决策论讲义(PPT62张)

由于对于各自然状态发生的概率，决策 者是一无所知的，只能靠决策者的主观倾 向进行决策。因此，决策者的经验和性格 常常在决策中起主导作用。 ·乐观准则 ·悲观准则 ·等可能性准则 ·折中准则 ·后悔值准则
1、乐观准则（最大最大准则；冒险型决策）
决策者从最有利的结果去考虑问题，先找出 每个方案在不同自然状态下最大的收益值，在 从这些最大收益值中选取一个最大值，得到相 应的最优方案。
练习答案
三、风险型决策
风险型决策的信息量介于确定型决策与 不确定型决策之间。决策者面临着一些自然 状态，哪一种状态将出现是不确定的，但是 其发生的概率分布是可以得到的。
风险型决策分析的基本方法
1.期望值法
期望值法就是利用概率论中随机变量的数学期 望公式算出每个行动方案的收益（损失）期望值 并加以比较。若采用决策目标 (准则)是期望收益 最大，则选择收益期望值最大的行动方案为最优 方案。
最优决策方案为A4（产量=3000）
5、后悔值准则（Savage准则） 应用这个方法需要构造由后悔值组 成的矩阵（后悔矩阵），然后从各方 案中的最大后悔值中取一个最小的， 相应的方案为最优方案。 后悔值=自然状态下的最大收益值该状态下的其他值
Rij|Si=max-Wij
后悔矩阵：
对于不确定型决策问题，若采用不同求 解方法，则所得的结果也会有所不同，因 为这些决策方法是各自从不同的决策准则 出发来选择最优方案的。 而具体采用何种方法，又视决策者的态 度或效用观而定，在理论上还不能证明哪 种方法是最为合适的。
该工厂领导应采取方案3，即每天生 产2000个产品，最大平均利润28元。
练习2：某制造厂加工了150个机器零件，经验 表明由于加工设备的原因，这一批零件不合格 率不是0.05就是0.25，且所加工的这批量中不合 格率为0.05的概率是0.8。这些零件将被用来组 装部件。制造厂可以在组装前按每个零件10元 的费用来检验这批所有零件，发现不合格立即 更换，也可以不予检验就直接组装，但发现一 个不合格品进行返工的费用是100元。请写出这 个问题的收益矩阵，并用期望值法帮助该厂进 行决策分析。
决策树方法
在用期望值准则决策时，对于一些较 为复杂的风险决策问题，光用表格是难 以表达和分析的。为此引入了决策树法， 决策树法同样使用期望值准则进行决策， 但它具有直观形象、思路清晰的优点。
例1（续） 某工厂成批生产某种产品，批发 价格为0.05元/个，成本为0.03元/个，这 种产品每天生产，当天销售，如果当天卖不 出去，每个损失0.01元。根据市场调查和 历史记录表明,这种产品的需要量也可能是： 0个,1000个,2000个,3000个,4000个；并 且其发生的概率分别为： 0.1,0.2,0.4,0.2,0.1，试问领导如何决策该 产品的产量？
B1
B2 B1
0.1 0.5 0.4 0.1 0.5 0.4 0.1 0.5 0.4 0.1 0.5 0.4
A2
0.6 B2 0.4 0.1 0.5 0.4
-100 0 125 -250 80 200 -400 100 300 -250 0 125 -350 -250 650 -100 0 125
40
乐观准则：
悲观准则：
CVj=Max Wij(Aj,Si)+（1- ）Min Wij( Aj, Si)
4、等可能性准则ห้องสมุดไป่ตู้平均主义决策）
决策者把各自然状态发生的可能性 看成是相同的。这样决策者可以计算 各行动方案的收益期望值。然后再所 有这些期望中选择最大者，以它对应 的行动方案为最优方案。
——表示结果结点，即不同行动方案在不同 自然状态下的收益值，注明在结点的右端。 利用决策树进行决策的步骤：
1 绘制决策树。决策表中所示的各行动方案、自 然状态、概率、收益值等信息，按从左到右的 顺序画出决策树图。
2 计算各行动方案的收益期望值，并将结果写在 相应的状态结点处。（从右到左计算）
3 选择其中最大的收益期望值并标注在决策结点 上方，从而得到了最优方案，同时截去其他方 案分支。
112
0.2 0.8 95 130 B1 B2 100 B1 130 75
0.1 0.5 0.4 0.1 0.5 0.4 0.1 0.5 0.4 0.1 0.5 0.4 0.1 0.5 0.4
2、决策的分类： –按决策问题的定量分析和定性分析分类 –按决策问题的重要性分类 –按决策问题出现的重复程度分类 –按决策问题的自然状态发生分类： 确 定 型 决 策 问 题 –在决策环境完全确定的条件下进行。
不 确 定 型 决 策 问 题
–在决策环境不确定的条件下进行，决策者对各自然状 态发生的概率一无所知。
练习3：某轻工企业要决定一轻工产品明 年的产量，以便及早做好生产前的各项装 备工作。假设产量的大小主要根据该产品 的销售价格好坏而定。根据以往市场销售 价格统计资料及市场预测信息得知：未来 产品销售价格出现上涨、价格不变和价格 下跌三种状态的概率分别为0.3，0.6 和0.1。 若该产品按大、中、小三种不同批量投产， 则下一年度在不同价格状态下的收益值可 以估算出来，如下表。现要求通过决策树 方法来确定下一年度的产量，使该产品能 获得的收益期望为最大。
决策论
· 决策的基本概念
· 不确定型决策 · 风险型决策
· 效用理论在决策分析中的应用
一、基本概念
决策是管理的重要职能。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。 决策分析提供了一套推理方法、逻辑步骤和具 体技术等，可以帮助决策者在多变的环境条件下 进行正确决策。
{ S1 , S2 , …, S k } j =1, 2,…,m Aj )，表示决策者在第j种状 自然状态发生的概率P=P(Sj) ·效益(函数)值Wij= f( Si,
态下选择的i种方案的结果，可以是收益（损失）值、效用
值等。
决策模型的基本结构：(A, S, P, W) 基本结构(A, S, P, W)常用决策表、决策树等表示 。
公司打算该护肤化妆品生产5年。根据以往价格统计资料和 市场预测信息，该类产品在今后5年内价格下跌的概率为0.1， 保持原价的概率为0.5，而涨价的概率为0.4。通过估算，可 得各种方案在不同价格状态下的收益值如下表。请用多级 决策树法来帮助分析该二级决策问题。
0.2 0.8 A1
0.1 0.5 0.4
1、构成决策问题的四个要素:
决策目标、行动方案、自然状态、效益值 ·行动方案，也称可行方案，必须有两个继两个以上可供
选择，属于决策变量，是决策者的可控因素。行动方案集
： A = { A1 , A2 , …, Am } ·自然状态，是决策者和决策问题所处的环境条件，属于
状态变量，是决策者不可控制的因素。自然状态集： S =
2.决策树法
所谓决策树法就是利用树形图模型来描述决策 分析问题，并直接在决策树图上进行决策分析。 其决策目标(准则)可以是收益（损失）期望值或 经过变换的其它指标值。
3.多级决策树
如果只需作一次决策，其分析求解即告完成， 则这种决策分析问题就叫做单级决策。反之，有 些决策问题需要经过多次决策才告完成，则这种 决策问题就叫做多级决策问题。应用决策树法进 行多级决策分析叫做多级决策树。
练习1 某企业拟定了三个发 展生产的方案，方案a1是 新建两条生产线生产两种 新产品；方案a2是新建一 条生产线生产一种新产品 ；方案a3是扩建原有生产 线改进老产品。在销售预 测的基础上，估计了个方 案在不同的市场需求情况 下的条件收益值，但市场 不同需求状态的概率却未 能确定，试对此问题进行 决策分析。
0
0
0
0
0
A2
28 28
决策
A3
27
A4
20
A5
-10 20 20 20 20 -20 10 40 40 40 -30 0 30 60 60 -40 -10 20 50 80
图中符号说明：
——表示决策结点，从它引出的分支 叫方案分支。分支数量与行动方案数量 相同。
——表示状态结点，从它引出的分支 叫状态分支或概率分支，每条分支的上 面写明了相应的自然状态出现的概率。
期望值法
例1（续） 某工厂成批生产某种产品，批发 价格为0.05元/个，成本为0.03元/个，这 种产品每天生产，当天销售，如果当天卖不 出去，每个损失0.01元。根据市场调查和 历史记录表明,这种产品的需要量也可能是： 0个,1000个,2000个,3000个,4000个； 并且其发生的概率分别为： 0.1,0.2,0.4,0.2,0.1， 试问领导如何决策该产品的产量？
决策树：
0
A1
17
P(S1)=0.1 P(S2)=0.2 P(S3)=0.4 P(S4)=0.2 P(S5)=0.1 P(S1)=0.1 P(S2)=0.2 P(S3)=0.4 P(S4)=0.2 P(S5)=0.1 P(S1)=0.1 P(S2)=0.2 P(S3)=0.4 P(S4)=0.2 P(S5)=0.1 P(S1)=0.1 P(S2)=0.2 P(S3)=0.4 P(S4)=0.2 P(S5)=0.1 P(S1)=0.1 P(S2)=0.2 P(S3)=0.4 P(S4)=0.2 P(S5)=0.1
风 险 型 决 策 问 题
–在决策环境不确定的条件下进行，决策者对各自然状 态发生的概率可以预先估计或计算出来。
二、不确定型的决策
特征： 1、自然状态集已知； 2、各方案在不同自然状态下的收益值 已知； 3、自然状态发生概率一无所知。
例1 某工厂成批生产某种产品，批发价 格为0.05元/个，成本为0.03元/个，这 种产品每天生产，当天销售，如果当天 卖不出去，每个损失0.01元。根据市场 调查和历史记录表明，这种产品的需要 量可能是： 0个，1000个， 2000个， 3000个， 4000个。试问领导如何决策 该产品的产量？