Сходимость итерации. Метод простых итераций в общем виде. Сравнение методов приближенного решения уравнений

Суть каждого принимаемого руководством решения - выбор наилучшей из нескольких альтернатив по конкретным установленным заранее критериям. (Если вы захотите вспомнить рассмотрение ограничений и критериев для принятия решений, обратитесь к гл. 6).Платежная матрица - это один из методов статистической теории решений, метод, который может оказать помощь руководителю в выборе одного из нескольких вариантов. Он особенно полезен, когда руководитель должен установить, какая стратегия в наибольшей мере будет способствовать достижению целей.

По словам Н. Пола Лумбы: «Платеж представляет собой денежное вознаграждение или полезность, являющиеся следствием конкретной стратегии в сочетании с конкретными обстоятельствами. Если платежи представить в форме таблицы (или матрицы), мы получаем платежную матрицу», как показано на рис. 8.4. Слова «в сочетании с конкретными обстоятельствами» очень важны, чтобы понять, когда можно использовать платежную матрицу и оценить, когда решение, принятое на ее основе, скорее всего будет надежным. В самом общем виде матрица означает, что платеж зависит от определенных событий, которые фактически свершаются. Если такое событие или состояние природы не случается на деле, платеж неизбежно будет иным.

В целом платежная матрица полезна, когда:

1. Имеется разумно ограниченное число альтернатив или вариантов стратегии для выбора между ними.

2. То, что может случиться, с полной определенностью не известно.

3. Результаты принятого решения зависят от того, какая именно выбрана альтернатива и какие события в действительности имеют место.

Кроме того, руководитель должен располагать возможностью объективной оценки вероятности релевантных событий и расчета ожидаемого значения такой вероятности. Руководитель редко имеет полную определенность. Но также редко он действует в условиях полной неопределенности. Почти во всех случаях принятия решений руководителю приходится оценивать вероятность или возможность события. Из предшествующего рассмотрения напомним, что вероятность варьирует от 1, когда событие определенно произойдет, до 0, когда событие определенно не произойдет. Вероятность можно определить объективно, как поступает игрок в рулетку, ставя на нечетные номера. Выбор ее значения может опираться на прошлые тенденции или субъективную оценку руководителя, который исходит из собственного опыта действий в подобных ситуациях.

Если вероятность не была принята в расчет, решение всегда будет соскальзывать в направлении наиболее оптимистических последствий. Например, если исходить из того, что инвесторы на удачной кинокартине могут иметь 500% на инвестированный капитал, а при вложении в торговую сеть - в самом благоприятном варианте всего 20%, то решение всегда должно быть в пользу кинопроизводства. Однако если взять в расчет, что вероятность большого успеха кинофильма весьма невысока, капиталовложения в магазины становятся более привлекательными, поскольку вероятность получения указанных 20% очень значительна. Если взять более простой пример, то выплаты при ставках в заезде на длинную дистанцию на скачках выше, поскольку выше вероятность, что не выиграешь вообще ничего.

Вероятность прямо влияет на определение ожидаемого значения - центральной концепции платежной матрицы. Ожидаемое значение альтернативы или варианта стратегии - это сумма возможных значений, умноженных на соответствующие вероятности. К примеру, если вы считаете, что вложение средств (как стратегия действий) в киоск для торговли мороженым с вероятностью 0,5 обеспечит вам годовую прибыль 5000 долл., с вероятностью 0,2 - 10 000 долл. и с вероятностью 0,3 - 3000 долл., то ожидаемое значение составит:

5000 (0,5) + 10 000 (0,2) + 3000 (0,3) = 5400 долл.

Определив ожидаемое значение каждой альтернативы и расположив результаты в виде матрицы, руководитель без труда может установить, какой выбор наиболее привлекателен при заданных критериях. Он будет, конечно, соответствовать наивысшему ожидаемому значению. Исследования показывают: когда установлены точные значения вероятности, методы дерева решений и платежной матрицы обеспечивают принятие более качественных решений, чем традиционные подходы.

Рис. 8.5.Дерево решений.

Таблица, в которой показаны выплаты каждому участнику при двусторонней игре. Строки таблицы отражают результаты каждого выбора стратегии одним участником, а столбцы – результаты выбора другого. Может существовать одна матрица, показывающая выигрыш каждого игрока, а также альтернативный вариант, когда каждый квадрат в многомерной платежной матрице может содержать два числа, чтобы показать выплаты обоим игрокам. При игре с нулевой суммой выплаты второму игроку будут равны выплатам первому; таким образом, только один ряд необходимо записать подробно.

Конец работы -

Эта тема принадлежит разделу:

Ограничению риска в системе бизнеса носят название риск-менеджмент

Под риском понимают все внутренние и внешние предпосылки которые мо.. гут негативно повлиять на достижение стратегических целей в течение точно.. определенного отрезка времени наблюдения например периода оператив..

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Виды рисков. Факторы, влияющие на возникновение рисков
Классификация: А) По характеру последствий: · Чистые (вызывают только убыток-риск пожара или наводнения); · Спекулятивные (могут приносить как убытки, та

Факторы, влияющие на возникновение рисков
Все рискообразующие факторы можно разделить на 2 группы: · внутренние факторы, возникающие в процессе деятельности предприятия; · внешние факторы, суще

Организация процесса управления рисками в организации
Первым этапом организации риск-менеджмента является определение цели риска и цели рисковых вложений капитала. Цель риска – это результат, который необходимо получить. Им может быть

Управление информационными рисками
Работа по минимизации информационных рисков заключается в предупреждении несанкционированного доступа к данным, а также аварий и сбоев оборудования. Для минимизации информационных рисков с

Карта рисков
Карта рисков – простой метод оценки рисков Представители разных отраслей экономики – зачастую задают, как консультантам по управлению рисками вопрос: есть ли простые и наг

Описание структуры карты рисков
На этой карте рисков вероятность или частота отображается по вертикальной оси, а сила воздействия или значимость - по горизонтальной оси. В этом случае вероятность появления риска увеличивае

Построение карты рисков
Производиться как в рамках внедрения системы управления рисками на уровне всей организации, что сложно, а зачастую и невозможно выполнить внутренними силами организации. Д

Основные шаги процесса самостоятельного картографирования рисков
1. первичное обучение 2. определение границ анализа 3. формирование состава команды 4. анализ сценариев и ранжирование 5. определение границы терпимости к риску

Методы управления рисками
Сами по себе методы риск-менеджмента достаточно разнообразны. Это связано с неоднозначностью понятия риска и наличием большого числа критериев их классификации. В следующем разделе

Параметрический метод
Он исходит из предположения о нормальном распределении вероятностей рассматриваемых факторов риска и требует в процессе построения модели расчёта VAR только оценки параметров этого

Моделирование по историческим данным
Метод исторического моделирования (historical simulation) основан на использовании исторических данных по изменениям факторов рыночного риска для получения распределения будущих колебаний стоимости

Метод Монте-Карло
из учебника: Метод Монте-Карло заключается в определении статистических моделей для активов портфеля и их моделировании посредством генерации случайных траекторий. З

Метод анализа сценариев
Метод анализа сценариев изучает эффект изменения капитала портфеля в зависимости от изменения величин рисковых факторов (напр., процентной ставки, волатильности) или параметров модели. Модел

Основные количественные характеристики рисков
Риск, которому подвергается предприятие, - это вероятная угроза разорения или несения таких финансовых потерь, которые могут остановить все дело. Поскольку вероятность неудачи присут

Выбор проектов на основе математического ожидания и среднего квадратического отклонения
Главной целью любого инвестора является получение ожидаемой прибыли от результатов инвестирования. Эта прибыль является ожидаемой в том смысле, что на этапе осуществления инвестирования ее величина

Закон нормального распределения (закон Гаусса)
Нормальное распределение (распределение Гаусса) используется при оценке надежности изделий, на которые воздействует ряд случайных факторов, каждый из которых незначительно влияет на результирующий

Типы математических игр
Кооперативные и некооперативные Игра называется кооперативной, или коалиционной, если игроки могут объединяться в группы, взяв на себя некоторые обязательства перед другими игроками и коор

Чистые стратегии в математической игре

Смешанные стратегии в математической игре
В теории игр страте́гия игрока в игре или деловой ситуации - это полный план действий при всевозможных ситуациях, способных возникнуть. Стратегия определяет действие игрока в любой момент игры

Вопрос №24
Основная теорема теории матричных игр, или теорема о минимаксе. Если – матрица

Вопрос №25
Графический метод применим к тем играм, в которых хотя бы один из игроков имеет две стратегии. Основные этапы нахождения решения игры 2×n или m×2: 1.Строят прямые, соо

Аналитическое решение смешанной игры
Чтобы найти оптимальную смешанную стратегию игрока А: и соответствующую цену игры ν, необходим

Методика мажорирования стратегий
Мажорирование представляет отношение между стратегиями, наличие которого во многих практических случаях дает возможность сократить размеры исходной платежной матрицы игры. Рассмотри

Использование дерева решений
На практике результат одного решения заставляет нас принимать следующее решение и т. д. Когда нужно принять несколько решений в условиях неопределенности, когда каждое решение зависит от исхода пре

Функция полезности Неймана-Моргенштерна
Основные определения и аксиомы.Методология рационального принятия решений в условиях неопределенности, основанная на функции полезности индивида, опирается на пять аксиом, которые отражают м

Концепция рисковой стоимости VAR
Одной из основных задач финансовых институтов является оценка рыночных рисков, которые возникают вследствие флуктуации (благоприятном событии) цен акций, сырьевых товаров, обменных курсов, процентн

Факторы, влияющие на процесс принятия управленческих решений имеют важное значение. Процесс управления – деятельность объединенных в определенную систему субъектов управления, направленная на достижение целей фирмы путем реализации определенных функций с использованием методов управления.

Методы принятия решений разнообразны. При принятии решения вне зависимости от применяемых моделей существуют некоторые правила принятия решений. Правило принятия решения – это критерий, по которому выносится суждение об оптимальности данного конкретного исхода. Существует два типа правил. Один не использует численные значения вероятных исходов, второй – использует данные значения.

К первому типу относятся следующие правила принятия решений:

1. Максимаксное решение – это решение, при котором принимается решение по максимизации максимально возможных доходов. Данный метод очень оптимистичен, то есть не учитывает возможные потери и, следовательно, самый рискованный.

2. Максиминное решение – это решение, при котором максимизируется минимально возможный доход. Данный метод в большей степени учитывает отрицательные моменты различных исходов и является более осторожным подходом к принятию решений.

3. Минимаксное решение – это решение, при котором минимизируются максимальные потери. Это наиболее осторожный подход к принятию решений и наиболее учитывающий все возможные риски. Под потерями здесь учитываются не только реальные потери, но и упущенные возможности.

4. Критерий Гурвича. Данный критерий является компромиссом между максиминным и максимаксным решениями и является одним из самых оптимальных.

Ко второму типу принятия решений относятся решения, при которых кроме самих возможных доходов и потерь учитываются вероятности возникновения каждого исхода. К данному типу принятия решений относятся, например, правило максимальной вероятности и правило оптимизации математического ожидания. При данных методах обычно составляется таблица доходов, в которой указываются все возможные варианты доходов и вероятности их наступления. При использовании правила максимальной вероятности соответственно выбирается по одному из правил первого типа один из исходов, имеющий максимальную вероятность.

При использовании правила оптимизации математических ожиданий, высчитываются математические ожидания для доходов или потерь и затем выбирается оптимальный вариант.

Так как значения вероятностей со временем изменяются, при применении правил второго типа обычно используется проверка правил на чувствительность к изменениям вероятностей исходов.

Кроме того, для определения отношения к риску используется понятие полезности. То есть для каждого возможного исхода кроме вероятности рассчитывается полезность данного исхода, которая также учитывается при принятии решений.

В дополнение к моделированию, имеется ряд методов, способных оказать помощь руководителю в поиске объективно обоснованного решения по выбору из нескольких альтернатив той, которая в наибольшей мере способствует достижению целей.

Для принятия оптимальных решений применяются следующие методы:

ü платежная матрица;

ü дерево решений;

ü методы прогнозирования.

Платежная матрица . Суть каждого принимаемого руководством решения – выбор наилучшей из нескольких альтернатив по конкретным установленным заранее критериям. Платежная матрица – это один из методов статистической теории решений, метод, который может оказать помощь руководителю в выборе одного из нескольких вариантов. Он особенно полезен, когда руководитель должен установить, какая стратегия в наибольшей мере будет способствовать достижению целей. Платеж представляет собой денежное вознаграждение или полезность, являющиеся следствием конкретной стратегии в сочетании с конкретными обстоятельствами. Если платежи представить в форме таблицы (или матрицы), мы получаем платежную матрицу. Слова «в сочетании с конкретными обстоятельствами» очень важны, чтобы понять, когда можно использовать платежную матрицу и оценить, когда решение, принятое на ее основе, скорее всего будет надежным. В самом общем виде матрица означает, что платеж зависит от определенных событий, которые фактически совершаются. Если такое событие или состояние природы не случается на деле, платеж неизбежно будет иным. В целом платежная матрица полезна, когда:

1) имеется разумно ограниченное число альтернатив или вариантов стратегии для выбора между ними;

2) то, что может случиться, с полной определенностью не известно;

3) результаты принятого решения зависят от того, какая именно выбрана альтернатива и какие события в действительности имеют место.

Кроме того, руководитель должен располагать возможностью объективной оценки вероятности релевантных событий и расчета ожидаемого значения такой вероятности. Руководитель редко имеет полную определенность, но также редко он действует в условиях полной неопределенности. Почти во всех случаях принятия решений руководителю приходится оценивать вероятность или возможность события. Вероятность можно определить объективно, как поступает игрок в рулетку, ставя на нечетные номера. Выбор ее значения может опираться на прошлые тенденции или субъективную оценку руководителя, который исходит из собственного опыта действий в подобных ситуациях.

Многие допущения, из которых исходит руководитель, относятся к условиям в будущем, над которыми руководитель почти не имеет никакого контроля. Однако такого рода допущения необходимы для многих операций планирования. Ясно, что чем лучше руководитель сможет предсказать внешние и внутренние условия применительно к будущему, тем выше шансы на составление осуществимых планов.

Используя дерево решений, руководитель может рассчитать результат каждой альтернативы и выбрать наилучшую последовательность действий. Результат альтернативы рассчитывается путем умножения ожидаемого результата на вероятность и последующим суммированием таких же произведений, находящихся правее на дереве решений.

Дерево решений – это схематическое представление проблемы принятия решений. Как и платежная матрица, дерево решений дает руководителю возможность учесть различные направления действий, соотнести с ними финансовые результаты, скорректировать их в соответствии с приписанной им вероятностью, а затем сравнить альтернативы. Концепция ожидаемого значения является неотъемлемой частью метода дерева решений (рис.3.1).

Рис. 3.1. Дерево принятия решений

Дерево решений можно строить под сложные ситуации, когда результаты одного решения влияют на последующие решения. Таким образом, дерево решений – это полезный инструмент для принятия последовательных решений.

• Общие основы менеджмента
  • ДИДАКТИЧЕСКИЙ ПЛАН
  • ЛИТЕРАТУРА
  • Перечень умений
  • Определение организации. Необходимость управления
  • Суть управленческой деятельности. Роль руководителя и управленческие функции. Уровни управления
  • Суть и назначение основных функций управления. Определение менеджмента и его основные цели
  • Эволюция управления как научной дисциплины. Подходы к управлению на основе выделения различных школ: системный, процессный и ситуационный подходы. Внешнее окружение организации
  • Коммуникации в управлении: понятие и процесс коммуникации
  • Групповая динамика и руководство: группы и их значимость; эффективность коллективной работы. Лидерство, власть и влияние: соотношение лидерства и власти. Процесс коммуникаций и эффективность управления
  • Понятие «побуждение» и «вознаграждение» относятся к способам мотивации персонала. Современная технология в процессах коммуникаций с использованием понятий “побуждение” и “вознаграждение” предполагает использование традиционной базы и современных методов,
  • Организация труда на предприятиях связи: формирование трудовых ресурсов; управление кадрами в условиях сокращения численности занятых. Нормирование труда
  • Виды решений. Принятие решений: модели и процесс принятия управленческих решений

Заменим исходное уравнение на эквивалентное ,и будем строить итерации по правилу . Таким образом метод простой итерации - это одношаговый итерационный процесс. Для того, что бы начать данный процесс, необходимо знать начальное приближение . Выясним условия сходимости метода и выбор начального приближения.

Билет№29

Метод Зейделя

Метод Зейделя (иногда называемый методом Гаусса-Зейделя) является модификацией метода простой итерации, заключающейся в том, что при вычислении очередного приближения x (k+1) (см. формулы (1.13),(1.14)) его уже полученные компоненты x 1 (k+1) , ...,x i - 1 (k+1) сразу же используются для вычисления x i (k+1) .

В координатной форме записи метод Зейделя имеет вид:

X 1 (k+1) = c 11 x 1 (k) + c 12 x 2 (k) + ... + c 1n-1 x n-1 (k) + c 1n x n (k) + d 1
x 2 (k+1) = c 21 x 1 (k+1) + c 22 x 2 (k) + ... + c 2n-1 x n-1 (k) + c 2n x n (k) + d 2
...
x n (k+1) = c n1 x 1 (k+1) + c n2 x 2 (k+1) + ... + c nn-1 x n-1 (k+1) + c nn x n (k) + d n
где x (0) - некоторое начальное приближение к решению.

Таким образом i-тая компонента (k+1)-го приближения вычисляется по формуле

Условие окончания итерационного процесса Зейделя при достижении точности ε в упрощенной форме имеет вид:

|| x (k+1) - x (k) || ≤ ε.

Билет№30

Метод прогонки

Для решения систем A x = b с трехдиагональной матрицей наиболее часто применяется метод прогонки, являющийся адаптацией метода Гаусса к этому случаю.

Запишем систему уравнений

d 1 x 1 + e 1 x 2 = b 1
c 2 x 1 + d 2 x 2 + e 2 x 3 = b 2
c 3 x 2 + d 3 x 3 + e 3 x 4 = b 3
... ... ...
c n-1 x n-2 + d n-1 x n-1 + e n-1 x n = b n-1
c n x n-1 + d n x n = b n

в матричном виде: A x = b где

A=

Выпишем формулы метода прогонки в порядке их применения.

1. Прямой ход метода прогонки (вычисление вспомогательных величин):

2. Обратный ход метода прогонки (нахождение решения):

Билет№31

Метод простых итерации

Суть метода простых итераций состоит в переходе от уравнения

f(x) = 0 (*)

к эквивалентному уравнению

x =φ(x) . (**)

Этот переход можно осуществить разными способами, в зависимости от вида f(x) . Например, можно положить

φ(x) =x +bf(x) ,(***)

где b = const, при этом корни исходного уравнения не изменятся.

Если известно начальное приближение к корню x 0 , то новое приближение

x 1 =φx(0) ,

т.е. общая схема итерационного процесса:

x k+1 =φ(x k) .(****)

Наиболее простой критерий окончания процесса

|x k +1 -x k |<ε.

Критерий сходимости метода простых итераций:

если вблизи корня |φ / (x) | < 1, то итерации сходятся. Если указанное условие справедливо для любого x , то итерации сходятся при любом начальном приближении.

Исследуем выбор константы b с точки зрения обеспечения максимальной скорости сходимости. В соответствии с критерием сходимости наибольшая скорость сходимости обеспечивается при |φ / (x)| = 0 . При этом, исходя из (***), b = –1/f / (x), и итерационная формула (****) переходит в х i =х i-1 -f(x i-1)/f/ (x i-1).- т.е. в формулу метода Ньютона. Таким образом, метод Ньютона является частным случаем метода простых итераций, обеспечивающим самую высокую скорость сходимости из всех возможных вариантов выбора функции φ(x ).

Билет№32

Метод Ньютона

Основная идея метода заключается в следующем: задаётся начальное приближение вблизи предположительного корня, после чего строится касательная к исследуемой функции в точке приближения, для которой находится пересечение с осью абсцисс. Эта точка и берётся в качестве следующего приближения. И так далее, пока не будет достигнута необходимая точность.

Пусть - определённая на отрезке и дифференцируемая на нём вещественнозначная функция. Тогда формула итеративного исчисления приближений может быть выведена следующим образом:

где α - угол наклона касательной в точке .

Следовательно искомое выражение для имеет вид:

Билет№33

Метод золотого сечения
Метод золотого сечения позволяет исключать интервалы, вычисляя только одно значение функции на каждой итерации. В результате двух рассмотренных значений функции определяется интервал, который должен использоваться в дальнейшем. Этот интервал будет содержать одну из предыдущих точек и следующую точку, помещаемую симметрично ей. Точка делит интервал на две части так, что отношение целого к большей части равно отношению большей части к меньшей, т. е. равно так называемому «золотому сечению».

Деление интервала на неравные части позволяет найти еще более эффективный метод. Вычислим функцию на концах отрезка [a ,b ] и положим a =x 1 , b =x 2 . Вычислим также функцию в двух внутренних точках x 3 , x 4 . Сравним все четыре значения функции и выберем среди них наименьшее. Пусть, например, наименьшим оказалось f (x 3 ). Очевидно, минимум находиться в одном из прилегающих к нему отрезков. Поэтому отрезок [x 4 ,b ] можно отбросить и оставить отрезок .

Первый шаг сделан. На отрезке снова надо выбрать две внутренние точки, вычислив в них и на концах значения функции и сделать следующий шаг. Но на предыдущем шаге вычислений мы уже нашли функцию на концах нового отрезка и в одной его внутренней точке x 4 . Потому достаточно выбрать внутри еще одну точку x 5 определить в ней значение функции и провести необходимые сравнения. Это вчетверо уменьшает объем вычислений на одном шаге процесса. Как выгодно размещать точки? Каждый раз оставшийся отрезок делиться на три части и затем отбрасывается один из крайних отрезков.
Обозначим первоначальный интервал неопределенности через D .

Так как в общем случае может быть отброшен любой из отрезков Х 1 ,Х 3 или Х 4 ,Х 2 то выберем точки Х 3 и Х 4 так, чтобы длины этих отрезков были одинаковы:

x 3 -x 1 =x 4 -x 2 .

После отбрасывания получится новый интервал неопределенности длины D′ .
Обозначим отношение D /D′ буквой φ:

то есть положим , где - следующий интервал неопределенности. Но

по длине равен отрезку, отброшенному на предыдущем этапе, то есть

Поэтому получим:

.
Это приводит к уравнению или, что то же
.

Положительный корень этого уравнения дает

.

Билет№34

интерполяция функций, т.е. построение по заданной функции другой (как правило, более простой), значения которой совпадают со значениями заданной функции в некотором числе точек. Причем интерполяция имеет как практическое, так и теоретическое значение.