxi minj fij .

Вслучае, если α β для матрицы Ma , либо α* β* для матрицы M f , в этих

матрицах отсутствует седловая точка и игроку более выгодно применять смешанную стратегию. С точки зрения лечебного процесса это означает, что в качестве оптимального решения врачу предлагают применять различные планы лечения с соответствующими вероятностями, а не просто наилучший план. Учитывая, что данная «вычисленная» информация используется врачом в качестве совета, применение смешанных стратегий в данном случае следует считать целесообразным.

Матрица M f размерности 2 ×2 имеет вид табл. 3.9.

 

 

 

 

Таблица 3.9

 

Ai

S j

S1

S2

если эта матрица не имеет седловой точки, то

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

A1

f11

f12

оптимальная смешанная стратегия S *

= (p , p

2

)

 

 

A

f

 

f

 

 

 

 

 

 

 

 

A

1

 

 

 

21

22

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

игрока A определяется соотношениями,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

аналогичными (3.1), (3.2). Потому в данном случае

 

 

 

 

 

 

p1 =

 

f22

f21

 

; p2 =

 

f11

f12

,

 

 

 

 

 

f11

+ f22

f12 f

21

 

f11 + f22

f12 f 21

 

 

 

 

 

откуда

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

p1

 

 

f22 f21

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

=

 

;

 

 

 

 

 

 

(3.6)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

p2

f11 f12

 

 

 

 

 

 

 

 

 


 

 

 

 

 

49

γ =

f22 f11 f12

f21

 

 

 

.

(3.7)

f11 + f22 f12

f21

К р и т е р и й С э в и д ж а .

Этот критерий рекомендует

в условиях

неопределенности выбирать для игрока

A также минимаксную стратегию, но не по

матрицам выигрышей Ma или M f , а по матрице риска Mr . Оптимальной считается та стратегия, при которой величина риска принимает наименьшее значение в самой неблагоприятной ситуации (когда риск максимален). При этом риск для разных состояний «природы» не превышает значения R , где

R = mini max rij .

j

Критерий Сэвиджа так же, как и предыдущий критерий Вальда, допускает применение смешанной стратегии для игрока A в случае, когда матрица Mr не имеет седловой точки.

3.4Принятие решений при острых хирургический заболеваниях органов брюшной полости

Целесообразность применения теории игр для оптимизации принятия решения о проведении хирургических операций при “остром животе”, остром аппендиците, остром холецистите, закрытых травмах, онкологических заболеваниях и др. подробно раскрыта в интересной монографии [8]. Дальнейшее изложение основано на материале этой работы. Специфику применения игровых методов для принятия оптимальных решений в хирургии рассмотрим на примере клинической ситуации подозрения на “острый живот”, т.е. на острое хирургическое заболевание органов брюшной полости и на примере онкологических заболеваний.

При “остром животе” у хирурга есть только две стратегия: A1 - срочное оперативное вмешательство и A2 - отказ от срочной операции с последующим принятием нового решения. Состояния больного формулируются в соответствии с возможными управляющими воздействиями, т. е. стратегиями хирурга, следующим образом:

S1 - острое заболевание органов брюшной полости, при котором показана срочная операция;