Все выпуски

Новизна в том, что лицо, принимающее решение (ЛПР) в многокритериальной задаче при неопределенности, стремится не только по возможности увеличить гарантированные значения каждого из своих критериев, но и одновременно уменьшить гарантированные риски, сопровождающие такое увеличение. Предлагаемое исследование выполнено на стыке теории многокритериальных задач (МЗ) и принципа минимаксного сожаления (риска) (ПМС) Сэвиджа-Ниханса: из теории МЗ использованы понятие слабо эффективной оценки и сопровождающая теорема Ю.Б. Гермейера, а из ПМС - оценка значения функции сожаления в качестве риска по Сэвиджу-Нихансу. Рассмотрение ограничено интервальными неопределенностями: о них ЛПР известны лишь границы изменения, а какие-либо вероятностные характеристики отсутствуют (по тем или иным причинам). Введено новое понятие - сильно гарантированного по исходам и рискам решения (СГИР), максимального по Слейтеру; установлено его существование при «привычных» для математического программирования ограничениях (непрерывность критериев, компактность множеств стратегий и неопределенностей). В качестве приложения найден явный вид СГИР в задаче диверсификации вклада по рублевому и валютному депозитам.

The applicability and novelty of this research lies in that the decision-maker in a multicriteria problem aims not only to maximize guaranteed values of each criterion, but also to minimize the guaranteed risks accompanying the said maximization. The topic of the research lies at the interface of the multicriteria problem theory and the Savage-Niehans minimax regret principle: the concept of a weakly effective estimate has been derived from the MP theory, while estimation of risks with values of the Savage-Niehans regret function has been derived from the minimax regret principle. The scope of this research is limited to interval uncertainties: the decision-maker only knows the limits of the interval, and probabilistic characteristics are missing. A new term is introduced, namely, “strongly guaranteed solution under outcomes and risks”; its existence for “regular”-confined-strategies for the mathematical programming is established. As an example of a practical application, the problem of diversification of a multi-currency deposit is suggested and solved.

В качестве математической модели конфликта рассматривается бескоалиционная игра Γ двух участников при неопределенности. О неопределенности известны лишь границы изменения, а какие-либо вероятностные характеристики отсутствуют. Для оценки риска в Γ привлекается функция риска по Сэвиджу (из принципа минимаксного сожаления). Качество функционирования участников конфликта оценивается по двум критериям - исходам и рискам, при этом каждый из них стремится увеличить исход и одновременно уменьшить риск. На основе синтеза принципов минимаксного сожаления и гарантированного результата, равновесности по Нэшу и оптимальности по Слейтеру, а также решения иерархической двухуровневой игры по Штакельбергу формализуется понятие гарантированного по исходам (выигрышам) и рискам равновесия в Γ. Приведен пример. Затем устанавливается существование такого решения в смешанных стратегиях при обычных ограничениях в математической теории игр.

As a mathematical model of conflict the non-cooperation game Γ of two players under uncertainty is considered. About uncertainty only the limits of change are known. Any characteristics of probability are absent. To estimate risk in Γ we use Savage functions of risk (from principle of minimax regret). The quality of functioning of conflict's participants is estimated according to two criteria: outcomes and risks, at that each of the participants tries to increase the outcome and simultaneously to decrease the risk. On the basis of synthesis of principles of minimax regret and guaranteed result, Nash equilibrium and Slater optimality as well as solution of the two-level hierarchical Stackelberg game, the notion of guaranteed equilibrium in Γ (outcomes (prize) and risks) is formalized. We give the example. Then the existence of such a solution in mixed strategies at usual limits in mathematical game theory is established.

Для задачи управления в условиях динамических помех обсуждается возможность использования критерия минимаксного риска (сожаления) Сэвиджа. На примере системы с простыми движениями проводится сравнение соответствующих стратегий с оптимальными позиционными стратегиями.

The paper presents an approach based on the minimax risk (regret) criterion of Savage to the solution of the control problem for the system under dynamic disturbances. For comparison of the strategies arising in the approach with the optimal feedback control (in the sense of the differential games theory) the system with simple motions is considered.