Некоторые модели принятия решений в условиях неопределенности

Рассматриваются некоторые модели принятия решений в условиях неопределенности и приводится их анализ с точки зрения критериев Вальда и Сэвиджа. В зависимости от анализируемого критерия, получаемые математические модели отличаются различной степенью сложности с точки зрения их оптимизации. Розглядают...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Теорія оптимальних рішень
Datum:2018
Hauptverfasser: Годонога, А.Ф., Голбан, Л.Л., Чумаков, Б.М.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2018
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144982
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Некоторые модели принятия решений в условиях неопределенности / А.Ф. Годонога, Л.Л. Голбан, Б.М. Чумаков // Теорія оптимальних рішень: Зб. наук. пр. — 2018. — № 17. — С. 130-137. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Рассматриваются некоторые модели принятия решений в условиях неопределенности и приводится их анализ с точки зрения критериев Вальда и Сэвиджа. В зависимости от анализируемого критерия, получаемые математические модели отличаются различной степенью сложности с точки зрения их оптимизации. Розглядаються деякі моделі прийняття рішень в умовах невизначеності та наводиться їх аналіз з точки зору критеріїв Вальда і Севіджа. Залежно від аналізованого критерія, отримувані математичні моделі відрізняються різним ступенем складності з точки зору їх оптимізації. The considered models of decision-making under uncertainty are analyzed from the point of view of the Wald and Savage criteria. Depending on the investigated criterion, the resulting mathematical models differ in varying degrees of complexity from the point of view of their optimization.
ISSN:2616-5619