Wspomaganie decyzji w warunkach ryzyka

103000 - Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych

WDWR

2

Przedmiot wprowadza w metodologię wyboru w warunkach niepewności i ryzyka. Wykład koncentruje się na scenariuszowym przedstawieniu niepewności, co jest zgodne ze współczesną metodologią modelowania złożonych problemów. Umożliwia to stosowanie prostego aparatu z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i jednocześnie bliższe powiązanie metodologii z klasyczną (deterministyczną) optymalizacją.

Wykład:

1. Strukturalizacja problemów decyzyjnych w warunkach niepewności: źródła niepewności wyników; scenariusze jako możliwe realizacje wyniku; wynik jako rozkład wartości, zmienna losowa, wartość oczekiwana, niepewność a ryzyko; drzewa decyzyjne i ich analiza; wartość informacji; modelowanie preferencji i wspomaganie decyzji; najprostsze kryteria wyboru (8h).
2. Wielokryterialne modele wyboru w warunkach niepewności: wybór w warunkach niepewności jako wybór loterii o ustalonej liczbie losów; wielokryterialny model wyboru loterii, dominacja i efektywność symetryczna; techniki generacji rozwiązań symetrycznie efektywnych i modelowanie preferencji, porządkowa średnia ważona (OWA) i techniki jej implementacji; wybór w warunkach niepewności jako wybór zmiennej losowej; dominacja stochastyczna rzędu pierwszego, model wielokryterialny, oczekiwana użyteczność (8h).
3. Miary ryzyka: miary dyspersji jako miary ryzyka, wariancja i odchylenie standardowe, odchylenie maksymalne, odchylenie przeciętne, średnia różnica; niesymetryczne miary ryzyka, odchylenia jednostronne; progowe miary ryzyka. Dwukryterialne modele wyboru z unikaniem ryzyka: maksymalizacja wartości oczekiwanej i minimalizacja miary ryzyka, analiza graficzna; stosowanie różnych miar ryzyka, ograniczona zgodność z maksymalizacją wyników i unikaniem ryzyka, liniowość modeli opartych na odchyleniu maksymalnym lub przeciętnym i średniej różnicy, związki z klasycznymi metodami optymalizacji portfela inwestycyjnego (6h).
4. Wielokryterialne modele wyboru z unikaniem ryzyka: modelowanie awersji do ryzyka; wielokryterialny model wyboru loterii, dominacja i efektywność wyrównująca; techniki generacji rozwiązań wyrównująco efektywnych i modelowanie preferencji, wybór zmiennej losowej; dominacja stochastyczna rzędu drugiego, model wielokryterialny, oczekiwana użyteczność (8h).

Projekt:

Projekty polegają na samodzielnej analizie przykładowych problemów decyzji w warunkach ryzyka. Główny nacisk będzie położony na porównanie łatwości i skuteczności interaktywnego modelowania preferencji w poszczególnych technikach wspomagania decyzji. Pomocnicze zadania optymalizacji deterministycznej będą rozwiązywane za pomocą standardowego oprogramowania.

Literatura podstawowa

• Ogryczak, W., Wspomaganie decyzji w warunkach ryzyka, preskrypt, 2002.

Literatura uzupełniająca

1. Clemen, R.T., Making Hard Decisions: An Introduction to Decision Analysis, PWS-KENT, 1990.
2. Charette, R.N., Software Engineering Risk Analysis and Management, McGraw-Hill, 1989

Przedmiot jest zaliczany na podstawie na podstawie kolokwiów i projektu.
Ocena końcowa jest określona jako średnia ważona ocen z w/w części z
wagami odpowiednio 60% i 40%.

103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

103100 - Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej