Список вопросов базы знаний

Если и - решения, а f (X) - векторная целевая функция в задаче многокритериальной оптимизации, то является строго более предпочтительным, чем , когда

Если sⁱ_k - случайное событие, состоящее в том, что после i этапов исходная система S находится в состоянии S_k, то

Если в задаче с садовником состояния S₁, S₂, S₃ обозначают хорошее, удовлетворительное и плохое состояние почвы соответственно, а матрица переходных вероятностей равна: P = , то вероятность того, что в следующем году почва останется снова в удовлетворительном состоянии, равна ___

Если лицо, принимающее ре­шения, может считать, что если после (i -1)-го этапа система находится в состоянии S_j, то безотносительно к конкретному значению j всегда необходимо принимать решение X* Î G, то процесс принятия решений описы­вается ___

Задачи с конечным и бесконечным горизонтом планирования различают

Коэффициент дисконтирования a

Линейная комбинация векторов X_k : l₁X₁ + …+ l_mX_m , коэффициенты l_k которой удовлетворяют условиям l_k ³ 0, k = l,…, m, , называется

Марковская задача принятия решений при бес­конечном числе этапов без дисконтирования может быть сформулирована в виде задачи ___

Марковские задачи принятия решений - это многошаговые задачи принятия решений в условиях ___, в которых процесс изменения состо­яния любой изучаемой системы является марковским процессом с ___ множеством возможных состояний и дискретным временем

Матри­цы ___ и матрицы доходов зависят от стратегий, т.е. допустимых решений, которыми располагает лицо, принимающее решения

Матри­цы переходных вероятностей и матрицы доходов зависят от ___, которыми располагает лицо, принимающее решения

Матрица ___ может быть матрицей переходных вероятностей

Метод полного перебора состоит из ___ этапов

Ожидаемый доход связан лишь с переходами системы из одного возможного состояния в другое ___

Определение ожидаемого дохода для всех стаци­онарных стратегий осуществляется на ___ этапе метода полного перебора

Основная цель марковских моделей принятия решений - определение оптимальной стратегии (оптимального решения), максимизирующей ожидаемый доход за ___ число этапов марковского процесса изменения состояния изу­чаемой системы

При ___горизонте планирования марков­скую задачу принятия решений с принципом оптимальности, который состоит в максимизации ожидаемого дохода за N этапов, можно представить как задачу ___ програм­мирования

Пусть в задаче с садовником состояния S₁, S₂, S₃ обозначают хорошее, удовлетворительное и плохое состояние почвы соответственно, а матрица переходных вероятностей равна: P = . Тогда если в текущем году состо­яние почвы хорошее, то вероятность ее перехода в плохое со­стояние в последующем году равна ___

Степень соответствия хода операции поставленной цели характеризуется достигаемым значением ___, который называется критерием эф­фективности

Сумма элементов любой строки матрицы переходных ве­роятностей P( i | Xn_i-1) равна

Существует ___ решения задач приня­тия решений с бесконечным числом этапов

Факторы, которые не контролируются ___, называются ___ проведения операции

Фиксированные моменты времени t_i называются шагами (или этапами) ___ процесса изменения состояния системы S

"Игра в поиск" состоит из двух случайных ходов

В бесконечной игре число стратегий бесконечно

В игре с нулевой суммой интересы противников прямопротивоположны

В игре с нулевой суммой один игрок выигрывает сумму, которая

В игре с седловой точкой нижняя цена игры больше верхней цены

В платежной матрице может быть только одна седловая точка

В платежной матрице первый индекс означает

В случае выбора стратегии игрок обязан лично участвовать в игре

Для игры с седловой точкой минимаксные стратегии обладают устойчивостью

Игра - упрощенная модель ситуации

Игра называется парной, когда в ней участвуют

Игра с двумя коалициями считается парной

Когда верхняя и нижняя цена игры не совпадают, то минимаксная стратегия устойчивая

Личным ходом является

Любая конечная игра приводит к матричной форме

Оптимальная стратегия обеспечивает максимальный средний выигрыш при однократной игре

Отклонение от оптимальной стратегии улучшает положение игрока

Правила игры регламентируют возможные варианты действий игроков

Результат (выигрыш или проигрыш) всегда имеет количественное выражение

Результат игры зависит от действий противной стороны

Решение игры - совокупность оптимальных стратегий, несоответствующих седловой точке

Случайный ход не осуществляется механизмом случайного выбора

Смешанная стратегия - стратегия, где чистые стратегии случайно чередуются

Состояние равновесия в задачах достигается, когда обе стороны пользуются своими оптимальными стратегиями

Стратегия - совокупность возможных ходов, но не для всех возможных ситуаций

Существуют игры, в которых верхняя цена игры равна нижней

Теория игр - практическая теория конфликтных ситуаций