运筹学经典第十六章决策分析精品文稿.ppt
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1、运筹学经典课件第十六章决策分析第1页,本讲稿共41页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。第2页,本讲稿共41页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
2、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一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。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可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。以预先估计或计算出来。第3页,本讲稿共41页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
3、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,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第4页,本讲稿共41页5 特征:特征:1 1、自然状态已知
4、;、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):):11不确定情况下的决策不确定情况下的决策 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
5、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第5页,本讲稿共41页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
6、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11不确定情况下的决策不确定情况下的决策第6页,本讲稿共41页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
7、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11不确定情况下的决策不确定情况下的决策第7页,本讲稿共41页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11不确定情况下的决策不确定情况下的决策第8页,本
8、讲稿共41页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=0.711不确定情况下的决策不确定情况下的决策第9页,本讲稿共41页10五、后悔
9、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:11不确定情况下的决策不确定情况下的决策第10页,本讲稿共41页11
10、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。22风险型情况下的决策风险型情况下的决策第11页,本讲稿共41页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,取其中最大者为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
11、者为选择的方案。选择的方案。E(SE(Si i)=)=P(NP(Nj j)(S(Si i,N,Nj j)22风险型情况下的决策风险型情况下的决策第12页,本讲稿共41页13三、决策树法三、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,并将结果标在相应方案节点的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;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)的方案为最优方案,的方案为最优方案,并在其它方案分支上打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
12、节点方案节点 结果节点结果节点22风险型情况下的决策风险型情况下的决策第13页,本讲稿共41页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)=0.730-62010-254.84.66.56.522
13、风险型情况下的决策风险型情况下的决策第14页,本讲稿共41页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
14、距转实际的概率值距转 E(SE(S3 3)=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S122风险型情况下的决策风险型情况下的决策第15页,本讲稿共41页16 22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、收益值在其可能发生的在实际工作中,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,则这个方案是比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时,最优方案就有变化,较稳定的。反之如
15、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的,需要我们作进一步的分析。就自然则这个方案就不稳定的,需要我们作进一步的分析。就自然状态状态N N1 1的概率而言,当其概率值越远离转折概率,则其相的概率而言,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。应的最优方案就越稳定;反之,就越不稳定。第16页,本讲稿共41页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,数学期望最大值为是最优方案,数学期
16、望最大值为 0.3*10+0.7*5=6.50.3*10+0.7*5=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,可获得收益益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,决策者必采取方案时,决策者必采取方案S S3 3,可获得,可获得收益收益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*30+0.7*5=12.5=0.3*30+0.7*5=1
17、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,万时,决策者应该对取得全情报投资,否则不应投资。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。22风险型情况下的决策风险型情况下的决策第17页,本讲稿共41页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)先验概率:由过去经验或专
18、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,得到后验概率。在贝叶斯决策法中,可以根据样本情报来修正先验概率,得到后验概率。如此用决策树方法,可得到更高期望值的决策方案。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,可用全概率公式的条件概率,可用全概率公式计算计算再用贝叶斯公式计算再用贝叶斯公式计算条件概率的定义:条件概率
19、的定义:乘法公式乘法公式22风险型情况下的决策风险型情况下的决策第18页,本讲稿共41页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:大批量生产;生产;S2:中批量生产;:中批量生产;S3:小批量生产。: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。然状态。N1:需求量大;:需求量大;N2:需求量小,且:需求量小,且N1的发生概率即的发生概率即P(N1)=0.3;N2的发生概率即的发生概率即P(N2)=0.7。经估计,采用某一行动方案而。经估计,采用
20、某一行动方案而实际发生某一自然状态时,公司的收益下实际发生某一自然状态时,公司的收益下表所示表所示:22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市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种,场调查。咨询公司调查的结果也有两种,I1:需求量大;:需求量大;I2:需求量小。并且根据该咨:需求量小。并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,咨询公司调查结论的条件概率如下表所示:时,咨询公司调查结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
21、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?如如果样本情报要价果样本情报要价3 3万元,决策是否要使用这样万元,决策是否要使用这样的情报呢?的情报呢?第19页,本讲稿共41页20 图图16-3 当用决策树求解该问当用决策树求解该问题时,首先将该问题的决题时,首先将该问题的决策树绘制出来,如图策树绘制出来,如图16-3。为了利用决策树求解,由为了利用决策树求解,由决策树可知,我们需要知道咨决策树可知,我们需要知道咨询公司调查结论的概率和在咨询公司调查
22、结论的概率和在咨询公司调查结论已知时询公司调查结论已知时,作为作为自然状态的市场需求量的条自然状态的市场需求量的条件概率。件概率。22风险型情况下的决策风险型情况下的决策第20页,本讲稿共41页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:22风险型情况下的决策风险型情况下的决策联合概率N1N2由全概率求得I10.240.07P(I1)=0.31I20.060.63P(I2)=0.69 然后,由条件概率公式然后,由条件概率公式P(N/I)=P(NI)/P(I)P(N/I)=P(NI)/P(I)求得在调查结论已知时的条件概率表:求得在调查结论已知时的条件概率表:条件概
23、率P(N/I)N1N2I10.77420.2258I20.08700.9130 最后,在决策树上计算各个节点的期望值,结果如图最后,在决策树上计算各个节点的期望值,结果如图16-416-4,结论为:当调查结论,结论为:当调查结论表明需求量大时,采用大批量生产;当调查结论表明需求量小时,采用小批量生产。表明需求量大时,采用大批量生产;当调查结论表明需求量小时,采用小批量生产。第21页,本讲稿共41页22 10.530221.87125.435图图16-422风险型情况下的决策风险型情况下的决策第22页,本讲稿共41页23 22风险型情况下的决策风险型情况下的决策 由决策树上的计算可知,公司的期望
24、收益可达到由决策树上的计算可知,公司的期望收益可达到10.530210.5302万元,比不进行市场调查的公司万元,比不进行市场调查的公司收益收益6.56.5万元要高,其差额就是样本情报的价值,记为万元要高,其差额就是样本情报的价值,记为EVSIEVSI。EVSI=10.5302-6.5=4.0302(EVSI=10.5302-6.5=4.0302(万元万元)所以当咨询公司市场调查的要价低于所以当咨询公司市场调查的要价低于4.03024.0302万元时,公司可考虑委托其进行市场调查,否万元时,公司可考虑委托其进行市场调查,否则就不进行市场调查。在这里,因为公司要价则就不进行市场调查。在这里,因为
25、公司要价3 3万元,所以应该委托其进行市场调查。万元,所以应该委托其进行市场调查。进一步,我们可以利用样本情报的价值与前面的全情报的价值进一步,我们可以利用样本情报的价值与前面的全情报的价值(EVPI)(EVPI)的比值来定义样本情报的效率,的比值来定义样本情报的效率,作为样本情报的度量标准。作为样本情报的度量标准。样本情报效率样本情报效率=EVSI/EVPI*100%=EVSI/EVPI*100%上例中,样本情报价值的效率为上例中,样本情报价值的效率为4.0302/6*100%=67.17%4.0302/6*100%=67.17%,也就是说,这个样本情报相当于全,也就是说,这个样本情报相当于
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