Оценка сложных систем в условиях риска и неопределенности

Определенность или детерминированность процессов имеет следующую характеристику ситуация → исход, такая зависимость носит название функциональной.

S = V*T

Неопределенность возникает в том случае, когда ситуация имеет несколько исходов. О неопределенности говорят в случае, если вероятность каждого исхода неизвестна. Если можно оценить вероятность каждого исхода, то говорят об условиях риска. Система, имеющая неопределенность характеризуется следующими чертами:

1. Система содержит много звеньев, преследующие собственные интересы (действие субъективно), что приводит к большому разнообразию поведения систем.

2. Управление системой, должно включать в себя удовлетворение целей подсистем, а не только достижение глобальной цели.

3. При принятии решения часто нельзя формализовать логические суждения лиц, принимающих решение.

4. В сложной системе возникают проблемы, которые нельзя четко оструктурить.

Исследования показали, что в зависимости от характера неопределенности все модели по принятию решений можно разделить на игровые и статистически неопределенные. В игровых операциях неопределенность формируется за счет сознательных действий противника, для исследования таких операций используется теория игр.

В настоящее время нет универсального критерия по выбору решения для задач неопределенных статически. Разработаны лишь общие требования к критериям и процедурам оценки и выбора оптимальных систем.

Обычно задачи записываются в матрице вида:

a = (а1…аm) – вектор управляемых параметров, определяющий свойства систем

n = (n 1...nk) – вектор неуправляемых параметров, определяющий состояние обстановки.

Кij – значение эффективности системы аi для состояния обстановки nj

1. Основным требованием является оптимальное решение, которое не должно меняться с перестановкой строк и столбцов матрицы.

2. Оптимальное решение не должно становится не оптимальным при добавлении новых систем, среди которых нет ни одной более эффективной системы.

В зависимости от характера предпочтений ЛПР наиболее часто в неопределенной ситуации используются критерии:

1. Среднего выигрыша

2. Достаточного основания (критерий Лапласа)

3. Осторожного наблюдателя (критерий Вальда)

4. Пессимизма-оптимизма (критерий Гурвица)

5. Минимального риска (критерий Севиджа)

Пример

Необходимо оценить один из трех программных продуктов аi для борьбы с одним из четырех программных воздействий kj. Матрица эффективности выглядит следующим образом.

К = ∑ Р iКij

1. Критерий среднего выигрыша

Предполагает задание вероятностей состояния обстановки Рi. Эффективность систем оценивается как среднее ожидание (мат. ожидание), оценок эффективности по всем состояниям обстановки. Оптимальной системе будет соответствовать максимальная оценка.

Так предположим, что вероятность применения противником программных воздействий Р1 = 0,4; Р2=0,1; Р3=0,1; Р4=0,3

К(а1)=0,4*0,1+0,5*0,2+0,1*0,1+0,3*0,2=0,21

К(а2)=0,4*0,2+0,2*0,3+0,1*0,2+0,3*0,4=0,28

К(а3)=0,4*0,1+0,2*0,4+0,1*0,4+0,3*0,3=0,25

Оптимальное решение по данному критерию - программный продукт а2.

2. Критерий Лапласа (достаточное основание)

Предполагается, что состояние обстановки равновероятно, так как нет достаточных оснований предполагать иное.

К=1/к∑Кij, для каждого Ұ, а оптимальное значение указывает максимальную сумму К.

Р1=0,25; Р2=0,25; Р3=0,25; Р4=0,25

К(а1)=0,25*(0,1+0,5+0,1+0,2)=0,225

К(а2)=0,25*(0,2+0,3+0,2+0,4)=0,275

К(а3)=0,25*(0,1+0,4+0,4+0,3)=0,3

Оптимальное решение - программа а3

Замечание – критерий Лапласа – это частный случай среднего выигрыша.

3. Критерий осторожного наблюдателя (критерий Вальда)

Это максимальный критерий (максимальные доходы, минимальные потери). Он гарантирует определенный выигрыш при худших условиях. Критерий использует то, что при неизвестной обстановке нужно поступать самым осторожным образом, ориентируясь на минимальное значение эффекта каждой системы.

Для этого в каждой строке матрицы находится минимальная из оценок систем