Методы оптимизации и исследование операций для бакалавров информатики
книга

Методы оптимизации и исследование операций для бакалавров информатики

3. Теория решений

Автор: Борис Гладких

Форматы: PDF

Издательство: Издательство НТЛ

Год: 2012

Место издания: Томск

ISBN: 978-5-89503-515-3

Страниц: 280

Артикул: 20091

Электронная книга
260

Краткая аннотация книги "Методы оптимизации и исследование операций для бакалавров информатики"

Книга написана на основе лекций, в течение ряда лет читавшихся автором на факультете информатики Томского государственного университета. В третью часть вошли разделы, относящиеся к моделям и методам принятия решений в сложных ситуациях: при многих критериях, при риске, неопределенности либо организованном противодействии (элементы теории игр). Учебное пособие соответствует Государственному образовательному стандарту по направлениям «информационные технологии» и «прикладная информатика», но может быть использовано для студентов, обучающихся по другим инженерным и экономическим направлениям.

Содержание книги "Методы оптимизации и исследование операций для бакалавров информатики"


Стр: 280

Введение
15. Субъективные измерения
15.1.Методологические проблемы теории измерений
15.2.Метод парных сравнений
15.3.Метод множественных сравнений
15.4.Исторические замечания
16. Принятие решений при многих критериях
16.1. Постановка задачи и классификация методов
16.2.Множество Парето
16.3.Лексикографическое упорядочение и уступки
16.4.Метод ELECTRE
16.5. Свертка критериев
16.6. Человеко-машинные процедуры. Метод STEM
16.7.Многомерная теория ценности
16.8.Исторические замечания
17. Принятие решений при риске
17.1. Проблемы принятия решений при риске
17.2.Теория полезности Неймана —Моргенштерна
17.3. Функция полезности денег
17.4. Практические примеры применения теории полезности
17.5.Исторические замечания
18. Принятие решений при неопределенности
18.1.Постановка задачи
18.2. Критерии оптимальности
18.3. Графическая интерпретация критериев оптимальности при двух состояниях природы
18.4. Оптимальные решения при многих состояниях природы
18.5.Статистические решения
18.6. Теория решений и классическая математическая статистика
18.7.Исторические замечания
19. Принятие решений при противодействии
19.1.Нормальная форма игры двух лиц
19.2. Игры со строгим соперничеством: принципы принятия решений
19.3. Игры с седловой точкой
19.4. Игры без седловой точки
19.5. Игры в позиционной форме
19.6. Игры с нестрогим соперничеством
19.7.Другие направления теории игр
19.8.Исторические замечания
Литература

Все отзывы о книге Методы оптимизации и исследование операций для бакалавров информатики

Чтобы оставить отзыв, зарегистрируйтесь или войдите

Отрывок из книги Методы оптимизации и исследование операций для бакалавров информатики

15.2.. Метод парных сравнений21Указанное свойство справедливо и для неотрицательныхматриц(zij0)при условии их неразложимости.Упомянутое в условии теоремы свойстворазложимостимат-рицыZозначает, что путем одновременнойперестановки строк истолбцов она может быть приведена к видуZ=AB0C,гдеAиC— квадратные матрицы. В спортивнойинтерпретацииразложимость турнирнойматрицы свидетельствует о том, чтоучаствующие в турнире команды естественным образом раздели-лись на две лиги — высшую (первая группа строк и столбцов) инизшую (вторая группа), причем команды низшейлиги проигра-ли все матчи командам высшейлиги.Теорема Перрона — Фробениуса гарантирует существованиенужного нам по смыслу задачи собственного вектора. Практи-чески его можно найти любым подходящим численным методом(соответствующие алгоритмы реализованы во всех пакетах про-грамм линейной алгебры), однако подойдет и приведенная вышеитеративная процедура, которая, как показано в [17], сходитсяименно к главному собственному вектору.Замечание. Известно, что собственные векторы матрицы не из-меняются при умножении ее на любую положительную константу:Z=αZ, а также при добавлении константы к диагональным элемен-там:Z=Z+αI. Таким образом, число очков при выигрыше можетбыть 1, 2, 3 или любым другим.П р и м е р.Применив процедуруeig(Z)из пакета MATLABдля турнирнойматрицы из примера на с. 18, получаем нормиро-ванныйглавныйсобственныйвектор, отражающийсилу игроковв данном турнире:−→u= (0.2668,0.2367,0.1272,0.1736,0.1956)T.