Байесовские сети как инструмент поддержки принятия решений в условиях неопределённости, страница 8

Соответствующую диаграмму влияния следует загрузить из файла «pigs.net». Проигрывая различные сценарии, убедитесь, что оптимальная политика витаминного курса формулируется следующим образом: «В 1-й месяц ― не делать инъекции; во 2-й месяц ― делать инъекции, если результаты теста остаются плохими; в 3-й месяц ― делать инъекции, если делали во 2-м месяце, и в любом случае, если результаты теста плохие».

2. Задание на самостоятельную работу.

Постройте диаграмму влияния для поддержки принятия решений в следующей предметной области.

Руководство предприятия в конце очередного месяца решает вопрос, целесообразно проводить профилактический ремонт оборудования или нет. Необходимо разработать оптимальную политику профилактики в зависимости от развития ситуации на период 4 месяца при следующих характеристиках производственного процесса.

При нормальном течении производственного процесса, когда оборудование работает безотказно, предприятие выпускает 500 ед. продукции, которая реализуется по цене 70 у. е. при себестоимости 45 у. е. за единицу.

Полагается, что число отказов в течение месяца ― случайная величина, распределённая по закону Пуассона. Интенсивность отказов в месяц зависит от состояния оборудования в начале месяца: при хорошем состоянии

Таблица 2.2

, при удовлетворительном , при плохом . Каждый отказ оборудования приводит к простою производственного процесса на время устранения неисправностей и недопроизводству 50 ед. продукции. Затраты на ремонтные работы в случае отказа составляют 500 у. е.

Руководство предприятия имеет возможность провести в начале месяца профилактический ремонт оборудования, затратив на него 250 у. е. Потери от простоя при этом аналогичны случаю внепланового ремонта – 50 ед. Решение о прерывании производственного процесса на профилактику принимается на основе представлений о состоянии оборудования в конце последнего месяца.

Модель изменения во времени состояния оборудования предполагает, что этот процесс развивается по следующей системе правил: в зависимости от количества отказов, произошедших за текущий месяц, делается вывод о состоянии оборудования, как показано в табл. 2.2.

После профилактического ремонта оборудования в начале месяца его состояние может измениться так:

«В СЛУЧАЕ состояния оборудования в начале месяца: а) хорошего:  оно остаётся хорошим;

б) удовлетворительного:  c вероятностью 0.5 может стать хорошим и с той же вероятностью остаться удовлетворительным ;

в) плохого: с вероятностью 2/3 может стать удовлетворительным и с вероятностью 1/3 ― остаться плохим».