Игрок взаимодействует с окружающей средой

Критерий Байеса.
По критерию Байеса за оптимальные принимается та стратегия (чистая) Ai, при которой максимизируется средний выигрыш a или минимизируется средний риск r.
Считаем значения ∑(aijpj)
∑(a1,jpj) = 2*0.33 + (-3)*0.33 + 7*0.33 = 1.98
∑(a2,jpj) = (-1)*0.33 + 5*0.33 + 4*0.33 = 2.64
∑(a3,jpj) = (-7)*0.33 + 13*0.33 + (-3)*0.33 = 0.99 
Ai
S1 S2 S3 ∑(aijpj)
A1 0.66 -0.99 2.31 1.98
A2 -0.33 1.65 1.32 2.64
A3 -2.31 4.29 -0.99 0.99
pj
0.33 0.33 0.33
Выбираем из (1.98; 2.64; 0.99) максимальный элемент max=2.64
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)
Критерий Вальда ориентирует статистику на самые неблагоприятные состояния природы, т.е . этот критерий выражает пессимистическую оценку ситуации. 
Ai
S1 S2 S3 min(aij)
A1 2 -3 7 -3
A2 -1 5 4 -1
A3 -7 13 -3 -7
Выбираем из (-3; -1; -7) максимальный элемент max=-1
Вывод: выбираем стратегию N=2.
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)
Критерий Сэвиджа ориентирует статистику на самые неблагоприятные состояния природы, т.е. этот критерий выражает пессимистическую оценку ситуации.
Находим матрицу рисков.
1. Рассчитываем 1-й столбец матрицы рисков.
r11 = 2 - 2 = 0; r21 = 2 - (-1) = 3; r31 = 2 - (-7) = 9;
2