Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: binarne modele decyzyjne

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Alokacja zasobu w warunkach niepewności: modele decyzyjne i procedury obliczeniowe

Gaspars H.

Badania Operacyjne i Decyzje

2007

nr 1

5-27

W literaturze można znaleźć omówienie deterministycznej i stochastycznej odmiany zagadnienia rozdziału zasobu. Celem niniejszego opracowania jest sformułowanie modeli optymalizacyjnych, mających zastosowanie w zagadnieniu alokacji zasobu w warunkach niepewności, z którą mamy do czynienia wówczas, gdy zyski wynikające ze skierowania danej ilości środka do konkretnej działalności są opisane jako zmienne losowe o nieznanym rozkładzie. Autorka przedstawia cztery modele, uwzględniające różne postawy decydentów wobec stanów natury, które mogą wystąpić. W tym celu odwołuje się do reguł Walda, Hurwicza, Bayes’a i Savage’a. Analizowane są również możliwe procedury obliczeniowe, pozwalające wyznaczyć optymalne rozwiązanie dla każdego przypadku. Oprócz ogólnej metody programowania dynamicznego, wykorzystać można również dwie metody uproszczone, stosowane w deterministycznej wersji zagadnienia, gdy decyzje podejmowane są w warunkach niepewności. Jednakże te dwie procedury wymagają spełnienia dodatkowych założeń, które częściowo różnią się od założeń sformułowanych dla deterministycznej odmiany rozpatrywanego problemu.

The deterministic and stochastic versions of the resource allocation problem have already been discussed in the literature. The goal of this contribution is to formulate optimization models applicable to the problem of resource allocation under uncertainty, which signifies that profits resulting from the assignment of a quantity of resource to a given activity, are defined as random variables with unknown distribution. The author presents four models depending on the attitude of the decision-maker towards states of nature that may occur, and refers to the rules formulated by Wald, Hurwicz, Bayes and Savage to this end. Possible computational procedures, allowing finding the optimal solution for each case, are also analyzed. Apart from the dynamic programming, two simplified methods used for the deterministic version of resource allocation can also be applied when decisions are made under uncertainty. However, these two methods require that the problem fulfill additional assumptions, which are partially different from those formulated for the deterministic approach.