Файл: Конспект лекций по дисциплине Исследование операций и теории принятия решений.doc
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 28.04.2024
Просмотров: 35
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
);
– это затраты на проведение профилактического ремонта;
– это затраты на проведение ремонта в случае отказа станков за интервал (верхний предел суммы равен т.к. в последний из периодов времени входящий в интервал проводится профилактический ремонт).
Для определения ожидаемого значения затрат необходимо найти математическое ожидание удельных затрат при случайной величине .
.
(т.к. математическое ожидание константы равно самому значению константы)
Предположим, что случайная величина характеризуется биноминальным законом распределения (это распределение числа появления события из независимых испытаний) или (это распределение числа отказавших станков в момент времени t). Вероятность отказа станков в период времени согласно биноминальному закону распределения равна:
,
где – число сочетаний.
Математическое ожидание:
.
Таким образом, ожидаемые затраты на один интервал будут определяться по следующей формуле:
.
Результаты расчетов с учетом имеющихся исходных данных при прямом переборе сведем в таблицу:
Так как минимальное ожидаемые затраты достигаются при периоде времени , то отсюда следует, что оптимальным интервалом времени через который необходимо проводить профилактический ремонт является три периода времени ( ) [8 стр. 8,9].
3.2.2 Дерево решений
Любая задача принятия решений может быть представлена графически с помощью
дерева решений. Такое представление облегчает описание процесса принятия решений.
Дерево решений имеет два типа вершин:
ПРИМЕР 3.3 Рассмотрим порядок построения дерева решений на основе примера 3.1.
Решение. Начиная с вершины необходимо принять решение относительно покупки акций компании или , т.е. имеем решающую вершину. Из вершины выходят две ветви представляющие альтернативы. Далее две ветви, выходящие из «случайных» вершин и , соответствуют случаям повышения и понижения котировок на бирже с вероятностями их появления и соответствующими платежами.
Построенное дерево решений представлено на рисунке 3.1
Рисунок 3.1 – Дерево решений для задачи инвестирования
Таким образом, информация из поставленной задачи может быть представлена либо в виде таблицы, либо в виде дерева решений.
ПРИМЕР 3.4 Вас пригласили на игру «Колесо фортуны». Колесо управляется электронным образом с помощью двух кнопок, которые сообщают колесу сильное ( ) или слабое ( ) вращение. Само колесо разделено на равные области белую ( ) и красную ( ). Вам сообщили, что в белой области колесо останавливается с вероятностью
, а в красной . Плата, которую вы получаете за игру в , равна следующему.
Изобразите соответствующее дерево решений, и найти оптимальное решение [9 стр. 561].
Решение. Дерево решений поставленной задачи приведено на рисунке 3.2
Рисунок 3.2
Ожидаемая плата за игру для каждой из двух альтернатив будет равна:
для низкой скорости,
для высокой скорости.
Исходя из расчетов ожидаемой платы за игру предпочтительно нажимать кнопку, задающую низкую скорость вращения колеса, т.к.
ПРИМЕР 3.5 Допустим, у вас имеется возможность вложить деньги в три инвестиционных фонда открытого типа: простой, специальный (обеспечивающий максимальную долгосрочную прибыль от акций мелких компаний) и глобальный.
Прибыль от инвестиции может измениться в зависимости от условий рынка. Существует -ная вероятность, что ситуация на рынке ценных бумаг ухудшится,
-ная что рынок останется умеренным и -ная что рынок будет возрастать. Следующая таблица содержит значения процентов прибыли от суммы инвестиции при трех возможностях развития рынка.
Необходимо представить задачу в виде дерева решений, и принять решение какой фонд открытого типа следует выбрать [9 стр. 561].
Деревья решений удобно применять для представления «многоэтапного» процесса принятия решений. Рассмотрим пример иллюстрирующий принцип использования дерева решений, в котором взаимозависимые решения принимается последовательно, т.е. рассмотрим использование дерева для решения многоэтапной задачи [9 стр. 562].
ПРИМЕР3.6 Фирма может принять решение о строительстве крупного или небольшого предприятия. Небольшое предприятие впоследствии можно расширить. Решение определяется в основном будущим спросом на продукцию, которую предполагается выпускать на сооружаемом предприятии. Строительство крупного предприятия экономически оправдано при высоком уровне спроса. С другой стороны, можно построить небольшое предприятие и через два года принять решение о его расширении.
Предположим, что фирма рассматривает задачу на десятилетний период. Анализ рыночной ситуации показывает, что вероятности высокого и низкого уровней спроса равны соответственно 0,75 и 0,25.
Строительство крупного предприятия обойдется фирме в 5 млн. ден. ед., а небольшого – только в 1 млн. ден. ед. Затраты на расширение через два года небольшого предприятия оцениваются в 4,2 млн. ден. ед.
Ежегодные доходы для каждой из возможных альтернатив следующие:
– это затраты на проведение профилактического ремонта;
– это затраты на проведение ремонта в случае отказа станков за интервал (верхний предел суммы равен т.к. в последний из периодов времени входящий в интервал проводится профилактический ремонт).
Для определения ожидаемого значения затрат необходимо найти математическое ожидание удельных затрат при случайной величине .
.
(т.к. математическое ожидание константы равно самому значению константы)
Предположим, что случайная величина характеризуется биноминальным законом распределения (это распределение числа появления события из независимых испытаний) или (это распределение числа отказавших станков в момент времени t). Вероятность отказа станков в период времени согласно биноминальному закону распределения равна:
,
где – число сочетаний.
Математическое ожидание:
.
Таким образом, ожидаемые затраты на один интервал будут определяться по следующей формуле:
.
Результаты расчетов с учетом имеющихся исходных данных при прямом переборе сведем в таблицу:
-
( )
1
0,05
0
500
2
0,07
0,05
375
3
0,10
0,12
366,7
4
0,13
0,22
400
5
0,18
0,35
450
Так как минимальное ожидаемые затраты достигаются при периоде времени , то отсюда следует, что оптимальным интервалом времени через который необходимо проводить профилактический ремонт является три периода времени ( ) [8 стр. 8,9].
3.2.2 Дерево решений
Любая задача принятия решений может быть представлена графически с помощью
дерева решений. Такое представление облегчает описание процесса принятия решений.
Дерево решений имеет два типа вершин:
-
квадратик ( ) представляет решающую вершину; -
кружок ( ) представляет случайную вершину.
ПРИМЕР 3.3 Рассмотрим порядок построения дерева решений на основе примера 3.1.
Решение. Начиная с вершины необходимо принять решение относительно покупки акций компании или , т.е. имеем решающую вершину. Из вершины выходят две ветви представляющие альтернативы. Далее две ветви, выходящие из «случайных» вершин и , соответствуют случаям повышения и понижения котировок на бирже с вероятностями их появления и соответствующими платежами.
Построенное дерево решений представлено на рисунке 3.1
Рисунок 3.1 – Дерево решений для задачи инвестирования
Таким образом, информация из поставленной задачи может быть представлена либо в виде таблицы, либо в виде дерева решений.
ПРИМЕР 3.4 Вас пригласили на игру «Колесо фортуны». Колесо управляется электронным образом с помощью двух кнопок, которые сообщают колесу сильное ( ) или слабое ( ) вращение. Само колесо разделено на равные области белую ( ) и красную ( ). Вам сообщили, что в белой области колесо останавливается с вероятностью
, а в красной . Плата, которую вы получаете за игру в , равна следующему.
-
Скорость вращение
Выигрыш за игру ( )
(белая)
(красная)
(низкая)
800
200
(высокая)
-2500
1000
Вероятность события
0,3
0,7
Изобразите соответствующее дерево решений, и найти оптимальное решение [9 стр. 561].
Решение. Дерево решений поставленной задачи приведено на рисунке 3.2
Рисунок 3.2
Ожидаемая плата за игру для каждой из двух альтернатив будет равна:
для низкой скорости,
для высокой скорости.
Исходя из расчетов ожидаемой платы за игру предпочтительно нажимать кнопку, задающую низкую скорость вращения колеса, т.к.
ПРИМЕР 3.5 Допустим, у вас имеется возможность вложить деньги в три инвестиционных фонда открытого типа: простой, специальный (обеспечивающий максимальную долгосрочную прибыль от акций мелких компаний) и глобальный.
Прибыль от инвестиции может измениться в зависимости от условий рынка. Существует -ная вероятность, что ситуация на рынке ценных бумаг ухудшится,
-ная что рынок останется умеренным и -ная что рынок будет возрастать. Следующая таблица содержит значения процентов прибыли от суммы инвестиции при трех возможностях развития рынка.
Альтернатива (фонды) | Процент прибыли от инвестиций (%) | ||
Ухудшающийся рынок | Умеренный рынок | Растущий рынок | |
Простой | +5 | +7 | +8 |
Специальный | -10 | +5 | +30 |
Глобальный | +2 | +7 | +20 |
Вероятность события | 0,1 | 0,5 | 0,4 |
Необходимо представить задачу в виде дерева решений, и принять решение какой фонд открытого типа следует выбрать [9 стр. 561].
Деревья решений удобно применять для представления «многоэтапного» процесса принятия решений. Рассмотрим пример иллюстрирующий принцип использования дерева решений, в котором взаимозависимые решения принимается последовательно, т.е. рассмотрим использование дерева для решения многоэтапной задачи [9 стр. 562].
ПРИМЕР3.6 Фирма может принять решение о строительстве крупного или небольшого предприятия. Небольшое предприятие впоследствии можно расширить. Решение определяется в основном будущим спросом на продукцию, которую предполагается выпускать на сооружаемом предприятии. Строительство крупного предприятия экономически оправдано при высоком уровне спроса. С другой стороны, можно построить небольшое предприятие и через два года принять решение о его расширении.
Предположим, что фирма рассматривает задачу на десятилетний период. Анализ рыночной ситуации показывает, что вероятности высокого и низкого уровней спроса равны соответственно 0,75 и 0,25.
Строительство крупного предприятия обойдется фирме в 5 млн. ден. ед., а небольшого – только в 1 млн. ден. ед. Затраты на расширение через два года небольшого предприятия оцениваются в 4,2 млн. ден. ед.
Ежегодные доходы для каждой из возможных альтернатив следующие:
-
Крупное предприятие при высоком спросе приносит доход в размере 1 млн. ден. ед. ежегодно. -
Крупное предприятие при низком спросе приносит доход в размере 300 000 ден. ед. -
Небольшое предприятие при высоком спросе приносит доход в размере 250 000 ден. ед. -
Небольшое предприятие при низком спросе приносит доход в размере 200 000 ден. ед. -
Расширенное предприятие при высоком спросе приносит доход в размере 900 000 ден. ед. ежегодно. -
Расширенное предприятие при низком спросе приносит доход в размере 200 000 ден. ед. ежегодно. -
Небольшое предприятие без расширения при высоком спросе в течение первых двух лет приносит доход в размере 200 000 ден. ед. ежегодно, а за последующие восемь лет при низком спросе приносит доход в размере 200 000 ден. ед.