运筹学-第16章-决策分析ppt课件.ppt
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1、1第十六章 决策分析 1 不确定情况下的决策不确定情况下的决策 2 风险型情况下的决策风险型情况下的决策 3 效用理论在决策中的应用效用理论在决策中的应用 4 层次分析法层次分析法2第十六章第十六章 决策分析决策分析 “决策” 一词来源于英语 Decision making,直译为“做出决定”。所谓决策,就是为了实现预定的目标在若干可供选择的方案中,选出一个最佳行动方案的过程,它是一门帮助人们科学地决策的理论。3第十六章决策分析第十六章决策分析决策的分类:决策的分类: 按决策问题的重要性分类按决策问题的重要性分类 按决策问题出现的重复程度分类按决策问题出现的重复程度分类 按决策问题的定量分析和
2、定性分析分类按决策问题的定量分析和定性分析分类 按决策问题的自然状态发生分类:按决策问题的自然状态发生分类: 确确 定定 型型 决决 策策 问问 题题 在决策环境完全确定的条件下进行。在决策环境完全确定的条件下进行。 不不 确确 定定 型型 决决 策策 问问 题题 在决策环境不确定的条件下进行,决策者对各自然状态发生的概率在决策环境不确定的条件下进行,决策者对各自然状态发生的概率一无所知。一无所知。 风风 险险 型型 决决 策策 问问 题题 在决策环境不确定的条件下进行,决策者对各自然状态发生的概率在决策环境不确定的条件下进行,决策者对各自然状态发生的概率可以预先估计或计算出来。可以预先估计或
3、计算出来。4构成决策问题的构成决策问题的四个要素四个要素: : 决策目标、行动方案、自然状态、效益值决策目标、行动方案、自然状态、效益值行动方案集:行动方案集: A = sA = s1 1, s, s2 2, , , s, sm m 自然状态集:自然状态集: N = nN = n1 1, n, n2 2, , , n, nk k 效益效益( (函数函数) )值:值:v v = = ( s( si i, n, nj j ) )自然状态发生的概率自然状态发生的概率P=P(sP=P(sj j) j =1, 2, ) j =1, 2, , m, m决策模型的基本结构:决策模型的基本结构:(A, N,
4、P, V)(A, N, P, V)基本结构基本结构(A, N, P, V)(A, N, P, V)常用常用决策表、决策树等表示。决策表、决策树等表示。第十六章决策分析第十六章决策分析5 特征:特征:1 1、自然状态已知;、自然状态已知;2 2、各方案在不同自然状态下的收益、各方案在不同自然状态下的收益值已知;值已知;3 3、自然状态发生不确定。、自然状态发生不确定。 例:某公司需要对某新产品生产批量作出决策,各种批量在不例:某公司需要对某新产品生产批量作出决策,各种批量在不同的自然状态下的收益情况如下表(同的自然状态下的收益情况如下表(收益矩阵收益矩阵):):1 1不确定情况下的决策不确定情况
5、下的决策 N1(需求量大)N2(需求量小)S1(大批量生产)30-6S2(中批量生产)20-2S3(小批量生产)105自然状态自然状态行动方案行动方案 特征:特征:1 1、自然状态已知;、自然状态已知;2 2、各方案在不同自然状态下的收益、各方案在不同自然状态下的收益值已知;值已知;3 3、自然状态发生不确定。、自然状态发生不确定。 例:某公司需要对某新产品生产批量作出决策,各种批量在不例:某公司需要对某新产品生产批量作出决策,各种批量在不同的自然状态下的收益情况如下表(同的自然状态下的收益情况如下表(收益矩阵收益矩阵):): N1(需求量大)N2(需求量小)S1(大批量生产)30-6S2(中
6、批量生产)20-2S3(小批量生产)105自然状态自然状态行动方案行动方案6一、最大最小准则(悲观准则)一、最大最小准则(悲观准则) 决策者从最不利的角度去考虑问题:决策者从最不利的角度去考虑问题: 先选出每个方案在不同自然状态下的最小收益值(最保险),先选出每个方案在不同自然状态下的最小收益值(最保险),然后从这些最小收益值中取最大的,从而确定行动方案。然后从这些最小收益值中取最大的,从而确定行动方案。 用用 (S(Si i, N, Nj j) )表示收益值表示收益值 自然状 态行动方案N1(需求量大)N2(需求量小) Min (Si,Nj)1 j 2S1(大批量生产)30-6-6S2(中批
7、量生产)20-2-2S3(小批量生产)1055(max)1 1不确定情况下的决策不确定情况下的决策7二、最大最大准则(乐观准则)二、最大最大准则(乐观准则) 决策者从最有利的角度去考虑问题:决策者从最有利的角度去考虑问题: 先选出每个方案在不同自然状态下的最大收益值(最乐观),先选出每个方案在不同自然状态下的最大收益值(最乐观),然后从这些最大收益值中取最大的,从而确定行动方案。然后从这些最大收益值中取最大的,从而确定行动方案。 用用 (S(Si i, N, Nj j) )表示收益值表示收益值 自然状 态行动方案N1(需求量大)N2(需求量小)Max (Si,Nj)1 j 2S1(大批量生产)
8、30-630(max)S2(中批量生产)20-220S3(小批量生产)105101 1不确定情况下的决策不确定情况下的决策8三、等可能性准则三、等可能性准则 ( Laplace( Laplace准则准则 ) ) 决策者把各自然状态发生的机会看成是等可能的:决策者把各自然状态发生的机会看成是等可能的: 设每个自然状态发生的概率为设每个自然状态发生的概率为 1/1/事件数事件数 ,然后计算各行动方,然后计算各行动方案的收益期望值。案的收益期望值。 用用 E(SE(Si i ) )表示第表示第I I方案的收益期望值方案的收益期望值 自然状 态行动方案N1(需求量大)p = 1/2N2(需求量小)p
9、= 1/2收益期望值E (Si)S1(大批量生产)30-612(max)S2(中批量生产)20-29S3(小批量生产)1057.51 1不确定情况下的决策不确定情况下的决策9四、乐观系数四、乐观系数( (折衷折衷) )准则准则(Hurwicz(Hurwicz胡魏兹准则胡魏兹准则) ) 决策者取乐观准则和悲观准则的折衷:决策者取乐观准则和悲观准则的折衷: 先确定一个乐观系数先确定一个乐观系数 (0 01 1),然后计算:),然后计算:CVCVi i = = max max (S(Si i, N, Nj j) +) +(1- 1- )min min (S(Si i, N, Nj j) 从这些折衷标
10、准收益值从这些折衷标准收益值CVCVi i中选取最大的,从而确定行动方中选取最大的,从而确定行动方案。案。 取取 = 0.7= 0.7 自然状 态行动方案N1(需求量大)N2(需求量小)CViS1(大批量生产)30-619.2(max)S2(中批量生产)20-213.4S3(小批量生产)1058.51 1不确定情况下的决策不确定情况下的决策10五、后悔值准则(五、后悔值准则(Savage Savage 沙万奇准则)沙万奇准则) 决策者从后悔的角度去考虑问题:决策者从后悔的角度去考虑问题: 把在不同自然状态下的最大收益值作为理想目标,把各方案的把在不同自然状态下的最大收益值作为理想目标,把各方案
11、的收益值与这个最大收益值的差称为未达到理想目标的后悔值,然后收益值与这个最大收益值的差称为未达到理想目标的后悔值,然后从各方案最大后悔值中取最小者,从而确定行动方案。从各方案最大后悔值中取最小者,从而确定行动方案。 用用a aijij表示后悔值,构造后悔值矩阵:表示后悔值,构造后悔值矩阵: 自然状 态行动方案N1(需求量大)N2(需求量小) Max aij 1 j 2S1(大批量生产)0 (30,理想值)11 5-(-6)11S2(中批量生产)10 (30-20)7 5-(-2)10 (min)S3(小批量生产)20 (30-10)0 (5,理想值)201 1不确定情况下的决策不确定情况下的决
12、策11 特征:特征:1 1、自然状态已知;、自然状态已知;2 2、各方案在不同自然状态下的收益、各方案在不同自然状态下的收益值已知;值已知;3 3、自然状态发生的概率分布已知。、自然状态发生的概率分布已知。一、最大可能准则一、最大可能准则 在一次或极少数几次的决策中,取概率最大的自然状态,按照在一次或极少数几次的决策中,取概率最大的自然状态,按照确定型问题进行讨论。确定型问题进行讨论。 自然状 态行动方案N1(需求量大)p(N1) = 0.3N2(需求量小)p(N2) = 0.7概率最大的自然状态 N2S1(大批量生产)30-6-6S2(中批量生产)20-2-2S3(小批量生产)1055 (m
13、ax)2 2风险型情况下的决策风险型情况下的决策12二、期望值准则二、期望值准则 根据各自然状态发生的概率,求不同方案的期望收益值,取其根据各自然状态发生的概率,求不同方案的期望收益值,取其中最大者为选择的方案。中最大者为选择的方案。 E(SE(Si i) = ) = P(NP(Nj j) ) (S(Si i,N,Nj j) ) 自然状 态行动方案N1(需求量大)p(N1) = 0.3N2(需求量小)p(N2) = 0.7E(Si)S1(大批量生产)30-64.8S2(中批量生产)20-24.6S3(小批量生产)1056.5 (max)2 2风险型情况下的决策风险型情况下的决策13三、决策树法
14、三、决策树法具体步骤:具体步骤:(1) (1) 从左向右绘制决策树;从左向右绘制决策树;(2) (2) 从右向左计算各方案的期望值,并将结果标在相应从右向左计算各方案的期望值,并将结果标在相应方案节点的上方;方案节点的上方;(3) (3) 选收益期望值最大选收益期望值最大( (损失期望值最小损失期望值最小) )的方案为最优的方案为最优方案,并在其它方案分支上打方案,并在其它方案分支上打记号。记号。主要符号主要符号 决策点决策点 方案节点方案节点 结果节点结果节点2 2风险型情况下的决策风险型情况下的决策14前例前例 根据下图说明根据下图说明S S3 3是最优方案,收益期望值为是最优方案,收益期
15、望值为6.56.5。决决策策S1S2S3大批量生产大批量生产中批量生产中批量生产小批量生产小批量生产N1( 需求量大需求量大 );P(N1) = 0.3N1( 需求量大需求量大 );P(N1) = 0.3N1( 需求量大需求量大 );P(N1) = 0.3N2( 需求量小需求量小 );P(N2) = 0.7N2( 需求量小需求量小 );P(N2) = 0.7N2( 需求量小需求量小 );P(N2) = 0.730-62010-254.84.66.56.52 2风险型情况下的决策风险型情况下的决策15四、灵敏度分析四、灵敏度分析 研究分析决策所用的数据在什么范围内变化时研究分析决策所用的数据在什
16、么范围内变化时, ,原最优决策方原最优决策方案仍然有效案仍然有效. . 前例前例 取取 P(NP(N1 1) = p , P(N) = p , P(N2 2) = 1- p . ) = 1- p . 那么那么 E(SE(S1 1) = p) = p 30 + (1-p)30 + (1-p) (-6) = 36p - 6 (-6) = 36p - 6 p=0.35p=0.35为转折概率为转折概率 E(SE(S2 2) = p) = p 2 20 + (1-p)0 + (1-p) (-2) = 22p - 2 (-2) = 22p - 2 实际的概率值距转实际的概率值距转 E(SE(S3 3) =
17、 p) = p 1 10 + (1-p)0 + (1-p) (+5) = 5p + 5 (+5) = 5p + 5 折概率越远越稳定折概率越远越稳定E(S1)E(S2)E(S3)010.35p取取S3取取S12 2风险型情况下的决策风险型情况下的决策16 2 2风险型情况下的决策风险型情况下的决策 在实际工作中,如果状态概率、收益值在其可在实际工作中,如果状态概率、收益值在其可能发生的变化的范围内变化时,最优方案保持不变,能发生的变化的范围内变化时,最优方案保持不变,则这个方案是比较稳定的。反之如果参数稍有变化则这个方案是比较稳定的。反之如果参数稍有变化时,最优方案就有变化,则这个方案就不稳定
18、的,时,最优方案就有变化,则这个方案就不稳定的,需要我们作进一步的分析。就自然状态需要我们作进一步的分析。就自然状态N N1 1的概率而的概率而言,当其概率值越远离转折概率,则其相应的最优言,当其概率值越远离转折概率,则其相应的最优方案就越稳定;反之,就越不稳定。方案就越稳定;反之,就越不稳定。17五、全情报的价值(五、全情报的价值(EVPIEVPI)全情报:关于自然状况的确切消息。全情报:关于自然状况的确切消息。 在前例,当我们不掌握全情报时得到在前例,当我们不掌握全情报时得到 S S3 3 是最优方案,数学期是最优方案,数学期望最大值为望最大值为 0.30.3* *10 + 0.710 +
19、 0.7* *5 = 6.55 = 6.5万万 记为记为 EVEVW0W0PIPI。 若得到全情报:当知道自然状态为若得到全情报:当知道自然状态为N N1 1时,决策者必采取方案时,决策者必采取方案S S1 1,可获得收益可获得收益3030万,概率万,概率0.30.3;当知道自然状态为;当知道自然状态为N N2 2时,决策者必采时,决策者必采取方案取方案S S3 3,可获得收益,可获得收益5 5万万, , 概率概率0.70.7。于是,全情报的期望收益为。于是,全情报的期望收益为 EVEVW WPIPI = 0.3 = 0.3* *30 + 0.730 + 0.7* *5 = 12.55 = 1
20、2.5万万 那么,那么, EVPI = EVEVPI = EVW WPI - EVPI - EVW0W0PIPI = 12.5 - 6.5 = 6 = 12.5 - 6.5 = 6万万 即这个全情报价值为即这个全情报价值为6 6万。当获得这个全情报需要的成本小于万。当获得这个全情报需要的成本小于6 6万时,决策者应该对取得全情报投资,否则不应投资。万时,决策者应该对取得全情报投资,否则不应投资。注:一般注:一般“全全”情报仍然存在可靠性问题。情报仍然存在可靠性问题。2 2风险型情况下的决策风险型情况下的决策18六、具有样本情报的决策分析(贝叶斯决策)六、具有样本情报的决策分析(贝叶斯决策) 先
21、验概率:由过去经验或专家估计的将发生事件的概率;先验概率:由过去经验或专家估计的将发生事件的概率; 后验概率:利用样本情报对先验概率修正后得到的概率;后验概率:利用样本情报对先验概率修正后得到的概率; 在贝叶斯决策法中,可以根据样本情报来修正先验概率,得到后在贝叶斯决策法中,可以根据样本情报来修正先验概率,得到后验概率。如此用决策树方法,可得到更高期望值的决策方案。验概率。如此用决策树方法,可得到更高期望值的决策方案。 在自然状态为在自然状态为N Nj j的条件下咨询结果为的条件下咨询结果为I Ik k的条件概率,可用全概的条件概率,可用全概率公式计算率公式计算再用贝叶斯公式计算再用贝叶斯公式
22、计算条件概率的定义:条件概率的定义: 乘法公式乘法公式).(,2, 1)()()(1kNPNIPIPmjjjkk. 2, 1, 2, 1)()()(kmjIPINPINPkkjkj)()()(APABPABP)()()(ABPAPABP2 2风险型情况下的决策风险型情况下的决策19例例3 3、(在例、(在例2 2基础上得来)基础上得来) 某公司现有三种备选行动方案。某公司现有三种备选行动方案。S1:大批量生产;大批量生产; S2 :中批量生产;:中批量生产; S3 :小批量生产。未来市场对这种产品需求小批量生产。未来市场对这种产品需求情况有两种可能发生的自然状态。情况有两种可能发生的自然状态。
23、N1 :需求量大;需求量大; N2 :需求量小,且:需求量小,且N1的发的发生概率即生概率即P(N1)=0.3; N2的发生概率即的发生概率即P(N2)=0.7 。经估计,采用某一行动方。经估计,采用某一行动方案而实际发生某一自然状态时,公司的案而实际发生某一自然状态时,公司的收益下表所示收益下表所示 :2 2风险型情况下的决策风险型情况下的决策N1N2S130-6S220-2S3105 现在该公司欲委托一个咨询公司作现在该公司欲委托一个咨询公司作市场调查。咨询公司调查的结果也有两市场调查。咨询公司调查的结果也有两种,种, I1 :需求量大;:需求量大; I2 :需求量小。并:需求量小。并且根
24、据该咨询公司积累的资料统计得知,且根据该咨询公司积累的资料统计得知,当市场需求量已知时,咨询公司调查结当市场需求量已知时,咨询公司调查结论的条件概率如下表所示:论的条件概率如下表所示:自自然然状状态态条条件件概概率率调调查查结结论论N1N2I1P(I1 /N1)=0.8P(I1 /N2)=0.1I2P(I2 /N1)=0.2P(I2 /N2)=0.9 我们该如何用样本情报进行决策呢我们该如何用样本情报进行决策呢? ?如果样本情报要价如果样本情报要价3 3万元,决策是否要使万元,决策是否要使用这样的情报呢?用这样的情报呢?20 图图16-3 当用决策树求解该当用决策树求解该问题时,首先将该问题问
25、题时,首先将该问题的决策树绘制出来,如的决策树绘制出来,如图图16-3。 为了利用决策树求为了利用决策树求解,由决策树可知,我解,由决策树可知,我们需要知道咨询公司调们需要知道咨询公司调查结论的概率和在咨询查结论的概率和在咨询公司调查结论已知时公司调查结论已知时,作作为自然状态的市场需求为自然状态的市场需求量的条件概率。量的条件概率。2 2风险型情况下的决策风险型情况下的决策21 首先,由全概率公式求得联合概率表:首先,由全概率公式求得联合概率表:2 2风险型情况下的决策风险型情况下的决策联合概率联合概率N1N2由全概率求得由全概率求得I10.240.07P(I1) =0.31I20.060.
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