《不确定性决策方法》课件.pptx

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1、不确定性决策方法 制作人：制作者ppt时间：2024年X月目录第第1 1章章 简介简介第第2 2章章 概率分析法概率分析法第第3 3章章 排序方法排序方法第第4 4章章 神经网络方法神经网络方法第第5 5章章 决策方法的实现与评价决策方法的实现与评价 0101第1章 简介 课程介绍本课程将介绍不确定性决策方法的相关知识，旨在帮助学生了解决策方法的基本概念、分类、评价指标及适用范围。决策方法概述决策是指在较为复杂的情况下，通过一定的分析、比较和选择等过程，做出使自己满意的判断和决定的思维活动。决策方法的定义和基本概念确定性决策方法是指在决策过程中，因为数据、信息都是准确的，决策结果也是唯一确定的

2、。而不确定性决策方法则是指在决策过程中，因为数据、信息不完全或存在误差，决策结果无法完全确定。确定性决策方法和不确定性决策方法的区别需要了解决策方法的定义和基本概念，以及不确定性决策方法和确定性决策方法的区别。要点 不确定性决策方法分类及适用范围概率分析法是指基于概率分布的方法，通过对决策结果的可能性进行分析和评估，来判断决策的准确性和可行性。概率分析法排序方法是指将决策因素按照一定的规则进行排序，然后对排序结果进行评估，选出最优决策方案的方法。排序方法神经网络方法是指将大量样本数据通过神经网络进行训练，在得到新数据时通过网络进行预测或分类。神经网络方法需要了解不确定性决策方法的分类及适用范围

3、，其中包括概率分析法、排序方法和神经网络方法。要点决策方法的评价指标决策应当符合实际情况，且选择的方案应当符合决策者的利益和目标。合理性选择的决策方案应当在可行性上具备可行性，并且能够被实施。可行性决策方案应当具备一定的灵活性，能够在不同情况下作出相应调整和变化。灵活性需要了解决策方法的评价指标，其中包括合理性、可行性和灵活性。要点概率分析法是指基于概率分布的方法，通过对决策结果的可能性进行分析和评估，来判断决策的准确性和可行性。概率分析法0103神经网络方法是指将大量样本数据通过神经网络进行训练，在得到新数据时通过网络进行预测或分类。神经网络方法02排序方法是指将决策因素按照一定的规则进行排

4、序，然后对排序结果进行评估，选出最优决策方案的方法。排序方法排序方法排序方法优点：能够比较多个决策因素优点：能够比较多个决策因素的重要性，为决策者提供决策的重要性，为决策者提供决策建议。建议。缺点：排序方法受到排名规则缺点：排序方法受到排名规则的影响，规则的制定和选择不的影响，规则的制定和选择不当会导致决策结果不准确。当会导致决策结果不准确。神经网络方法神经网络方法优点：能够处理大量的非线性优点：能够处理大量的非线性问题，适用于不确定性和复杂问题，适用于不确定性和复杂性大的决策问题。性大的决策问题。缺点：需要大量的训练数据，缺点：需要大量的训练数据，算法的不透明性和不易解释。算法的不透明性和不

5、易解释。模糊数学方法模糊数学方法优点：能够处理不确定和模糊优点：能够处理不确定和模糊性的决策问题，具有普适性。性的决策问题，具有普适性。缺点：需要处理模糊数学方法缺点：需要处理模糊数学方法的理论和算法，运算复杂度高，的理论和算法，运算复杂度高，不易理解和解释。不易理解和解释。不同决策方法的优缺点比较概率分析法概率分析法优点：准确性高，对决策结果优点：准确性高，对决策结果的评估更加科学和客观。的评估更加科学和客观。缺点：需要完整的数据集和统缺点：需要完整的数据集和统计方法，工作量大；无法考虑计方法，工作量大；无法考虑不确定性和复杂因素对决策的不确定性和复杂因素对决策的影响。影响。决策方法的评价决

6、策方法的评价决策方法的评价是很重要的，常用的评价指标有合理性、决策方法的评价是很重要的，常用的评价指标有合理性、可行性和灵活性。在选择决策方法时，应当考虑到决策问可行性和灵活性。在选择决策方法时，应当考虑到决策问题的特点和需求，综合评价各个决策方法。题的特点和需求，综合评价各个决策方法。0202第2章 概率分析法 基本原理随机变量和概率分布是概率分析法的基本概念，与确定性决策方法不同的是，概率分析法引入了不确定性因素，从而更能反映实际情况。确定性决策方法和概率分析法的区别概率分析法考虑不确定性因素，而确定性决策方法假设所有参数都是确定的。不确定性概率分析法能够根据决策者的风险偏好进行模型处理，

7、而确定性决策方法一般没有这种能力。风险偏好概率分析法可以通过概率分布对结果进行评估，而确定性决策方法只能得出一个确定的结果。结果评估 常用的概率分析方法概率模型是概率分析法的基础，它可以描述随机变量的概率分布和关系。概率模型概率分布函数是概率模型的一种表达形式，它可以描述随机变量在某个取值范围内的概率分布情况。概率分布函数概率分析可以帮助我们更好地了解和评估决策的风险和不确定性因素，从而制定出更加合理和有效的决策方案。概率分析的意义和作用最大似然法是一种确定概率模型参数的方法，它通过样本数据来估计模型参数的值。最大似然法最大似然法是一种确定概率模型参数的方法，它通过样本数据来估计模型参数的值。

8、最大似然法0103蒙特卡洛模拟法是一种随机模拟方法，它可以通过随机抽样来模拟概率分布，从而得出决策结果。蒙特卡洛模拟法02贝叶斯方法是一种推断概率事件的方法，它可以基于已有的信息来计算事件的概率分布。贝叶斯方法实例分析实例分析实例分析是概率分析方法的重要应用，它可以帮助我们更实例分析是概率分析方法的重要应用，它可以帮助我们更好地了解和评估决策的风险和不确定性因素。在实例分析好地了解和评估决策的风险和不确定性因素。在实例分析中，我们需要建立理论模型，收集并处理数据，然后求解中，我们需要建立理论模型，收集并处理数据，然后求解和评价模型，最终得出合理的决策方案。和评价模型，最终得出合理的决策方案。适

9、用场景适用场景概率分析法适用于存在不确定概率分析法适用于存在不确定性因素的决策问题。性因素的决策问题。确定性决策方法适用于决策参确定性决策方法适用于决策参数完全确定的情况。数完全确定的情况。优缺点优缺点概率分析法的优点是能够更全概率分析法的优点是能够更全面和准确地评估决策风险，缺面和准确地评估决策风险，缺点是需要收集和处理大量的数点是需要收集和处理大量的数据。据。确定性决策方法的优点是简单确定性决策方法的优点是简单易行，缺点是不能考虑不确定易行，缺点是不能考虑不确定性因素和风险偏好。性因素和风险偏好。应用领域应用领域概率分析法广泛应用于金融、概率分析法广泛应用于金融、保险、医疗等领域的决策问题

10、。保险、医疗等领域的决策问题。确定性决策方法主要应用于工确定性决策方法主要应用于工程、管理等领域的决策问题。程、管理等领域的决策问题。概率分析法与确定性决策方法的比较区别区别概率分析法考虑不确定性因素，概率分析法考虑不确定性因素，而确定性决策方法假设所有参而确定性决策方法假设所有参数都是确定的。数都是确定的。概率分析法能够根据决策者的概率分析法能够根据决策者的风险偏好进行模型处理，而确风险偏好进行模型处理，而确定性决策方法一般没有这种能定性决策方法一般没有这种能力。力。概率分析法可以通过概率分布概率分析法可以通过概率分布对结果进行评估，而确定性决对结果进行评估，而确定性决策方法只能得出一个确定

11、的结策方法只能得出一个确定的结果。果。0303第3章 排序方法 基本原理排序方法是将一组对象按照某种规则从小到大或从大到小进行排序的过程。TOPSIS法和层次分析法是常用的排序方法。TOPSIS法是一种基于多准则决策的排序方法，层次分析法则是一种用于权重确定的方法。TOPSIS法确定决策矩阵思路和步骤归一化决策矩阵确定权重向量计算正负理想解TOPSISTOPSIS法的优法的优缺点缺点TOPSISTOPSIS法的优点包括计算简单易懂、通用性较强、可以法的优点包括计算简单易懂、通用性较强、可以处理带有负值的数据等。缺点则是不够灵活、要求权重确处理带有负值的数据等。缺点则是不够灵活、要求权重确定准确

12、、对输入数据的假设过于严格等。定准确、对输入数据的假设过于严格等。TOPSIS法的应用案例帮助学校对不同的教学方案进行排序和评估，以确定最优的方案教育评估帮助企业从多个物流供应商中选择最合适的合作伙伴物流供应商选择帮助购房者从众多房源中选择最符合个人需求的房源房屋选择 层次分析法层次分析法是多标准决策的一种方法，它通过构建目标层次结构和判断矩阵来确定各个指标的相对权重。原理和步骤判断矩阵的构建和权重的确定优缺点 实例分析实例分析在实际运用中，我们可以使用在实际运用中，我们可以使用TOPSISTOPSIS法或层次分析法来法或层次分析法来进行决策。例如，在选购一款手机时，我们可以从品牌、进行决策。

13、例如，在选购一款手机时，我们可以从品牌、价格、屏幕大小、内存等多个维度来考虑，然后通过价格、屏幕大小、内存等多个维度来考虑，然后通过TOPSISTOPSIS法或层次分析法来进行排序和评估。法或层次分析法来进行排序和评估。0404第4章 神经网络方法 基本原理神经元、连接权和激励函数神经网络的定义和基本概念前馈网络、反向传播网络、Hopfield网络等神经网络的分类和结构神经网络的特点和优势要点 神经网络模型的建立和训练输入、权值、偏差等神经元的模型和参数随机初始化、反向传播算法等权值和偏差的初始化和调整均方误差、交叉熵等损失函数的定义和优化模型的设计和训练方法要点神经网络方法的应用和优缺点分类

14、、回归、识别等神经网络方法在决策中的应用场景适应性强、鲁棒性好、需要大量数据等神经网络方法的优点和局限性准确率、召回率、F1值等神经网络方法的实际效果和评价神经网络方法的应用和发展前景要点数据的获取和处理数据的获取和处理收集数据并进行清洗收集数据并进行清洗划分训练集和测试集划分训练集和测试集进行特征工程和编码进行特征工程和编码使用数据增强技术使用数据增强技术模型的评价和优化模型的评价和优化计算准确率和其他评价指标计算准确率和其他评价指标分析模型的误差来源分析模型的误差来源尝试增大模型容量尝试增大模型容量使用正则化等技术使用正则化等技术要点要点应用神经网络方法解决实际问应用神经网络方法解决实际问

15、题的流程题的流程需要注意的细节和技巧需要注意的细节和技巧实例分析模型的建立和训练模型的建立和训练确定模型的结构确定模型的结构初始化权值和偏差初始化权值和偏差选择适当的损失函数选择适当的损失函数优化模型的参数优化模型的参数能够处理各种类型的输入数据适应性强0103通过反向传播算法自动更新权值和偏差能够自学习02对输入数据的噪声和变化具有容错性鲁棒性好神经网络的局限性神经网络方法需要大量的数据和计算资源，对模型的结构和超参数的选择比较敏感，对于复杂问题的解释性较差，存在过拟合和欠拟合等问题。神经网络的分类神经网络的分类神经网络根据不同的网络结构和算法设计可以分为多种类神经网络根据不同的网络结构和算

16、法设计可以分为多种类型，包括前馈网络、反向传播网络、型，包括前馈网络、反向传播网络、HopfieldHopfield网络等，具网络等，具有不同的应用场景和特性。有不同的应用场景和特性。神经网络的应用包括人脸识别、物体识别等图像识别包括文本分类、情感分析等自然语言处理基于用户行为和偏好进行个性化推荐推荐系统神经网络方法在多个领域中的成功应用要点 0505第5章 决策方法的实现与评价 决策方法的实施流程根据问题的复杂程度和决策的影响范围，确定决策目标的范围和重要性明确决策目标通过市场调查、问卷调查、专家访谈等方式，收集与决策相关的信息收集信息根据收集的信息，运用决策分析方法对问题进行分析分析决策问

17、题根据分析结果，制定可行的决策方案，并进行风险评估和效果预测制定方案决策方法的评价指标决策方法是否符合客观实际，是否考虑到了主观和客观因素的平衡合理性决策方法是否可行，能否被实际操作和使用可行性决策方法是否具有灵活性，能否应对不同的决策问题和场景灵活性 分析企业内外部环境的优劣势，帮助企业制定战略决策SWOT分析法0103用数学模型评价决策方案中因素的模糊程度，帮助决策人员做出科学的决策模糊综合评判法02将决策问题分层，通过对层级关系和权重进行判断，帮助决策人员做出决策层次分析法层次分析法层次分析法适合对层级关系较为复杂的决适合对层级关系较为复杂的决策问题策问题能够准确反映各因素之间的优能够准

18、确反映各因素之间的优先级关系先级关系模糊综合评判法模糊综合评判法适合对经验不足、数据不完备适合对经验不足、数据不完备的决策问题的决策问题更符合实际情况，能够反映不更符合实际情况，能够反映不确定性确定性TOPSISTOPSIS法法适合对决策方案进行排序的决适合对决策方案进行排序的决策问题策问题更加科学和客观，排除了主观更加科学和客观，排除了主观偏见偏见决策方法的选择和组合SWOTSWOT分析法分析法适合对企业内外部环境进行分适合对企业内外部环境进行分析的决策问题析的决策问题能够帮助企业制定长远的发展能够帮助企业制定长远的发展战略战略决策方法的优化和迭代1.收集反馈信息，了解决策方法的使用情况和效

19、果反馈；2.适时进行修正和更新，不断改进决策方法的有效性和实用性；3.寻求更加科学的决策方法和理论，拓展决策方法的应用范围和深度。决策方法的发展决策方法的发展趋势和前景展望趋势和前景展望随着社会发展和科技进步，未来决策面临的不确定性将会随着社会发展和科技进步，未来决策面临的不确定性将会更大，决策方法也需要更加先进和科学。未来决策方法的更大，决策方法也需要更加先进和科学。未来决策方法的发展趋势包括：发展趋势包括：1.1.数据驱动的决策方法，通过大数据技术对决策问题进行数据驱动的决策方法，通过大数据技术对决策问题进行分析和判断；分析和判断；2.2.人工智能的应用，通过机器学习和深度学习等技术，实人工智能的应用，通过机器学习和深度学习等技术，实现决策自动化和智能化；现决策自动化和智能化；3.3.多学科的融合，通过融合不同学科的决策方法和理论，多学科的融合，通过融合不同学科的决策方法和理论，拓展决策方法的应用场景和效果。拓展决策方法的应用场景和效果。要点明确决策目标、收集信息、分析决策问题、制定方案、实施决策决策流程的步骤和环节合理性、可行性、灵活性决策方法的评价指标SWOT分析法、层次分析法、模糊综合评判法、TOPSIS法、经验判断法不同决策方法的应用效果和优缺点根据决策问题的特点和要求，选择合适的决策方法，或者将不同的决策方法进行组合和应用决策方法的选择和组合 再会！