Трухаев Л.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности

Опубликовал: pvi777 в категорию Материалы по нейронным сетям и нечёткой логике - Дата добавления: 16.12.2018, 19:06


Монография посвящена моделям статических многошаговых и марковских процессов принятия решений в условиях дефицита информации. Рассматриваются свойства чувствительности, устойчивости, стабильности, регулярности и маргинальности байесовых решений, а также принципы построения и использования функций неопределенности и неточности. Рассмотрены классы многошаговых процессов принятия решений с ограничениями, неаддитивными и многоцелевыми функционалами.

Книга представляет интерес для специалистов в области теории управления и прикладной математики.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Предисловие

ЧАСТЬ 1. СТАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Глава 1. Элементы статических моделей процессов принятия решений
1.1. К теории принятия решений
1.2. Статическая модель принятия решений в условиях неопределенности

Глава 2. Первая информационная ситуация
2.1. Критерии принятия решений
2.2. Байесовы множества решений
2.3. Байесовы поверхности
2.4. Чувствительность байесовых решений
2.5. Устойчивость, стабильность и регулярность байесовых решений
2.6. Мертвые и маргинальные зоны априорных вероятностей

Глава 3. Вторая информационная ситуация
3.1. Критерии принятия решений
3.2. Статистические методы оценки неопределенного параметра
3.3. О нахождении плотности распределения вероятностей неопределенного параметра

Глава 4. Третья информационная ситуация
4.1. Отношения порядка
4.2. Дескриптивные методы получения систем упорядочения состояний среды и линейных отношений порядков распределения вероятностей состояний среды
4.3. Точечные оценки Фишборна
4.4. Функции неопределенности второго рода
4.5. Методы анализа решений по оценкам распределения априорных вероятностей

Глава 5. Четвертая информационная ситуация
5.1. Критерий максимума интегрального потенциала
5.2. Оценочные критерии принятия решений
5.3. Принцип максимума Гиббса-Джейнса
5.4. Функции неопределенности первого рода и обобщение принципа Гиббса-Джейнса
5.5. Принцип максимума функций неточности

Глава 6. Пятая информационная ситуация
6.1. Критерии принятия решений
6.2. Функции неопределенности третьего рода и принцип максимума Гибса-Джейнса

Глава 7. Шестая информационная ситуация
7.1. Критерии принятия решений
7.2. Принцип «байесификации» минимаксного критерия

Глава 8. Седьмая информационная ситуация
8.1. Нечеткие множества
8.2. Нечеткие множества состояний среды
8.3. Функции неопределенности нечетких множеств
8.4. Принцип максимума функций неопределенности четвертого рода
8.5. Критерии и задачи принятия решений на нечетких множествах

Глава 9. Проблема принятия многоцелевых решений в условиях неопределенности
9.1. Классы задач принятия многоцелевых решений
9.2. Выбор способа нормализации, учета приоритета и критерия свертки
9.3. Улучшаемость в задачах принятия многоцелевых решений
9.4. Принцип максимума функций неопределенности в ситуациях принятия многоцелевых решений

ЧАСТЬ 2. ДИНАМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ НЕОДНОРОДНЫХ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Глава 10. Элементы динамических процессов принятия решений
10.1. Простейшая модель динамического процесса принятия решений
10.2. Рекуррентные уравнения для нахождения оптимальной стратегии в простейшей модели динамического процесса принятия решений
10.3. Рекуррентные уравнения по ситуациям поведения среды
10.4. Рекуррентные уравнения по ситуациям поведения управляемого объекта на этапах перехода в динамическом процессе
10.5. Рекуррентные уравнения для динамических процессов принятия решений с последействием

Глава 11. Динамические процессы принятия решений при ограничениях на время перехода объекта
11.1. Математическая постановка задачи
11.2. Рекуррентные уравнения объекта при абсолютно достоверном источнике информации
11.3. Рекуррентные уравнения в отсутствие источника информации

Глава 12. Динамические процессы принятия решений с неаддитивными функционалами
12.1. Об оптимальной стратегии решений
12.2. Принцип оптимальности

ЧАСТЬ 3. МАРКОВСКИЕ МОДЕЛИ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Глава 13. Марковские процессы принятия решений без переоценки
13.1. Процессы принятия решений с поглощающим состоянием
13.2. Процессы с выделенным состоянием
13.3. Процессы принятия решений с конечным и бесконечным числом этапов

Глава 14. Марковские процессы принятия решений с произвольным источником информации и ненулевой стоимостью испытаний
14.1. Постановка задачи
14.2. Свойства и решения оценочного функционала
14.3. Единственность решения
14.4. Равномерная сходимость последовательных приближений и существование решения

Глава 15. Марковские процессы принятия решений в отсутствие источника информации
15.1. Постановка задачи принятия решений
15.2. Существование и единственность решения. Свойства непрерывности и вогнутости оценочного функционала

Глава 16. Оптимизация информационных структур марковских процессов принятия решений
16.1. Функциональные уравнения оптимальной информационной структуры марковских процессов принятия    решений
16.2. Свойства функциональных уравнений для поглощающих и регулярных марковских цепей
16.3. Алгоритм поиска оптимальной стратегии принятия решений для поглощающей марковской цепи с недостоверным источником информации о состоянии

Приложение

Литература


Скачать:


  • Теги:

Комментарии:


Оставить комментарий

Вход на сайт

Информация о проекте

Настоящий сайт представляет собой информационный портал, содержащий материалы по проблеме бизнес-аналитики, раскрывающие особенности использования современных подходов и методов анализа и обработки данных, что в условиях современной информатизации общества представляется весьма актуальным при исследовании различных проблем социально-экономического характера.
Настоящий портал содержит материалы познавательного, учебно-методического и научно-исследовательского характера, демонстрирующие современное состояние развития проблемы бизнес-аналитики, проблемы анализа и обработки данных. Особое внимание на страницах сайта уделено методическому и аналитическому инструментарию рассматриваемых проблем. Наряду с теоретическими и аналитическими материалами сайт содержит пакеты программных продуктов, представляющих собой прикладной инструментарий, способный автоматизировать научно-практические исследования в области бизнес-аналитики и бизнес-статистики.

Контакты