SlideShare a Scribd company logo
КРИТЕРИЙ ГУРВИЦА

Владимир Бахрушин
Профессор, д.ф.-м.н.
Vladimir.Bakhrushin@gmail.com
Постановка задачи
Критерии максимина и максимакса соответствуют двум
предельным состояниям внешней среды — максимально
неблагоприятному и максимально благоприятному.
На практике обычно реализуется некоторый промежуточный
вариант. Тогда:
 выбирая максиминный критерий, мы не используем все
имеющиеся возможности и не получим возможный положительный
эффект.
 выбирая максимаксный критерий, мы понесем потери в связи с
тем, что альтернатива окажется слишком оптимистичной и не будет
учитывать реальную ситуацию.
Метод решения
Критерий Гурвица предполагает возможность двух сценариев
— благоприятного и неблагоприятного. Для этого вводится
коэффициент оптимизма α — вероятность реализации
благоприятного сценария. Соответственно, (1 – α) — это
вероятность реализации неблагоприятного сценария.
Коэффициент α является субъективной оценкой имеющейся
ситуации со стороны ЛПР. Он также может отражать степень
возможного влияния ЛПР на эту ситуацию. Если такой
информации нет, то обычно принимают α = 0,5.
Величины α и (1 – α) используют как весовые коэффициенты
для построения обобщенного критерия.
Критерий Гурвица
Для каждой альтернативы выбираем минимальную и
максимальную оценки ее эффективности. Итоговую
эффективность альтернативы оцениваем по формуле:
Fi = α max aij + ( 1 − α ) min aij .
j

j

При α = 0 получаем критерий максимина, а при α = 1 —
критерий максимакса.
Условия применения
Условия

Неизвестны
вероятности
реализации
сценариев

Возможна
реализация
различных
сценариев

Решение
принимается
редко

Допускается
риск
Преимущества и недостатки
Преимущество — более реалистичный учет возможного
поведения внешней среды.
Недостатки критерия:
•субъективизм при выборе значения α;
•учитываются только чистые стратегии; для смешанных
стратегий возможно получение более эффективного
решения;
•не учитываются средние характеристики альтернатив;
•возможно появление неэффективных с точки зрения ЛПР
решений.
Пример реализации
Пример реализации
Возможность ошибочных решений
Рассмотрим задачу:

Для разных значений α получаем:
Модифицированный критерий Гурвица
Fi = α max aij + ( 1 − α ) min aij ;
j

j

r

1
∑ aij ≥ K
r i=1
Выбор делается только из альтернатив, для которых среднее
арифметическое показателя эффективности превышает
заданное пороговое значение.

More Related Content

More from Vladimir Bakhrushin

Два проекти закону україни
Два проекти закону україниДва проекти закону україни
Два проекти закону україни
Vladimir Bakhrushin
 
Окремі аспекти реформування освіти України з погляду системного підходу
Окремі аспекти реформування освіти України з погляду системного підходуОкремі аспекти реформування освіти України з погляду системного підходу
Окремі аспекти реформування освіти України з погляду системного підходу
Vladimir Bakhrushin
 
Decision-making in education based on multi-criteria ranking of alternatives
Decision-making in education based on multi-criteria ranking of alternativesDecision-making in education based on multi-criteria ranking of alternatives
Decision-making in education based on multi-criteria ranking of alternatives
Vladimir Bakhrushin
 
Деякі проблеми прийняття рішень в освіті
Деякі проблеми прийняття рішень в освітіДеякі проблеми прийняття рішень в освіті
Деякі проблеми прийняття рішень в освіті
Vladimir Bakhrushin
 
Закон про освіту
Закон про освітуЗакон про освіту
Закон про освіту
Vladimir Bakhrushin
 
Описова статистика в R
Описова статистика в RОписова статистика в R
Описова статистика в R
Vladimir Bakhrushin
 
Деякі графічні засоби R
Деякі графічні засоби RДеякі графічні засоби R
Деякі графічні засоби R
Vladimir Bakhrushin
 
Plot function in R
Plot function in RPlot function in R
Plot function in R
Vladimir Bakhrushin
 
Функція plot() в R
Функція plot() в RФункція plot() в R
Функція plot() в R
Vladimir Bakhrushin
 
Files,blocks and functions in R
Files,blocks and functions in RFiles,blocks and functions in R
Files,blocks and functions in R
Vladimir Bakhrushin
 
Робота з файлами даних в R, блоки виразів, цикли, функції
Робота з файлами даних в R, блоки виразів, цикли, функціїРобота з файлами даних в R, блоки виразів, цикли, функції
Робота з файлами даних в R, блоки виразів, цикли, функції
Vladimir Bakhrushin
 
Cluster analysis using k-means method in R
Cluster analysis using k-means method in RCluster analysis using k-means method in R
Cluster analysis using k-means method in R
Vladimir Bakhrushin
 
Нові застосування статистичних методів в прикладних дослідженнях
Нові застосування статистичних методів в прикладних дослідженняхНові застосування статистичних методів в прикладних дослідженнях
Нові застосування статистичних методів в прикладних дослідженнях
Vladimir Bakhrushin
 
Парадоксы голосования
Парадоксы голосованияПарадоксы голосования
Парадоксы голосования
Vladimir Bakhrushin
 
Starting work with R
Starting work with RStarting work with R
Starting work with R
Vladimir Bakhrushin
 
Начало работы в R
Начало работы в RНачало работы в R
Начало работы в R
Vladimir Bakhrushin
 
Початок роботи в R: змінні, вектори та матриці
Початок роботи в R: змінні, вектори та матриціПочаток роботи в R: змінні, вектори та матриці
Початок роботи в R: змінні, вектори та матриці
Vladimir Bakhrushin
 
Кластерний аналіз даних методом k-середніх в R
Кластерний аналіз даних методом k-середніх в RКластерний аналіз даних методом k-середніх в R
Кластерний аналіз даних методом k-середніх в R
Vladimir Bakhrushin
 
Часові ряди: випадкова складова
Часові ряди: випадкова складоваЧасові ряди: випадкова складова
Часові ряди: випадкова складова
Vladimir Bakhrushin
 
Миссия университетов
Миссия университетовМиссия университетов
Миссия университетов
Vladimir Bakhrushin
 

More from Vladimir Bakhrushin (20)

Два проекти закону україни
Два проекти закону україниДва проекти закону україни
Два проекти закону україни
 
Окремі аспекти реформування освіти України з погляду системного підходу
Окремі аспекти реформування освіти України з погляду системного підходуОкремі аспекти реформування освіти України з погляду системного підходу
Окремі аспекти реформування освіти України з погляду системного підходу
 
Decision-making in education based on multi-criteria ranking of alternatives
Decision-making in education based on multi-criteria ranking of alternativesDecision-making in education based on multi-criteria ranking of alternatives
Decision-making in education based on multi-criteria ranking of alternatives
 
Деякі проблеми прийняття рішень в освіті
Деякі проблеми прийняття рішень в освітіДеякі проблеми прийняття рішень в освіті
Деякі проблеми прийняття рішень в освіті
 
Закон про освіту
Закон про освітуЗакон про освіту
Закон про освіту
 
Описова статистика в R
Описова статистика в RОписова статистика в R
Описова статистика в R
 
Деякі графічні засоби R
Деякі графічні засоби RДеякі графічні засоби R
Деякі графічні засоби R
 
Plot function in R
Plot function in RPlot function in R
Plot function in R
 
Функція plot() в R
Функція plot() в RФункція plot() в R
Функція plot() в R
 
Files,blocks and functions in R
Files,blocks and functions in RFiles,blocks and functions in R
Files,blocks and functions in R
 
Робота з файлами даних в R, блоки виразів, цикли, функції
Робота з файлами даних в R, блоки виразів, цикли, функціїРобота з файлами даних в R, блоки виразів, цикли, функції
Робота з файлами даних в R, блоки виразів, цикли, функції
 
Cluster analysis using k-means method in R
Cluster analysis using k-means method in RCluster analysis using k-means method in R
Cluster analysis using k-means method in R
 
Нові застосування статистичних методів в прикладних дослідженнях
Нові застосування статистичних методів в прикладних дослідженняхНові застосування статистичних методів в прикладних дослідженнях
Нові застосування статистичних методів в прикладних дослідженнях
 
Парадоксы голосования
Парадоксы голосованияПарадоксы голосования
Парадоксы голосования
 
Starting work with R
Starting work with RStarting work with R
Starting work with R
 
Начало работы в R
Начало работы в RНачало работы в R
Начало работы в R
 
Початок роботи в R: змінні, вектори та матриці
Початок роботи в R: змінні, вектори та матриціПочаток роботи в R: змінні, вектори та матриці
Початок роботи в R: змінні, вектори та матриці
 
Кластерний аналіз даних методом k-середніх в R
Кластерний аналіз даних методом k-середніх в RКластерний аналіз даних методом k-середніх в R
Кластерний аналіз даних методом k-середніх в R
 
Часові ряди: випадкова складова
Часові ряди: випадкова складоваЧасові ряди: випадкова складова
Часові ряди: випадкова складова
 
Миссия университетов
Миссия университетовМиссия университетов
Миссия университетов
 

Критерий Гурвица

  • 2. Постановка задачи Критерии максимина и максимакса соответствуют двум предельным состояниям внешней среды — максимально неблагоприятному и максимально благоприятному. На практике обычно реализуется некоторый промежуточный вариант. Тогда:  выбирая максиминный критерий, мы не используем все имеющиеся возможности и не получим возможный положительный эффект.  выбирая максимаксный критерий, мы понесем потери в связи с тем, что альтернатива окажется слишком оптимистичной и не будет учитывать реальную ситуацию.
  • 3. Метод решения Критерий Гурвица предполагает возможность двух сценариев — благоприятного и неблагоприятного. Для этого вводится коэффициент оптимизма α — вероятность реализации благоприятного сценария. Соответственно, (1 – α) — это вероятность реализации неблагоприятного сценария. Коэффициент α является субъективной оценкой имеющейся ситуации со стороны ЛПР. Он также может отражать степень возможного влияния ЛПР на эту ситуацию. Если такой информации нет, то обычно принимают α = 0,5. Величины α и (1 – α) используют как весовые коэффициенты для построения обобщенного критерия.
  • 4. Критерий Гурвица Для каждой альтернативы выбираем минимальную и максимальную оценки ее эффективности. Итоговую эффективность альтернативы оцениваем по формуле: Fi = α max aij + ( 1 − α ) min aij . j j При α = 0 получаем критерий максимина, а при α = 1 — критерий максимакса.
  • 6. Преимущества и недостатки Преимущество — более реалистичный учет возможного поведения внешней среды. Недостатки критерия: •субъективизм при выборе значения α; •учитываются только чистые стратегии; для смешанных стратегий возможно получение более эффективного решения; •не учитываются средние характеристики альтернатив; •возможно появление неэффективных с точки зрения ЛПР решений.
  • 9. Возможность ошибочных решений Рассмотрим задачу: Для разных значений α получаем:
  • 10. Модифицированный критерий Гурвица Fi = α max aij + ( 1 − α ) min aij ; j j r 1 ∑ aij ≥ K r i=1 Выбор делается только из альтернатив, для которых среднее арифметическое показателя эффективности превышает заданное пороговое значение.