Принятие решений в условиях риска

После определения вероятностей Qi расчет проводится по методике принятия решений в условиях риска. Если вероятности состояния системы Я, не могут быть определены приведенными способами, то применяют специальные критерии максимин-ный, минимаксный и промежуточный, [c.256]

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ РИСКА [c.300]

Смешанные исходы и ожидаемая полезность. Рассмотренное ранее понятие полезности может быть расширено и приспособлено к принятию решений в условиях риска, если множество исходов С расширяется, включая в себя все вероятностные смеси первоначальных чистых исходов, и если вводится правило, по которому для таких смешанных исходов определяются значения полезности. Вероятностная смесь двух исходов х и у есть исход, состоящий из получения исхода х с вероятностью р, или, в противном случае, получения исхода у. Таким образом, смешанный исход подобен лотерейному билету. Будем представлять смешанный исход обозначением [рх, (1 — р) /]. [c.301]

Описательные модели принятия решений в условиях риска [c.306]

Индивидуальные различия и индивидуальные переменные при принятии решений в условиях риска [c.315]

Народная мудрость приписывает склонность к риску либо к осторожности различным категориям людей можно ожидать, что застенчивый, спокойный человек с устойчивыми привычками отдает предпочтение небольшим, но надежным доходам перед длительной погоней за большими вознаграждениями. Подобные представления настолько широко распространены в нашем мышлении, что надежда на открытие значительных и научно обоснованных явлений побуждает психологов проводить обширные исследования по определению того, какие характеристики личности могут указывать на предрасположение человека к риску и на последовательность, с которой он придерживается некоторой конкретной стратегии при принятии решений в условиях риска. [c.316]

Теория игр имеет непосредственное отношение к предыдущему обсуждению принятия решений в условиях риска, полезности со смешанными исходами и азартных игр. Если один из игроков безразличен к результатам игры и не заинтересован в получении выигрыша или вознаграждения, то говорят, что противником второго игрока является природа . Например, пусть на рис. 21.1 А представляет человека, который принимает решение, идти ли ему на работу без плаща (Л ) или надеть плащ (Л2) пусть"В — это погода, которая решает, что будет солнечно В или дождливо В . Выигрыш для Л будет немного более приятным, когда он приготовится к солнечной погоде и будет солнечно (выигрыш равен 2), чем когда он приготовится к дождю и будет дождь (выигрыш равен 1). Для человека было бы весьма обидно простудиться, не подготовившись к дождю (—5) и лишь немного досадно идти на работу в плаще в хорошую погоду (—1). Выигрыши В не имеют никакого значения при игре против природы, поэтому матрица является такой же, как показанная на рис. 17.1. Когда вероятности ходов природы известны и когда играющий желает максимизировать ожидаемый выигрыш, тогда игра сводится к простому принятию решения в условиях риска, рассмотренному ранее. [c.366]

В этих условиях суш,ественно повышаются роль и значение правильно выбранных и своевременно принятых специалистами управленческих решений и их ответственности за последствия этих решений в условиях риска. [c.5]

В литературе встречается весьма различное понимание термина риск и в него иногда вкладывают довольно сильно отличающиеся друг от друга содержания. Однако общим во всех этих представлениях является то, что риск включает неуверенность, произойдет ли нежелательное событие и возникнет ли неблагоприятное состояние. Такой недостаток информации роднит риск с принятием решений в условиях недетерминированных параметров. С другой стороны, проблемы риска, тем не менее, часто приходится решать, и выбор варианта решения в общем случае так или иначе связан с риском. Поэтому мы попытаемся здесь найти такое определение риска, которое в достаточной степени соответствовало бы содержанию рассматриваемых технических задач и в то же время отвечало бы общей концепции теории принятия решений. [c.155]

В части III мы рассмотрим задачи и модели принятия решений приблизительно в порядке возрастания их сложности, но ограничимся теми задачами, которые связаны с изучением систем человек—машина, или имеют особое значение для инженеров, занимающихся деятельностью человека. Сначала мы исследуем полезность и принятие решений в условиях определенности. Затем рассмотрим риск, при котором известны вероятности следствий. В этой связи мы рассмотрим некоторые исследования, касающиеся индивидуальных различий, особенно тех, которые связаны с антипатией к риску или склонностью к нему. В одной из наиболее важных моделей предполагается, что человек стремится максимизировать свою субъективно ожидаемую полезность, и хорошим примером ее применения является обнаружение сигналов на фоне шума (см. гл. 19). Затем мы рассмотрим осложнения, которые возникают при последовательном динамическом принятии решений, в котором выборы делаются на основе данных, получаемых до принятия окончательного решения. В заключение излагаются способы использования игр для моделирования совместного поведения операторов, но представляется только образец приложений в этой области, поскольку большинство таких приложений лежит за пределами содержания этой книги. [c.290]

Вводные замечания. Рассматриваемые в этой главе методы также относятся к статистическим. Однако они отличаются от изложенных в гл. 2 правилами принятия решения. В методах статистических решений решающее правило выбирается исходя из некоторых условий оптимальности, например из условия минимума риска. Возникшие в математической статистике как методы проверки статистических гипотез (работы Неймана и Пирсона), рассматриваемые методы нашли широкое применение в радио-, локации (обнаружение сигналов на фоне помех), радиотехнике, общей теории связи и других областях. Методы статистических решений успешно используются в задачах технической диагностики [10, 24]. Ниже излагаются основы теории статистических решений, более подробное изложение можно найти в работах [15, 60, 62]. [c.22]

Содержательное обсуждение. Как уже упоминалось ранее, в достаточно общей модели принятия решения трудно указать принимающему решение, какую альтернативу выбрать или какая его стратегия является оптимальной. Главное в такой модели — прогноз действий партнеров. Ведь если бы мы могли хотя бы в вероятностном смысле предсказать действия партнеров, то остальное было бы сравнительно простой задачей максимизации своей полезности в условиях риска. [c.181]

Большинство описательных моделей, которые были предложены для объяснения решений, принимаемых человеком в условиях риска, основаны на идее максимизации математического ожидания выигрыша или являются ее вариантами. Эта идея уже давно является основой предписывающей модели, и, как было показано при рассмотрении полезности, многие пытались приспособить эту модель для описания поведения человека. Предписывающий подход как модель принятия решений эффективен до той степени, до которой успешны эти попытки. [c.306]

И (3). На этапе (2) — обработка данных — использованы некоторые результаты (в особенности понятие об отношении правдоподобия), приведенные в части I. Этап (3) — принятие решения — в основном заключается в максимизации математического ожидания полезности в условиях риска. Эти два этапа, рассматриваемые совместно как описание поведения, составляют модель СОП. [c.322]

В основе статистического регулирования лежат понятия налаженного и разлаженного процесса. Технологический процесс считается налаженным, если он обеспечивает выпуск продукции с уровнем дефектности, не превышающим некоторый средний допустимый уровень Процесс считается разлаженным, если ему соответствует процент брака, превышающий <7н- Технологический процесс может находиться в одном из названных состояний. Как мы уже отмечали, основной задачей статистического регулирования является своевременное обнаружение перехода технологического процесса из налаженного в разлаженное состояние с целью принятия мер по возвращению процесса в исходное, т. е. налаженное состояние. Таким образом, процедура статистического регулирования должна с высокой степенью достоверности обеспечивать определение истинного состояния процесса. Иными словами, статистическое регулирование должно быть так организовано, чтобы гарантировать приемку продукции, изготовленной в условиях налаженного процесса, и забракование с последующей разбраковкой продукции, изготовленной при разлаженном процессе. Но, как отмечалось ранее, абсолютные гарантии могут быть обеспечены только в условиях сплошного контроля. При выборочном контроле, а статистическое регулирование является выборочной процедурой, неизбежны ошибочные решения. В частности, возможна ошибка, связанная с принятием налаженного процесса за разлаженный. Эта ситуация возникает тогда, когда при налаженном процессе статистическая характеристика случайно попадает за границы регулирования. При планировании статистического регулирования эту ошибку стараются сделать возможно редкой. Для этого вводится понятие риска излишней наладки о, который представляет максимальный процент случаев ложной остановки налаженного технологического процесса. Риск излишней наладки планируется (обычно не более 1 %) и учитывается при разработке плана регулирования, точнее при обосновании значений границ регулирования. [c.230]

Оценочная функция Zr гибкого критерия G4 существенно отличается от таковой HL-критерия [см. (4.4)], поскольку она содержит величину Ei, определяющую возможный риск при принятии решения. Благодаря этому становятся конкурентоспособными и другие варианты решения, отличные от выбранных по ММ- и HL-критериям. Множество вариантов решения, максимизирующее оценочную функцию (7.5), аналогично (6.48) обозначим Е (в). Согласно условию G5, из полученного множества выбираются в качестве оптимальных только варианты решения, которые, кроме выполнения предыдущих условий, оптимальны в смысле BL-критерия (3.4). [c.92]

Ряд логических условий в выражении (7.1) определяет процедуру принятия решения, заключающуюся в первоначальной фиксации допустимых границ риска, а затем выполнении, в рамках заданных возможностей, поиска оптимального варианта решения. Такой подход наиболее приемлем и при разработке алгоритмов для процедуры принятия решения с помощью ЭВМ. В прикладных задачах, однако, нередко вначале путем варьирования величины риска е выполняется оценка возможного эффекта от решений, соответствующих оценочным функциям G4 и Gs для заданных значений Вг, а затем в зависимости от полученных результатов устанавливаются окончательные границы риска согласно G2 и G3. В этом случае гибкий критерий преобразуется в ряд логических условий Gi- Gi- G - (G2V VG3). При этом необходимо исследовать, насколько учет допустимого риска снижает достижимый результат. [c.92]

Структура каждого газового промысла содержит ряд подсистем, которые состоят из отдельных элементов. Большинство элементов технологической цепи универсальны и поддаются оценке их остаточного ресурса при использовании типовых методик диагностики и соответствующих расчетов. К таким элементам можно отнести технологические трубопроводы, адсорберы, агрегаты воздушного охлаждения газа и др. Тем не менее, каждый промысел индивидуален. Эта особенность определяется характеристиками разрабатываемого месторождения, геокриологическими и климатическими условиями, задачами охраны окружающей среды конкретного региона и пр. Более того, определенную лепту в осложнение постановки и решения проблемы управления риском может внести принятая методология обустройства месторождения. [c.160]

В простейшей постановке задачи принимающий решения выбирает одну возможность из набора альтернатив А, полностью зная все следствия С каждого из возможных выборов и зная действительное состояние В. Естественно предположить, что он выберет ту альтернативу, следствия которой для него наиболее предпочтительны. В сущности такое утверждение является простой тавтологией. Выражение наиболее предпочтительная предполагает, что каждой альтернативе может быть приписан показатель, представляющий степень предпочтения ее. Тогда выбрана будет альтернатива с наибольшим показателем. Следовательно, принятие решений без риска в таких условиях сводится к определению того, какая альтернатива имеет наибольшую степень предпочтения. [c.290]

Подход к решению проблемы безопасности АЭС лучше всего отражает формула — минимум риска, максимум безопасности. Разумеется, высокие преимущества развития АЭС с точки зрения научно-технического прогресса и создания новых современных городов (см. гл. 2, 3) должны сочетаться с обеспечением безопасности работы АЭС. При этом имеется в виду два аспекта. Первый — безопасность работы самой АЭС и ее персонала, второй — безопасность для населения, проживающего в районе ее размещения. Условия обеспечения безопасности работы АЭС в указанных аспектах изложены в ряде документов, важнейшими из которых являются [9, 10, 11]. Они дополняют обычные требования и рекомендации по проектированию, строительству и эксплуатации, принятые для любых тепловых электростанций. [c.42]

В связи с тем что часто оказывается невозможным максимально выполнить весь комплекс иногда противоречивых требований, конструктору приходится принимать компромиссные решения. Задавая необычно жесткие допуски или внося в спецификацию какой-либо экзотический материал, он может добиться повышения надежности ценой ухудшения технологичности. Отказавшись от полного цикла испытаний конструкции при наихудших сочетаниях окружающих условий и воздействии старения, конструктор может пойти на риск и сконструировать изделие с пониженной надежностью, но зато он может выпустить чертежи в установленные планом сроки. Некоторые из этих компромиссных решений почти неизбежны их принятие относится к функции конструкторской службы, которая располагает соответствующей информацией и имеет полномочия для принятия требуемых решений. Однако как сам факт принятия компромиссного решения, так и причины, лежащие в основе таких решений, должны быть полностью раскрыты конструкторской службой перед службой надежности и общим руководством. [c.8]

Государственное и зарубежное финансирование должно создавать благоприятные условия для коммерческого финансирования и частных инвестиций. Схемы внешнего и внутреннего финансирования или гарантий могут мобилизовать коммерческое совместное финансирование путем оказания помощи в части распределения инвестиционного риска между различными инвесторами. Вообще, при наличии коммерческого финансирования гранты, субсидии и другие формы прямой финансовой помощи следует ограничить, поскольку они мешают принятию коммерческих инвестиционных решений, искажая картину рынка. Однако эти виды помощи можно обосновать в качестве временного инструмента в руках правительства для стимулирования инвестиций в интересах государства, например, для внедрения экологически чистых технологий. [c.32]

Принятую оценку допустимого риска и указанные условия нужно выполнять строго и рассматривать как первый шаг к количественному сравнению. При необходимости в дальнейшем, когда будет накоплено больше опыта, эта оценка может быть изменена. Исследования рекомендуют допустимый основной риск на уровне 10 чел/год. Эту величину не следует, однако, воспринимать как оправданный предел она должна служить лишь основой относительной шкалы принимаемых решений. [c.164]

Принятие решений в условиях риска. В условиях риска задача выбора реп1ения формируйся следующим образом при заданных условиях а, и действии внешних факторов Zk, вероятность появления которых известна, найти элементы решений х, . которые по возможности обеспечивают [юлучение экстремального значения целевой функции [c.253]

В особом случае принятия решения" в условиях неопределенности, когда В представляет альтернативы, выбираемые кем-либо еш,е, пара решений, состояш,ая из выбора А и последуюш,его выбора В другим человеком, является игрой (или участием в игре). Когда следствия таковы, что выигрыш одного из игроков полностью или частично зависит от проигрыша другого игрока, тогда игроки являются противниками. Игры и модели игр будут рассмотрены в последней главе этой части. Иногда принятие решения в условиях риска или неопределенности рассматривается как игра против природы , а иногда, наоборот, игры рассматриваются как принятие решения в условиях риска, но обычно критерии принятия решений для этих двух случаев различаются, посколько природа , как правило, не рассматривается как противник с его собственными выигрышами и проигрышами. [c.289]

То, что с довольно сложными проблемами принятия решений можно справиться при помощи метода, допускающего сравнительно простое и точное описание, было убедительно показано Кларксоном [18], который после тщательного анализа, консультаций и наблюдения смоделировал процесс принятия ответственным служащим банка решений о капиталовложениях и получил удивительно точное соответствие между решениями служащего и модели, какие конкретно акции и в каком количестве покупать. Конечно, это случай принятия решений в условиях риска, а не в условиях определенности. Моделью была программа для вычислительной машины, в которой использовались те же самые ин> дексы, переменные, методы приближенного подсчета, критерии выбора и второстепенные цели, которые банкир считает важными составляющими принимаемых им решений и использует аналогичным образом. Несомненно, хорошее качество действия модели во многом объясняется тем, что служащ ий старается действовать как можно более рационально и стремится к достижению хорошо определенных целей. Решения управляющего кадрами могут оказаться гораздо труднее для ана лиза и соответственно для моделирования. [c.299]

Формальное распространение понятия полезности на принятие решений в условиях риска проводится путем определения множества исходов как пространства смешанных исходов, элементы которого удовлетворяют набору аксиом, определяющих смешанные исходы и описывающих их основные формальные свойства (например, вероятностная смесь смешанных исходов может быть упрощена по обычным правилам теории вероятностей). Тогда предположение, по которому смешанным исходам приписываются значения их полезностей, обычно определяет полезность смешанного исхода как математическое ожидание п лезностей составляющих его исходов таким образом, [c.301]

Модели СОП трудности и альтернативы. В книге Давидсона, Саппса и Сайгла [22 ] дано подробное обоснование использования моделей СОП для принятия решений в условиях риска. После того как в их работе были введены независимые измерения субъек- [c.311]

Модель, включающая соображения аналогичные неаддитий-ности субъективной вероятности, была довольно успешно применена Андерсоном и Шенто [2 ] для анализа стоимости ставок. Конечно, возможны и другие методы сочетания вероятностного и стоимостного аспектов принятия решения в условиях риска, кроме перемножения соответствующих величин. Словик и Лихтенштейн [83] обнаружили, что стоимость W в виде линейной комбинации вероятностей р и стоимостей исходов V [c.314]

Теория игр обеспечивает основу для изучения поведения человека при принятии решений в условиях риска, когда вероятности состояний среды либо неизвестны, либо частично определяются противником. Хотя современная теория игр рассматривает игры между отдельными лицами, гораздо более важными являются ее приложения в области изучения столкновений интересов различных групп в экономической, политической и военной сферах, В дальнейшем теория игр может служить в качестве основы для моделирования поведения человека в процессах торговли, арби тража и переговоров и, таким образом, в качестве основы изучения сотрудничества и конкуренции. В нашем исследовании этих проблем мы достаточно полно рассмотрим только фундаментальные вопросы. Более подробное изложение этих разделов теории игр читатель найдет в работах Льюса и Райффа [50] или Рапопорта [69, 70]. [c.365]

Критерием выбора в условиях определенности является просто выбор альтернативы, которая имеет наиболее предпочтительный исход, т. е. исход с наибольшей полезностью. Но совершенно не очевидно, какой критерий использовать для выбора в условиях риска. В действительности критерий зависит от того, что человек хочет выполнить. Например, если человек настроен пессимистически, он может захотеть выбрать альтернативу, минимизиру-юш,ую наихудшее из могущего произойти, т. е. альтернативу с наименьшим плохим исходом среди всех возможных состояний, хотя такой исход и мало вероятен. Оптимист же может захотеть выбрать альтернативу, делающую возможным наибольший выигрыш. Подобные критерии, в которых не используются вероятности состояний, чаще связаны с принятием решений в условиях неопределенности и с играми в дальнейшем они будут рассмотрены более подробно. Старейшим и наиболее распространенным нормативным критерием для случая, когда допускается наличие распределения вероятностей на множестве состояний, является выбор альтернативы, которая максимизирует ожидаемую полезность возможных следствий. [c.301]

Несмотря на очевидные с точки зрения описания решений достоинства модели СОП, существуют определенные трудности, мешающие принятию этой модели в качестве общей теоретической основы для описания решений человека, принимаемых в условиях риска. Мостеллер и Ноджи [59] указывают, что существование отличной от тождества функции, связывающей субъективную и объективную вероятности, возможно только в случае двух взаимно исключающих и взаимно исчерпывающих событий, для которых удовлетворяется требование равенства единице суммы субъективных вероятностей. Как показано на рис. 18,3, даже в этом случае возможные функции ограничиваются только теми, которые не изменяются при повороте на 180° относительно вертикальной оси, проходящей через точку (0,5 0,5). Как показывают данные Престона и Барратта, судя по процессу принятия решений человеком, его субъективные вероятности не согласуются с этим требованием. [c.312]

Коган и Уоллач нашли важное экспериментальное подтверждение этой гипотезы. Испытуемые, проявлявшие при тестах сильное беспокойство и стремление к безопасности, как правило, систематически выбирали высокие или низкие уровни риска в различных задачах принятия решений. В то же время испытуемые, проявлявшие слабое беспокойство и стремление к безопасности, обычно меняли свои стратегии так, что иногда это изменение можно было интерпретировать как приспособление к текущим условиям. Несоответствующая ситуации неизменность поведения побудила Когана и Уоллача назвать сочетание проявленных при тестах сильного беспокойства и сильного стремления к безопасности мотивационным нарушением . [c.320]

Обычно применяемый критерий минимума затрат (потерь) или максимума полезного эффекта при достижении цели соответствует общеповеденческой концепции оптимизации. Однако в условиях действия неопределенных факторов оказываются полезными, а иногда и необходимыми дополнительные принципы и соответствующие им критерии или правила поведения, позволяющие спрогнозировать и скоординировать свои действия оценить сложность ситуации и достаточность располагаемых средств достижения цели если нужно, пойти на определенный риск, по возможности снизив его если можно, получить дополнительную информацию до принятия решения или обеспечить ее получение и использование в процессе реализации принятых [c.489]

Наиболее характерным примером принятия экономических решений при стохастической неопределенности являются капитальные вложения, эффект от которых практически всегда иеопределен, если принимать во внимание достаточно общие цели. В условиях частной собственности наблюдается прямая зависимость величины инвестиций в рискованное предприятие от богатства индивида (Яари, 1969) и даже от стремления к богатству, (Хаджи, 1975). В более общей форме это, видимо, можно перефразировать так объективная склонность к риску ) находится в прямой зависимости от отношения выгод при удачных инвестициях к ответственности за неудачные инвестиции. Конкретные исследования по рискованным решениям могут служить научным обоснованием выгодной с точки зрения общества политики капитальных вложений. [c.146]

Система нормативного технического и ремонтного обслуживания или система планово-предупредительных ремонтов является предпочтительной для любого вида технических систем с точки зрения обеспечения максимальной управляемости процессом обслуживания. Однако эффективность такого подхода может быть достигнута только в случае адекватного отражения в нормативах реального состояния трубопровода. Даже если каждому состоянию ТС соответствует определенное число дефектов, аварий и утечек, зафиксированных в дефектных ведомостях, то это не означает, что имеется комплексная количественная характеристика состояния трубопровода. В реальных условиях какому состоянию трубопровода соотвегствует тот или иной уровень риска возникновения аварийной ситуации и результатов ее последствий. Для принятия решений о степени опасности рассматриваемого участка и определения целесообразности проведения ремонтно-восстановительных работ должны быть обобш ены материалы, определяюпще проектные, строительные, эксплуатационные параметры трубопровода, данные технического обследования и их интерпретации, а также параметры возможного технико-экономического риска, характеризуемого совокупной оценкой ущерба, потерь и затрат, обусловленными проведением плановых и аварийно-восстановительных работ на трубопроводе, изменением производительности и объемов поставки продукта, а также техногенным воздействием на окружающую среду. В силу этого стратегия технического обслуживания по наработке имеет достаточно узкую, но вполне определенную область применения -техническое обслуживание и ремонт отдельных элементов ТС, отказ которых ведет к отказу всей ТС или к непоправимым экологическим или экономическим последствиям. [c.215]

Уравнения (22), (23) при заданных рисках и граничных значениях вероятности отказа изделий содержат четыре неизвестных три контрольных норматива и величину объема выборки п. Поэтому для однозначного определения параметров статистического контроля надежности изделий для принятых выше условий контроля необходимо задаться значенияш двух неизвестных, например значениями двух контрольных нормативов, или получить недостающие уравнения, наложив какие-либо дополнительные условия на систему контроля. В этом случае задача допускает единственное решение. Последнее имеет ыесго в одном частном случае, когда при контроле надежности изделий вместо трех нормативов сj, устанавливается один. I.e. принимается г, = = с. Условиями контроля изделий при этом будут условие приемки по первой выборке q с, условие продолжения испытаний после первой выборки > с, усл(ь вие приемки после второй выборки - Выражения для рисков аС и уЗ в этом случэе имеют вид = с при /3= Р(ч<с при < с при и или п /// [c.96]

Критерия И критерия Байеса — Лапласа способствует выбору решения, все более близкого к решению по последнему из наз ванных критериев, условие Gz непосредственно ограничивает отклонение возможного результата решения от результата, принятого по минимаксному критерию. При использовании гибкого критерия G4 величины ограничиваются в соответствии с условием (6.45) путем выбора допустимой величины риска Едоп и, кроме того, дополнительным условием г 8доп, поэтому, согласно (6.40), всегда выполняется равенство Zi = [c.92]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...