mpd sciaga-1, fizjoterapia


ANALIZA PRZYROSTOW umożliwia podjęcie decyzji i rozwiązanie problemów

dotyczących zwłaszcza wielkości produkcji urządzeń bez wypełniania pełnych tablic wypłat.

Uwzględniamy:

0x01 graphic

0x01 graphic
- przyrost zysku(wzgledny), przyrost produkcji od wielkosci m do niezbednej i

0x01 graphic
- wartosc oczekiwanego zysku dla produkcji i

f(i) - funkcja gestosci zmiennej losowej x

F(i) - dystrybuanta zmiennej losowej

OPTYMALNA WIELKOSC PRODUKCJI

0x01 graphic

i - poszukiwana wielkosc produkcji

C - jednostkowe koszty surowca

R - wartosc zlomu powstalego z wadliwego egzemplarza

T- koszty zwiazane z dodatkowa zmiana robocza

DRZEWO DECYZYJNE : służy do opisywania zadań wieloetapowych

składa się z szeregu tzw. węzłów i gałęzi. Alternatywne kierunki działania są

rozpatrywane przez główne gałęzi, które z kolei mają gałęzie pomocnicze dla powiązania możliwych zdarzeń występujących w kolejnośći chronologicznej. Drzewo przedstawia ścieżki prowadzące do możliwych wyników decyzji. Oprócz struktury alternatyw posiada wypłaty dla każdej ścieżki i prawdopodobieństwo występowania różnych zdarzeń.

Przed przystąpieniem do rozwiązania problemu za pomocą drzewa dec trzeba odp.

Aby skonstruowac drzewo DECYZYJNE decydent musi:

Analiza Decyzyjna- polega na posuwaniu się od tyłu od wierzchołków drzewa do początkowego drzewa , przy czym w każdym węźle realizuje się dwie następujące czynności:

0x01 graphic

Kiedy drzewo decyzyjne zostanie zbudowane i opisane wszystkimi niezbędnymi danymi decydent przystepuje do analizy problemu decyzyjnego. Dd. wskazuje decydentowi w porzadku chronologicznym zarówno alternatywy decyzyjne które podlegaja woli decydenta jak i stany natury które sa od niego w czesci lub calkowicie niezależne a wiec maja z teg punktu widzenia charakter probabilistycznego.

Operacje na diagramie wykonuje się przypisując szacowane wyplaty wszystkim węzłom. Wypłata węzła losowego to ważona suma wypłat węzłów decyzyjnych które po nim następują przy czym wagami są prawdopodobieństwa. Wyplata wezla decyzyjnego to maksymalna wyplata węzłów losowych które po nim następują co wskazuje również, która alternatywe decyzyjna należy wybrac w danym węźle.

TWIERDZENIE BAYESA to twierdzenie teorii prawdopodobieństwa.

0x01 graphic
0x01 graphic

POJĘCIE UŻUTECZNOŚCI: miara konsekwencji - miara liczbowa pozwalająca mierzyc wartości poszczególnych kombinacji: decyzja-wynik . Miarę taką zdefiniujemy wprowadzając pewną standardową skalę, przy czym wartość mierzoną według tej skali nazywać będziemy użytecznością.

0x01 graphic
0x01 graphic
0x01 graphic
0x01 graphic

-----------------------------------------------------------

KRYTERIUM MAKSYMALIZACJI OCZEKIWANEJ WARTOSCI

Jest zgodne z intuicją w przypadkach kiedy analogiczne sytuacje decyzyjne powtarzają się wielokrotnie lub kiedy oczekiwany zysk może być interpretowany jako wartość przeciętna wpływów uzyskiwanych w długim okresie czasu. W sytuacjach decyzyjnych występujących tylko raz, ta metoda umożliwia rozbicie dużych, skomplikowanych problemów na pewną liczbę mniejszych, prostszych problemów oraz tym, że narzuca traktowanie zagadnienia w sposób logiczny i konsekwentny.

OSZACOWANIE UZYTECZNOSCI

Jest indywidualną wartością każdego przedsięwzięcia i składają się na nią:

Punkt graniczny akceptacji i odrzucenia oferty jest wartością użyteczności. Po wyznaczeniu tego punktu przechodzimy do następnego przedsięwzięcia. Wszystkie takie przedsięwzięcia są rozpatrywane niezależnie i każde pozwala na wyznaczenie jednej wartości użyteczności.

-----------------------------------------------------------

UAKTUALNIONE WARTOSCI PRAWDOPODOBIENSTWA

Modyfikacja decyzji. Kojarząc uzyskane informacje ze znanymi wcześniej apriorycznymi wartościami prawdopodobieństw, otrzymujemy prawdopodobieństwa uaktualnione, zwane również aposteriorycznymi stanowiące uaktualnioną bazę do dalszych rozważań decyzyjnych

KRYTERIUM MINIMALIZACJI OCZEKIWANYCH WARTOSCI NIEWYKORZYSTANYCH MOZLIWOSCI - jest to kryterium decyzyjne, które nie wykorzystanym możliwościom odpowiadającym sposobom działania i możliwym wynikom, przyporządkowuje wagi w postaci prawdopodobieństw.

Lij = M - uij - zysk odpowiadający decyzji ai rezultatowi ri

πc - wartość oczekiwanego zysku w warunkach pewności

(i) - wartości oczekiwanego zysku pod warunkiem podjęcia decyzji ai



Wyszukiwarka