ΜΕΘΟΔΟΙ ΛΗΨΗΣ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΜΕ ΑΓΝΩΣΤΕΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ ΕΚΒΑΣΗΣ ΤΩΝ ΔΙΑΦΟΡΩΝ ΕΝΔΕΧΟΜΕΝΩΝ

Σχετικά έγγραφα
Α) Κριτήριο Προσδοκώμενης Χρηματικής Αξίας Expected Monetary Value (EMV)

«Ανάλυση κινδύνων και λήψη αποφάσεων: Αναμενόμενη τιμή»

Λήψη Αποφάσεων σε Συνθήκες Αβεβαιότητας. Συστήματα Αποφάσεων Εργαστήριο Συστημάτων Αποφάσεων και Διοίκησης

Ειδικά Θέματα Πιθανοτήτων και Στατιστικής Θεωρία Αποφάσεων. Μέρος Α

Ομόλογα (bonds) Μετοχές (stocks) Αμοιβαία κεφάλαια (mutual funds)

Β. Βασιλειάδης Αν. Καθηγητής. Επιχειρησιακή Ερευνα Διάλεξη 6 η - Θεωρεία Παιγνίων

Συστήματα Υποστήριξης Αποφάσεων Διάλεξη Νο2 και 3. Ενισχυτικές διαφάνειες

Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης. Θεωρία Αποφάσεων

Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης (ΜΒΑ) Ενότητα 7: Εισαγωγή στη Θεωρία Αποφάσεων Δέντρα Αποφάσεων

Αβεβαιότητα (Uncertainty)

Ποσοτική Ανάλυση Κινδύνων

ΤΣΑΝΤΑΣ ΝΙΚΟΣ 4/6/2009

Κεφ. 9 Ανάλυση αποφάσεων

Ειδικά Θέματα Πιθανοτήτων και Στατιστικής Θεωρία Αποφάσεων. Μέρος Β

3 Η ΠΡΟΟΔΟΣ ΑΝΑΛΥΣΗ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΓΝΩΣΕΩΝ ΠΕΜΠΤΗ 12 ΔΕΚΕΜΒΡΙΟΥ 2013, ώρα ΑΣΚΗΣΗ 1 Ένα μεγάλο ακτινοδιαγνωστικό κέντρο θέλει να

2 Η ΠΡΟΟΔΟΣ ΑΝΑΛΥΣΗ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΓΝΩΣΕΩΝ ΠΑΡΑΣΚΕΥΗ 2 ΔΕΚΕΜΒΡΙΟΥ 2016, ώρα ΑΣΚΗΣΗ 1 Ένα ιδιωτικό κέντρο τεχνικού ελέγχου

Λήψη αποφάσεων υπό αβεβαιότητα. Παίγνια Αποφάσεων 9 ο Εξάμηνο

ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ. Δρ. Σταύρος Καμινάρης Επίκουρος Καθηγητής

Λήψη αποφάσεων υπό αβεβαιότητα

ΘΕΩΡΙΑ ΠΑΙΓΝΙΩΝ. Βfi 1 2 Αfl 1 1, 2 0, 1 2 2, 1 1, 0

Λήψη αποφάσεων υπό αβεβαιότητα

Β. Βασιλειάδης. Επιχειρησιακή Έρευνα Διάλεξη 5 η -Αλγόριθμος Simplex

Ποσοτική Ανάλυση Επιχειρηματικών Αποφάσεων Θεωρία Αποφάσεων. Μέρος Α

ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ - ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Θεωρία Παιγνίων και Αποφάσεων Διδάσκων: Ε. Μαρκάκης, Εαρινό εξάμηνο 2015

Η ΘΕΩΡΙΑ ΤΩΝ ΠΑΙΓΝΙΩΝ ΣΤΟ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟ ΤΗΣ ΓΕΩΡΓΙΚΗΣ ΠΑΡΑΓΩΓΗΣ

)Decisions under certainty(

Λυσεις προβλημάτων τελικής φάσης Παγκύπριου Μαθητικού Διαγωνισμού Πληροφορικής 2007

ΘΕΩΡΙΑ ΤΩΝ ΠΑΙΓΝΙΩΝ I.

Διαχείριση Εφοδιαστικής Αλυσίδας ΙΙ

Διαχείριση Εφοδιαστικής Αλυσίδας Μέρος 5 Αξιολόγηση Εναλλακτικών Σεναρίων ΔΡ. ΙΩΑΝΝΗΣ ΡΟΜΠΟΓΙΑΝΝΑΚΗΣ

Μοντελοποίηση προβληµάτων

7 Present PERFECT Simple. 8 Present PERFECT Continuous. 9 Past PERFECT Simple. 10 Past PERFECT Continuous. 11 Future PERFECT Simple

Ορισμός: Τα Δ.Α. Είναι μια μέθοδος για ορθολογική λήψη αποφάσεων σε συνθήκες αβέβαιου μέλλοντος

Τεχνητή Νοημοσύνη. 6η διάλεξη ( ) Ίων Ανδρουτσόπουλος.

Ανάλυση Αποφάσεων ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ. Αθήνα Επιχειρησιακή Έρευνα

Προγραμματισμού Λύση Προβλήματος Γραμμικού Προγραμματισμού

Επιχειρησιακή Έρευνα I

Τεχνικές Ανάλυσης Διοικητικών Αποφάσεων

Αξιολόγηση και επιλογή δράσης (έργου)

ΘΕΜΑ: «ΜΕΘΟΔΟΙ ΛΗΨΗΣ ΒΕΛΤΙΣΤΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΤΟΥΣ ΣΤΙΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΙΣ»

A Bonus-Malus System as a Markov Set-Chain. Małgorzata Niemiec Warsaw School of Economics Institute of Econometrics

Παραλλαγές του Προβλήματος Μεταφοράς Το Πρόβλημα Μεταφόρτωσης και το Πρόβλημα Αναθέσεων Γεωργία Φουτσιτζή ΤΕΙ Ηπείρου Επιχειρησιακή Έρευνα

Κυριαρχία και μεικτές στρατηγικές Μεικτές στρατηγικές και κυριαρχία Είδαμε ότι μια στρατηγική του παίκτη i είναι κυριαρχούμενη, αν υπάρχει κάποια άλλη

«ΘΕΩΡΙΑ ΔΕΝΔΡΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ»

ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ & ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ. ΕΞΕΤΑΣΗ ΣΤΗΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ ΛΥΣΕΙΣ ΘΕΜΑΤΩΝ Έβδομο Εξάμηνο

Ορισμός: Τα Δ.Α. Είναι μια μέθοδος για ορθολογική λήψη αποφάσεων σε συνθήκες αβέβαιου μέλλοντος

δημιουργία: επεξεργασία: Ν.Τσάντας

ΘΕΩΡΙΑ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΥΠΟ ΣΥΝΘΗΚΕΣ ΑΒΕΒΑΙΟΤΗΤΑΣ

Κεφάλαιο 4: Επιλογή σημείου παραγωγής

ΠΡΟΟΡΙΣΜΟΣ ΑΠΟΘΗΚΕΣ Ζ1 Ζ2 Ζ3 Δ1 1,800 2,100 1,600 Δ2 1, Δ3 1, ,200

acg 2/4/2016 Στοιχεία Ανάλυσης Αποφάσεων

Θεωρία Δυαδικότητας ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ. Η παρουσίαση προετοιμάστηκε από τον Ν.Α. Παναγιώτου. Επιχειρησιακή Έρευνα

Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests

Πιθανολογική Ανάλυση Αποφάσεων. Συστήματα Αποφάσεων Εργαστήριο Συστημάτων Αποφάσεων και Διοίκησης

Κεφάλαιο 4: Επιλογή σημείου παραγωγής

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 24/3/2007

Θεωρία Παιγνίων Δρ. Τασσόπουλος Ιωάννης

Κάνοντας ακριβέστερες μετρήσεις με την βοήθεια των Μαθηματικών. Ν. Παναγιωτίδης, Υπεύθυνος ΕΚΦΕ Ν. Ιωαννίνων

Econ 2110: Fall 2008 Suggested Solutions to Problem Set 8 questions or comments to Dan Fetter 1

Επιχειρησιακή Έρευνα

Επιχειρησιακή Έρευνα Εφαρμογές και Λογισμικό Γραμμικού Προγραμματισμού

Ιστορικά Στοιχεία. Παύλος Σ. Εφραιμίδης

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΕΝΕΡΓΕΙΑΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΥΨΗΛΩΝ ΤΑΣΕΩΝ

ΤΟ ΔΥΑΔΙΚΟ ΠΡΟΒΛΗΜΑ. Θεωρίες δυϊσμού Θεώρημα Thevenin-Norton. Συστήματα Αποφάσεων Εργαστήριο Συστημάτων Αποφάσεων και Διοίκησης

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΚΙΝΔΥΝΟΥ. Value at Risk (VaR) και Expected Shortfall

Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕ Πρόβλημα Μεταφοράς. Γεωργία Φουτσιτζή ΤΕΙ Ηπείρου Επιχειρησιακή Έρευνα

ΑΚΕΡΑΙΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ & ΣΥΝΔΥΑΣΤΙΚΗ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ. Κεφάλαιο 2 Μορφοποίηση Προβλημάτων Ακέραιου Προγραμματισμού

Γραμμικός Προγραμματισμός Πρόβλημα Αντιστοιχήσεως

Συστήματα Χρηματοοικονομικής Διοίκησης

Α. Διατύπωση μοντέλου προβλήματος γραμμικού προγραμματισμού

ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ Άνοιξη I. ΜΗΛΗΣ

ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΩΝ του Παν. Λ. Θεοδωρόπουλου 0

ΓΡΑΜΜΙΚΟΣ & ΔΙΚΤΥΑΚΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ

Θεωρία Παιγνίων Δρ. Τασσόπουλος Ιωάννης

Θεωρία Παιγνίων και Αποφάσεων. Ενότητα 5: Εύρεση σημείων ισορροπίας σε παίγνια μηδενικού αθροίσματος. Ε. Μαρκάκης. Επικ. Καθηγητής

Λήψη απόφασης σε πολυπρακτορικό περιβάλλον. Θεωρία Παιγνίων

καθ. Βασίλης Μάγκλαρης

Αλγοριθμικές Τεχνικές. Brute Force. Διαίρει και Βασίλευε. Παράδειγμα MergeSort. Παράδειγμα. Τεχνικές Σχεδιασμού Αλγορίθμων

Data Envelopment Analysis

Γραμμικός Προγραμματισμός

Αξιολόγηση και επιλογή δράσης (έργου)

Fermat, 1638, Newton Euler, Lagrange, 1807


ΕΜΠΕΙΡΙΚΗ ΠΡΟΣΕΓΓΙΣΗ ΤΗΣ NASH ΙΣΟΡΡΟΠΙΑΣ

ΘΕΩΡΙΑ ΠΑΙΓΝΙΩΝ. Ενότητα 11: Σχεδίαση μηχανισμών. Ρεφανίδης Ιωάννης Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

ΓΙΑΓΚΟΥ ΔΗΜΗΤΡΙΟΣ. Επιβλέπων: Γιώργος Γιαννής, Καθηγητής ΕΜΠ. Αθήνα, Ιούλιος 2018 ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ

6. Στατιστικές μέθοδοι εκπαίδευσης

ΛΗΨΗ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΟΛΥΣΤΑΔΙΑΚΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ

ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗ ΕΡΕΥΝΑ

Αλγοριθμικές Τεχνικές

1. ΓΡΑΜΜΙΚΟΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ

ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΚΙΝΔΥΝΩΝ ΕΡΓΩΝ

χ 2 test ανεξαρτησίας


Σχεδίαση & Ανάλυση Αλγορίθμων

Στοχαστικές Στρατηγικές

Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης. Εισαγωγή στον Γραμμικό Προγραμματισμό

ΟΜΑ Α 4. Eργασία για την Marie Curie «Συμπεράσματα ερωτηματολογίων»

Πρόβληµα Μεταφοράς ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ. Επιχειρησιακή Έρευνα

Transcript:

ΜΕΘΟΔΟΙ ΛΗΨΗΣ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΜΕ ΑΓΝΩΣΤΕΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ ΕΚΒΑΣΗΣ ΤΩΝ ΔΙΑΦΟΡΩΝ ΕΝΔΕΧΟΜΕΝΩΝ ΤΟ ΠΡΟΒΛΗΜΑ ΤΟΥ ΕΦΗΜΕΡΙΔΟΠΩΛΗ Ένα μικρό μαγαζί πωλεί μια εφημερίδα. Πληρώνει 30 χ.μ. ανά φύλλο για να τα προμηθευτεί, ενώ τα πωλεί προς 40 χ.μ. ανά φύλλο. Αν Τότε d i = παραγγελθέντα φύλλα i θ j = πωληθέντα φύλλα j (ΕΣΟΔΑ ΕΞΟΔΑ) = u ij = 40*θ j 30*d i, αν i j 40* d i 30*d i = 10*d i, αν i j ΚΑΤΑΣΚΕΥΑΖΟΥΜΕ ΤΟΝ ΠΙΝΑΚΑ ΑΠΟΠΛΗΡΩΜΩΝ (PAYOFF MATRIX) Έστω 16 {d, θ} 24

d i / θ j 16 17 18 19 20 21 22 23 24 16 160 160 160 160 160 160 160 160 160 17 130 170 170 170 170 170 170 170 170 18 100 140 180 180 180 180 180 180 180 19 70 110 150 190 190 190 190 190 190 20 40 80 120 160 200 200 200 200 200 21 10 50 90 130 170 210 210 210 210 22-20 20 60 100 140 180 220 220 220 23-50 -10 30 70 110 150 190 230 230 24-80 -40 0 40 80 120 160 200 240 Μέγιστη Αποπληρωμή: Παραγγέλλει: 24, Πωλεί: 24 d=24 και θ=16 u = 40*u j - 30*d i = 40*16 30*24 = 640-720= -80 u = -80 ΚΙΝΔΥΝΟΣ ΜΙΚΡΟΤΕΡΗΣ ΑΠΟΠΛΗΡΩΜΗΣ d=16 και θ=16 u = 10*d i = 16*10 = 160 u = 160 ΠΟΛΥ ΜΙΚΡΟΤΕΡΟΣ ΚΙΝΔΥΝΟΣ ΓΙΑ d=16 ΑΠΟ ΟΤΙ ΓΙΑ d=24

ΘΕΩΡΗΤΙΚΟ ΕΛΑΧΙΣΤΟ: 1 ΘΕΩΡΗΤΙΚΟ ΜΕΓΙΣΤΟ: Χωρητικότητα του μαγαζιού (Οι αριθμοί 16 και 24 είναι αυθαίρετη επιλογή) ΚΡΙΤΗΡΙΑ ΛΗΨΗΣ ΑΠΟΦΑΣΗΣ ΥΠΟ ΑΒΕΒΑΙΟΤΗΤΑ (α) ΜΑΧΜΙΝ (συναντάται και ως Wald criterion) - Αντιριψοκίνδυνο κριτήριο (συντηρητικό) - Για κάθε απόφαση d i βρίσκουμε το χειρότερο αποτέλεσμα u ij * - Επιλέγουμε την απόφαση i που μας δίνει το μέγιστο από τα χειρότερα u ij * ------------------- - Abraham Wald (Hungarian: Wald Ábrahám, October 31, 1902 December 13, 1950) was a mathematician born in Cluj, in the then Austria Hungary (present-day Romania) who contributed to decision theory, geometry, and econometrics, and founded the field of statistical sequential analysis. [1] He spent his researching years at Columbia University. - Από Ρουμανο-Εβραϊκή οικογένεια, δεν πήγαινε σχολείο το Σάββατο κι έτσι δέχτηκε κατ οίκον βασική μόρφωση. Αργότερα αναγνωρίστηκαν οι ικανότητές του και φοίτησε στην Βιέννη. Πέθανε ξαφνικά σε αεροπορικό δυστύχημα στις Ινδίες. Μετά το θάνατό του δέχτηκε «επίθεση» για τον τρόπο σχεδίασης των πειραμάτων του και την επιστημονικότητα των προσεγγίσεών του, από τον επίσης μεγάλο στατιστικό Fisher, ωστόσο τις ιδέες του υπερασπίστηκε η υπόλοιπη επιστημονική κοινότητα και ιδιαίτερα ο Neymann (Jerzy Spława-Neyman, Polish mathematician and statistician - the first to introduce confidence interval into statistical hypothesis testing)

Π.Χ. ΜΑΧΜΙΝ του εφημεριδοπώλη d 16 = 160 d 17 = 130 d 18 = 100 d 19 = 70 d 20 = 40 max {160, 130,., -50, -80} = d 21 = 10 = 160 d 16 d 22 = -20 (η πιο συντηρητική απόφαση) d 23 = -50 d 24 = -80

(β) ΜΑΧΙΜΑΧ - Ριψοκίνδυνο κριτήριο (ενδιαφερόμαστε μόνο για το καλύτερο που μπορεί να μας συμβεί) - Για κάθε απόφαση βρίσκουμε το καλύτερο αποτέλεσμα u ij * - Επιλέγουμε την απόφαση με τη μέγιστη u ij * - Μεγιστοποιείται έτσι η μέγιστη αποπληρωμή

Π.Χ. ΜΑΧΙΜΑΧ του εφημεριδοπώλη d 16 = 160 d 17 = 170 d 18 = 180 d 19 = 190 d 20 = 200 max {160, 170,, 230, 240} = d 21 = 210 = 240 d 24 d 22 = 220 (η πιο ριψοκίνδυνη απόφαση) d 23 = 230 d 24 = 240

(γ) Κριτήριο Hurwicz -ΜΑΧΜΙΝ vs MAXIMAX είναι εκ διαμέτρου αντίθετα Hurwicz: εξισορρόπηση των δύο τάσεων με χρήση ενός δείκτη αισιοδοξίας α 0 α 1 Για κάθε απόφαση d i, υπολογίζεται η τιμή Hurwicz από τη σχέση Η(i) = α * max j { u ij } + (1-α) * min j { u ij } Επιλέγεται η απόφαση που μεγιστοποιεί το Η(i) ------------------ ** Leonid Hurwicz: Γεννημένος στη Μόσχα (1917), πολωνός πολίτης με εβραϊκές ρίζες, Νομπελίστας το 2008 σε ηλικία 90 ετών (Emeritus Prof. University of Minessota, USA), λίγους μήνες πριν το θάνατό του. Νόμπελ για τη συμβολή του στη θεωρία μηχανισμών. Εκ των θεμελιωτών της θεωρίας παιγνίων και των εφαρμογών της. Hurwicz tackled a problem that the field of economics didn t traditionally consider: When markets don t allocate resources efficiently, or at all, what sort of allocation mechanisms can be created that will do so?

Βασική Ενέργεια: Η σωστή επιλογή / ρύθμιση του δείκτη αισιοδοξίας α, από τον λήπτη απόφασης α = 0 maxmin κριτήριο (απαισιοδοξία) α = 1 maximax κριτήριο (αισιοδοξία) π.χ. παράδειγμα εφημεριδοπώλη για Hurwicz με α = 0.5 Η(16) = 0.5 * max {160,, 160} + (1-0.5) * min {160,, 160} Η(17) = 0.5 * max {130,, 170} + (1-0.5) * min {130,, 170}........................ Η(24) = 0.5 * max {-80,..., 240} + (1-0.5) * min {-80,..., 240}

H(16) = 80 + 80 = 160 H(17) = 85 + 65 = 150 H(18) = 50 + 90 = 140 H(19) = 35 + 95 = 130 H(20) = 20 +100= 120 max{160, 150,, 80} = 160........... (Άρα για α=0.5 επιλέγουμε d=16) H(24) = 80 Για α ϵ [0.5, 1] κινούμαστε προς αισιοδοξία Για α ϵ [0, 0.5] κινούμαστε προς απαισιοδοξία

δ) ΜΙΝ-ΜΑΧ ΔΙΑΦΥΓΟΝΤΟΣ ΚΕΡΔΟΥΣ Κριτήριο Savage (Min-Max Regret): Ελαχιστοποίηση του διαφυγόντος κέρδους - Βήματα εκτίμησης βέλτιστης απόφασης κατά Savage: - 1) Για κάθε απόφαση d i και ενδεχόμενο θ j υπολογίζουμε τη διαφορά της αποπληρωμής u ij του πίνακα αποπληρωμής (payoff matrix) με την αποπληρωμή u ij* που θα είχαμε αν παίρναμε τη βέλτιστη απόφαση για το θ j. Τοποθετούμε τις διαφορές αυτές r ij σε νέο πίνακα (πίνακας διαφυγόντος κέρδους ή opportunity loss table) r ij = u ij max {u ij* } ---------------------- Leonard Jimmie Savage, Statistician (born 1917): the sure-thing principle (1954), contribution to Brownian motion & mathematical finance

2) Για κάθε κατάσταση θ του αρχ. πίνακα αποπληρωμών (πιθανό ενδεχόμενο - δηλ. στήλη ή state of nature) βρίσκουμε αρχικά το μέγιστο και το αφαιρούμε κατ απόλυτο τιμή - από όλα τα άλλα στοιχεία της στήλης. Στον πίνακα διαφυγόντος κέρδους (regret) που προκύπτει, σημειώνουμε το μέγιστο r ij* κάθε απόφασης (δηλαδή το max ανά γραμμή) και στη συνέχεια επιλέγουμε την απόφαση που ελαχιστοποιεί τα r ij* δηλαδή τo min των max). d\θ 16 17 18 19 20 21 22 23 24 16 0 10 20 30 40 50 60 70 80 17 30 0 10 20 30 40 50 60 70 18 60 30 0 10 20 30 40 50 60 19 90 60 30 0 10 20 30 40 50 20 120 90 60 30 0 10 20 30 40 21 150 120 90 60 30 0 10 20 30 22 180 150 120 90 60 30 0 10 20 23 210 180 150 120 90 60 30 0 10 24 240 210 180 150 120 90 60 30 0 ( επιλέγουμε το min των max r ij * )

Για d = 16 r ij * = 80 d = 17 r ij * = 70 d = 18 r ij * = 60 το μικρότερο διαφυγόν κέρδος βέλτιστη είναι η d = 18 - Ιδιαίτερα ελκυστικό κριτήριο (π.χ. εκ των υστέρων βράβευση υπαλλήλων εταιρειών) ε) Κριτήριο LAPLACE - Θεωρούμε όλα τα ενδεχόμενα ισοπίθανα να συμβούν εφόσον αγνοούμε την πιθανότητά τους - Επιλέγουμε την απόφαση που μεγιστοποιεί την προσδοκώμενη αποπληρωμή: d i = max i Σ j u i ---------------- Ο Πιέρ Σιμόν Λαπλάς (Pierre-Simon Laplace, 23 Μαρτίου 1749-5 Μαρτίου 1827) ήταν Γάλλος μαθηματικός, αστρονόμος και φιλόσοφος. Οι μελέτες του πάνω στη μηχανική του αστρονομικού συστήματος έδωσαν τεράστια ώθηση στην έρευνα του διαστήματος. Εκπόνησε σημαντικό έργο και στον διαφορικό λογισμό.

L (d 16 ) = (1/9) * Σ 9 {u 16 } = (1/9)*(9*160)=160 L (d 17 ) = (1/9) * Σ 9 {u 17 } = (1/9)*(130+8*170)=166 L (d 18 ) = (1/9) * Σ 9 {u 18 } = (1/9)*(100+140+7*180)=176 L (d 19 ) = (1/9) * Σ 9 {u 19 } = (1/9)*(70+110+150+6*190)=174........................... max {d 16, d 17,. d 24 } = 176 ΕΠΙΛΕΓΕΤΑΙ Η d=18

ΠΑΡΑΤΗΡΗΣΕΙΣ: Πολλά Κριτήρια Πρόβλημα επιλογής κριτηρίου ΒΕΛΤΙΣΤΟ ΚΡΙΤΗΡΙΟ Βασικές αρχές ορθολογισμού - Δεν υπάρχουν σαφείς αρχές ανάλυσης του τρόπου επιλογής κριτηρίου βάσει ορθολογισμού - Υπάρχουν αναγκαίες αρχές (π.χ. αντιστοιχία: κάθε πίστη σε ένα γεγονός οφείλει να αντιστοιχεί σε αδιάσειστα γεγονότα) (π.χ. συνοχή: η πίστη σε ένα γεγονός πρέπει να εμφανίζει συνεκτική μορφή)

Παράδειγμα Μια επιχείρηση θέλει να αποφασίσει το μέγεθος του εργοστασίου που θα ανεγείρει για την παραγωγή ενός νέου προϊόντος. Έχουμε 3 επιλογές: d 1 : μικρό εργοστάσιο d 2 : σχετικά μεγάλο d 3 : πολύ μεγάλο ΠΙΝΑΚΑΣ ΑΠΟΠΛΗΡΩΜΗΣ θ1 θ2 θ3 d 1 50-8 0 d 2-10 64 12 d 3-15 12 66

ΜΙΝΜΑΧ χειρότερο κάθε γραμμής {-8, -10, -15}, καλύτερο των χειρότερων {-8} d 1 ΜΑΧΙΜΑΧ καλύτερο κάθε γραμμής {50, 64, 66}, καλύτερο των καλύτερων {66} d 3 HURWICZ (α=0.3) Η1 = α*max + (1-a)* min = (0.3)*50 + (0.7)*(-8)=9.4 H2 = 0.3*64 + 0.7*(-10) = 12.2 H3 = 0.3*66 + 0.7*(-15) = 9.3 άρα max {H1, H2, H3} =12.2 d 2 Αρχικός Πίνακας Αποπληρωμής θ1 θ2 θ3 max κάθε στήλης Πίν. Διαφ. Κέρδ.(αφαιρ. Max στήλης) d 1 50-8 0 {50} 0 72 66 d 2-10 64 12 {64} 60 0 54 d 3-15 12 66 {66} 65 52 0 Στον πίνακα διαφυγόντος κέρδους παίρνω το max κάθε γραμμής {72, 60, 65} και μετά επιλέγω το min των max 60 άρα d 2 L1 = (1/3)*(50)+(1/3)*(-8)+(1/3)*(0)=42/3=14 L2 = (1/3)*(-10)+(1/3)*(64)+(1/3)*(12)=66/3=22 L3 = (1/3)*(-15)+(1/3)*(12)+(1/3)*(66)=63/3=21 max {L1, L2, L3} = 22 άρα d 2