Минимаксный критерий

Cтраница 1

Минимаксный критерий применяют, когда априорные вероятности появления сигналов в (6.20) неизвестны. Оптимизируют для наихудшего распределения вероятностей p ( si), il, m, и предполагают то из них, которое доставляет максимум среднему риску. [1]

Минимаксный критерий представляет собой специальный случай критерия минимального риска, когда априорные вероятности р ( хг) и р ( х0) не заданы. [2]

Минимаксный критерий целесообразно использовать, когда система управления работает в условиях организованного противодействия противника. [3]

Минимаксный критерий применяется в тех случаях, когда априорные вероятности появления сигналов в формуле (6.20) неизвестны. Задачу оптимизации решают для наихудшего распределения вероятностей p ( s -), - tl, m, и предполагают такое их распределение, которое доставляет максимум среднему риску. [4]

Минимаксный критерий представляет собой специальный случай критерия минимального риска, когда априорные вероятности р ( хг) и р ( х0) не заданы. [5]

Минимаксный критерий ( ММ) [10] использует оценочную функцию (2.6), соответствующую позиции крайней осторожности. [6]

Минимаксный критерий; При неизвестных априорных вероятностях появления объектов соответствующих классов при построении РИС возможны ситуации, когда минимизацию значения среднего риска принятия решения осуществляют на основе байесовской стратегии. В этом случае минимизацию значения среднего риска принятия решения осуществить на основе байесовской стратегии невозможно. [7]

Минимаксный критерий приводит к несколько меньшим значениям максимальной дисперсии ошибки. Таким образом, мы могли бы прийти к выводу о том, что оба критерия приводят к довольно близким результатам. Такое имеет место довольно часто, хотя, разумеется, не всегда. [8]

Минимаксный критерий, согласно формуле ( 13 - 4G) для условного риска, не требует знания вероятностных характеристик входного сигнала Х3, как критерий минимума среднего риска. Применяется он в тех случаях, когда распределение Х3 неизвестно, однако известно, что наиболее вероятными будут именно самые неблагоприятные ситуации. Такое положение имеет место в так называемых условиях организованного противодействия, когда приложенным к системе внешним воздействиям специально придают предельно неблагоприятные для работы системы значения. Примером такой конфликтной ситуации может быть стрельба управляющими ракетами по маневрирующему летательному аппарату противника и другие задачи преследования. [9]

Минимаксный критерий целесообразно использовать и при отсутствии конфликтной ситуации, если по каким-то причинам необходимо обеспечить наилучшее качество работы системы именно в наиболее тяжелых ситуациях. Такой подход обычно применяется, например, для систем управления объектом в аварийных ситуациях. Иногда этот критерий применяют и просто из-за полного отсутствия данных о законе распределения внешних воздействий. Однако в последнем случае получается предельно пессимистическое решение, и поэтому более оправданным является задание для воздействий равномерного закона распределения с использованием критерия минимума среднего риска. [10]

Эффективность выпуска новых видов продукции. [11]

Минимаксный критерий Сэвиджа используется в тех случаях, когда требуется в любых условиях избежать большого риска. [12]

Минимаксный критерий риска Сэвиджа также является пессимистическим, но при выборе наилучшего решения ориентирует не на выигрыш, а на риск. [13]

Поэтому минимаксный критерий [44], применяемый при неизвестных р0 и plt использоваться не будет. [14]

Такой минимаксный критерий используется при определении местоположения пунктов экстренной помощи, таких как полицейские участки и станции скорой помощи, с целью минимизировать время оказания помощи в худшем случае [ Toregas et a I. По-видимому, критерий (6.5) ввел в заблуждение некоторых авторов, рассматривавших задачу о наименьшей охватывающей окружности как задачу непрерывной оптимизации, так как, на их взгляд, в постановке задачи отсутствуют какие-либо ограничения на положение точки PQ. Этот пример иллюстрирует важный момент: тот факт, что задачу s4 - можно сформулировать как частный случай задачи &, не дает основания полагать, что общий метод, используемый для решения задачи. Мы уже имели возможность убедиться в справедливости этого принципа в связи с задачей о евклидовом минимальном остов-ном дереве ( разд. [15]

Страницы: 1 2 3 4