Решить следующую задачу и проанализировать полученные результаты
.pdf
Зарегистрируйся в 2 клика в Кампус и получи неограниченный доступ к материалам с подпиской Кампус+ 🔥
Решить следующую задачу, и проанализировать полученные результаты. Компания собирается построить в различных районах филиалы. Имеется 4 проекта А1, А2, А3 и А4. Выгода (млн. руб.) зависят от того, какие условия будут в предполагаемых районах размещения филиалов. Возможны 5 вариантов выбора региона П1-П5. Выбрать оптимальный проект, используя критерии Байеса, Лапласа, Вальда, Сэвиджа, Гурвица и максимакса при коэффициенте оптимизма 6,0=k. Матрица выигрышей имеет вид:
П1 П2 П3 П4 П5
А1 7 12 8 10 5
А2 9 10 7 9 9
А3 6 8 15 8 7
А4 9 10 8 11 7
Нужно полное решение этой работы?
Ответ
оптимальным является проект А3.
Решение
Вероятности «успеха» в регионах составляют 0,15, 0,2, 0,3, 0,2, 0,15
Критерий Байеса
По критерию Байеса за оптимальные принимается та стратегия (чистая) Ai, при которой максимизируется средний выигрыш a.
Считаем значения ∑(aijpj)
∑(a1,jpj) = 7*0.15 + 12*0.2 + 8*0.3 + 10*0.2 + 5*0.15 = 8.6
∑(a2,jpj) = 9*0.15 + 10*0.2 + 7*0.3 + 9*0.2 + 9*0.15 = 8.6
∑(a3,jpj) = 6*0.15 + 8*0.2 + 15*0.3 + 8*0.2 + 7*0.15 = 9.65
∑(a4,jpj) = 9*0.15 + 10*0.2 + 8*0.3 + 11*0.2 + 7*0.15 = 9
B=max((8.6; 8.6; 9.65; 9) =9.65
Вывод: выбираем проект А3.
Критерий Лапласа
Считаем значения ∑(aijpj)
∑(a1,jpj) = 7*0.15 + 12*0.2 + 8*0.3 + 10*0.2 + 5*0.15 = 8.6
∑(a2,jpj) = 9*0.15 + 10*0.2 + 7*0.3 + 9*0.2 + 9*0.15 = 8.6
∑(a3,jpj) = 6*0.15 + 8*0.2 + 15*0.3 + 8*0.2 + 7*0.15 = 9.65
∑(a4,jpj) = 9*0.15 + 10*0.2 + 8*0.3 + 11*0.2 + 7*0.15 = 9
L=max((8.6; 8.6; 9.65; 9) =9.65
Вывод: выбираем проект А3.
Критерий Вальда
По критерию Вальда за оптимальную принимается чистая стратегия, которая в наихудших условиях гарантирует максимальный выигрыш, т.е.
Ai
П1 П2 П3 П4 П5 min(aij)
A1 7 12 8 10 5 5
A2 9 10 7 9 9 7
A3 6 8 15 8 7 6
A4 9 10 8 11 7 7
W=max(5; 7; 6; 7)=7
Вывод: выбираем проект А2 или А4.
Критерий Сэвиджа
Критерий минимального риска Сэвиджа рекомендует выбирать в качестве оптимальной стратегии ту, при которой величина максимального риска минимизируется в наихудших условиях, т.е
. обеспечивается:
Находим матрицу рисков.1. Рассчитываем 1-й столбец матрицы рисков.r11 = 9 - 7 = 2; r21 = 9 - 9 = 0; r31 = 9 - 6 = 3; r41 = 9 - 9 = 0;2