Современные проблемы сервиса и туризма 2009_v.3_#3 | Page 73

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ГОСТИНИЧНОМ БИЗНЕСЕ (для 30 комнат), (для 50 комнат). Таким образом, таблица последствий имеет следующий вид (табл. 3). (для 40 комнат), Таблица 3 Тип отеля 20 номеров 0 –281 000 1 –226 250 30 номеров –412 250 40 номеров 50 номеров … 50 814 000 –357 500 … 1 230 250 –563 000 –508 250 … 1 627 000 –716 750 –662 000 … 2 020 750 Какое  же решение нужно принять ЛПР? В  ситуации полной неопределенности могут быть высказаны лишь некоторые рекомендации предварительного характера. Они не  обязательно будут приняты ЛПР. Многое будет зависеть, например, от его склонности к риску. Но как оценить риск в данной схеме? Допустим, мы хотим оценить риск, который несет  i-е решение. Нам неизвестна реальная ситуация. Но  если  бы ее знали, Тип отеля 20 номеров 30 номеров 40 номеров 50 номеров 0 0 131 250 282 000 435 750 то выбрали бы наилучшее решение, т. е. приносящее наибольший доход. Иначе говоря, если ситуация есть j-я, то было бы принято решение, дающее доход q j = max q ij . Значит, i принимая i-е решение, мы рискуем получить не q j, а только qij, значит, принятие i-го решения несет риск недобрать rij =q j-qij. Матрица R= (rij) называется матрицей рисков. В  примере с  арендой отеля матрица рисков представлена в табл. 4. 1 0 131 250 282 000 435 750 Заметим для дальнейшего, что здесь мы в первый раз встретились с количественной оценкой риска. Некоторым ориентиром при принятии решений могут служить следующие правила-рекомендации. … … … … … … Таблица 4 50 1 206 750 790 500 393 750 0 1. Правило Вальда (правило крайнего пессимизма). Рассматривая  i-е решение, будем полагать, что на  самом деле ситуация складывается самая плохая, т. е. приносящая самый малый доход a i = min q ij . Но теперь уж j выберем решение i0 с наибольшим a i . Итак, Профессиональное туристское образование: методические аспекты 71