模型决策法
管理决策模型与方法投入产出分析
风险评估
通过投入产出分析，可以对识别 出的风险进行量化和评估，为决 策者提供风险大小的参考。
风险应对策略
在风险评估的基础上，决策者可 以制定相应的风险应对策略，包 括风险规避、风险转移、风险控 制等。
04 案例研究
案例一
总结词
ERP实施效益评估
详细描述
对企业资源计划（ERP）系统的投入进行全面分析，包括软硬件成本、培训成本、实施成本等，并对其产 生的经济效益进行评估，如提高生产效率、降低库存成本、优化供应链管理等。
律，为管理决策提供更加精准的依据。
社会责任考虑
将社会责任纳入投入产出分析中，评估企 业的经济、环境和社会效益，推动可持续 发展目标的实现。
提高投入产出分析有效性的建议
强化理论基础
深入研究投入产出分析的理论 基础，完善相关概念、方法和 模型，提高分析的理论水平。
注重数据质量
加强数据收集和整理工作，确 保数据的准确性和完整性，提 高投入产出分析的可靠性。
详细描述
决策树模型通常用于分类和回归问题，通过递归地将数据集分割成更小的子集， 直到达到终止条件。决策树模型具有直观易懂的特点，可以用于解释和预测结 果，并且在处理复杂和非线性问题时表现良好。
模拟模型
总结词
模拟模型是一种通过建立数学模型来模 拟现实系统的动态行为的方法。
VS
详细描述
模拟模型可以对现实世界中的各种系统进 行建模和仿真，如经济系统、生态系统、 交通系统等。通过模拟模型的运行，可以 预测系统的未来状态和评估不同方案的效 果，为决策者提供参考依据。模拟模型的 建立需要充分了解系统的结构和动态特性 ，并选择合适的数学方法和工具进行建模 。
3
编制方法
投入产出表的编制需要收集大量数据，并进行整 理、分析和计算，以构建完整的经济系统模型。
专题四决策模型、技术与方法
90
150 150
40
-40
20
80
140 200
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运筹学
10
（一）悲观（max min）决策准则
悲观决策准则亦称保守决策准则。 当决策者面临着各事件的发生概率不知时，决策
者总是抱悲观的态度，考虑在最坏的情况下来争 取最好的可能，在处理问题时就比较谨慎。 他分析各种最坏的可能结果，从中选择最好者， 以它对应的策略为决策策略。 用符号表示即为：max min 决策准则。
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运筹学
15
在本例中： max{E(Si)} = max{0，38，64，78，80} = 80
它对应的策略S5 为决策策略。
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运筹学16（四）最小Fra bibliotek会损失决策准则
➢最小机会损失决策准则亦称最小遗憾值决策准则。 ➢将收益矩阵中各元素变换为每一“策略——事件”对的 机会损失值。其含义是：当某一事件发生后，由于决策者 没有选用收益最大的策略，而形成损失值。若发生k 事件， 各策略的收益为aik ，i = 1,2,…,5，其中最大者为：
✓ 决策者在分析收益矩阵各策略的“策略——事件” 对的结果中选出最大者，记在表的最右列。
✓ 再从该列数值中选择最大者，以它对应的策略为 决策策略。
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运筹学
13
根据max max决策准则有： max（0，50，100，150，200）= 200
它对应的策略为S5 。
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运筹学
14
（三）等可能性准则
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运筹学
8
✓ 这个问题可描述为:决策者可供选择的方案有五种， 它是策略集合,记作{Si}。
决策模型知识点总结
决策模型知识点总结一、决策模型的基本概念1.1 决策模型的定义决策模型是指对决策问题进行形式化描述和分析的数学模型或者计算机模型。
它是对决策问题中的决策者、决策的目标、决策的条件以及可能的决策方案进行系统化的表达、分析和比较的工具。
1.2 决策模型的分类根据不同的分类标准，决策模型可以分为多种类型，常见的分类包括：（1）决策环境的分类：确定性模型、随机模型和不确定性模型；（2）决策者的分类：单人决策模型和多人博弈模型；（3）决策问题的分类：多目标决策模型和单目标决策模型；（4）模型的形式和用途：数学模型、计算机模型、仿真模型等。
1.3 决策模型的特点决策模型具有形式简练、准确性高、计算精密、易于分析和优化等特点，可以帮助决策者做出准确、科学的决策，提高决策效率和决策质量。
二、决策模型的建立与求解2.1 决策模型的建立步骤（1）确定决策者、决策目标和影响决策的条件；（2）确定可能的决策方案；（3）建立决策模型，包括决策变量、决策目标函数、约束条件等；（4）确定求解方法，对决策模型进行求解。
2.2 决策模型的求解方法常见的决策模型求解方法包括：（1）数学规划方法，包括线性规划、整数规划、非线性规划等；（2）决策树方法，包括期望值决策树、价值决策树等；（3）决策支持系统方法，包括专家系统、模拟等。
2.3 决策模型的评价方法决策模型的评价方法包括：（1）灵敏度分析，分析模型中参数变动对决策结果的影响；（2）稳健性分析，评价模型对不确定因素的抗风险能力；（3）效果验证，通过实际运用来验证模型的效果。
三、常见的经典决策模型3.1 线性规划模型线性规划模型是研究一个包含若干线性约束条件下的线性目标函数最优值的数学方法。
线性规划模型适用范围广泛，常用于生产计划、资源配置等领域。
3.2 整数规划模型整数规划模型是在线性规划模型的基础上，限制决策变量为整数的规划模型。
整数规划模型适用于需求具有离散性的问题，如项目选址、设备分配等领域。
投资学中的投资决策模型和决策分析
投资学中的投资决策模型和决策分析投资决策是指在满足风险和回报要求的前提下，通过分析和选择投资项目，选择最佳的投资策略。
在投资学中，有许多经典的投资决策模型和决策分析方法，它们对投资者在决策过程中提供了有益的参考。
一、现金流量模型现金流量模型是一种常见的投资决策模型，它是基于现金流量的预测和现金流量的时间价值进行投资决策的。
在这个模型中，投资者首先需要预测投资项目的未来现金流量，并根据现金流量的时间价值进行贴现，然后计算出该项目的净现值。
如果净现值为正，则表示该项目有投资价值，投资者可以考虑进行投资。
二、风险-收益模型风险-收益模型是另一种常见的投资决策模型，它将投资的风险和收益进行了有机地结合。
在这个模型中，投资者首先需要对投资项目的预期收益进行估计，并计算出该项目的风险。
然后，投资者可以通过构建风险-收益的权衡关系图来选择最佳的投资组合，即在给定风险水平下，可以获得最高收益的投资组合。
三、敏感性分析和场景分析敏感性分析和场景分析是投资决策中常用的决策分析方法。
敏感性分析是通过对关键变量进行变动，观察其对投资决策结果的影响程度，以评估投资决策的敏感性。
场景分析是根据不同的经济、行业和市场情景，对投资决策方案进行评估和比较。
通过这两种分析方法，投资者可以更全面地了解投资项目的风险和回报，从而作出更加明智的决策。
四、投资组合理论投资组合理论是对多个投资项目进行组合，以达到降低整体风险、提高整体回报的目的。
投资组合理论依据资产间的相关性和投资者的风险偏好，构建出最优投资组合。
通过投资组合理论，投资者可以有效地分散风险，优化投资组合，从而降低整体风险。
五、决策树决策树是一种常用的决策分析工具，在投资决策中也能得到应用。
决策树通过将决策过程和结果以树状图形式表示出来，便于投资者对每个决策点和可能结果进行分析和评估。
通过构建决策树，投资者可以清晰地理解投资决策的不同选择和可能结果，从而做出最佳决策。
在投资学中，投资决策模型和决策分析方法给予了投资者科学和理性的决策指导。
数学模型对策与决策方法建模合作效益分配模型
经济活动中的经营、军事对抗中的谋略、 政治和外交活动中的联合、对立等诸多方面都 和选择恰当的对策有关。20世纪四五十年代由 冯.诺依曼和摩根斯坦合作创立的对策论（又称 博弈论）研究了一系列对策问题。在本章中我 们简单地介绍常见的模型——合作效益分配、 矩阵对策(二人零和对策)、混合策略对策。
在处理生活和工作中一件事的时候，常常 面临几种情况，有几种方案可供选择，这时应 该采取科学的方法和手段，从多个可行方案中 选择一个最优的，这就是决策问题。本章简单 介绍决策方法中的层次分析法、不确定型决策 和决策树法。
决策模型理论与方法
决策模型理论与方法
决策模型理论与方法是指用于帮助人们进行决策的一系列理论和方法。
它们帮助人们在面临不确定性和复杂性的决策问题时，从多个选项中选择最优的决策方案。
以下是一些常见的决策模型理论和方法：
1. 经济学决策模型：利用经济学原理和方法，考虑成本、效益和风险等因素，构建决策模型，最大化决策的经济效益。
2. 线性规划模型：将决策问题转化为线性规划问题，通过寻找最优的线性方程组的解，得出最佳决策方案。
3. 决策树模型：使用树形结构表示决策过程，通过计算每个决策节点的期望效益或期望成本，选择最优的决策路径。
4. 模糊决策模型：考虑到不确定性和模糊性因素，使用模糊集合理论和模糊逻辑方法，建立模糊决策模型，进行决策分析与决策。
5. 实验决策模型：通过实验的方法，收集数据并进行统计分析，确定最佳的决策方案。
6. 科学决策模型：综合应用多种科学方法，如统计学、操作研究、决策分析等，
建立综合决策模型，辅助决策者做出决策。
7. 多目标决策模型：考虑多个目标和多个决策因素，通过权衡和优化，确定最佳的综合决策方案。
8. 排序方法：将决策选项进行排序，从而找出最优的决策方案。
这些决策模型理论和方法在实际应用中具有重要的意义，可以帮助人们更科学、更有效地进行决策。
不同的决策问题需要选择合适的模型理论和方法进行分析和处理。
行政管理学重要的名词解释
行政管理学重要的名词解释行政管理学是管理学的一个分支学科，它主要研究公共组织中的管理原理和方法，以及公共政策制定与执行的过程。
在这个领域中，有许多重要的名词需要我们加以解释。
本文将对其中一些重要名词进行解释和探讨，以便更好地理解和应用行政管理学的理论。
一、目标管理目标管理是行政管理学中的一项基本理念和方法，它强调组织的各类活动都应该有明确的目标和方向。
目标管理的核心思想是通过设定明确的目标，制定相应的策略和计划，并通过有效的组织、领导和控制来实现这些目标。
目标管理有助于激励组织成员，推动组织向着预期结果迈进，并提高组织的绩效和竞争力。
二、决策模型决策模型是指在面对具体问题时，通过一系列的分析、推理和选择过程，确定最佳的行动方案的模型。
在行政管理学中，决策模型将决策过程简化为一系列步骤，并提供了一些常用的决策方法和工具。
常见的决策模型包括理性决策模型、行为决策模型和组织决策模型等。
理性决策模型着重于思维合理、信息完备和最大化效益；行为决策模型则关注个体行为和认知因素对决策的影响；组织决策模型则强调组织结构、文化和环境对决策的影响。
三、绩效评估绩效评估是对组织、个人或项目等表现进行定量或定性评价的过程。
在行政管理学中，绩效评估被广泛应用于公共管理领域，用于监督和改善政府机构的工作效率和效果。
绩效评估的核心是通过制定明确的评估标准和指标，收集、分析和解释相关数据，来评估和改善绩效。
不同的绩效评估方法包括基准比较法、绩效目标法、360度评估法等。
四、权力与权威权力与权威是行政管理学中经常讨论的重要概念。
权力是指对他人行为的影响能力，它可以通过多种途径获得，如职位地位、信息掌握、专业知识等。
权力可以用于推动组织目标的实现，但也可能被滥用和产生负面影响。
权威是指在组织内部或特定领域中被认可和接受的权力，它给予人们依据规定或传统的权力。
权威的形成需要建立在合法、合理和合情的基础上，以保持组织内部的秩序、稳定和效能。
职业生涯决策模型方格法例子
职业生涯决策模型方格法例子
小李，女，21岁，某大学中文系师范类大三学生。
她乐观、外向、健谈、热情、喜欢结识新朋友，人缘好，比较敏感，对人和事通常都有细致的洞察力。
喜欢独立做决定，很有责任感，担任主要学生干部、擅长...
最大的生活梦想就是周游世界；最大的职业梦想是成为白领精英。
她做过一些测评发现自己的职业兴趣与能力倾向于社会型，擅于与人打交道，人际关系和谐。
因此，她想从事跟人打交道的工作，最好能运用自己的中文写作特长，经过考虑后，她觉得中学教师、行政秘书和人力资源专员这三种工作都可以作为自己的考虑。
综合评价决策模型方法
由上表，可得甲、乙、丙三个项目各自的评价 矩阵P、Q、R：
0.7 0.2 0.1 P 0.1 0.2 0.7
0.3 0.6 0.1
0.3 0.6 0.1 Q 1 0 0
0.7 0.3 0
0.1 0.4 0.5 R 1 0 0
0.1 0.3 0.6
求得：
B 1A P (0 .3 ， 0 .5 ， 0 .3 ) B 2A Q (0 .5 ， 0 .3 ， 0 .1 ) B 3A R(0.3 ， 0.3 ， 0.5)
归一化后得：
B 1 ' (0.2， 0 7.4， 0 6.2)7B 2 ' (0.5， 0 6 .3， 0 3 .11)
B3 ' (0.2， 7 0.2， 7 0.4)6
所以项目乙可推荐为优秀项目
二、层次分析法
层次分析法建模步骤：
（1）建立层次结构模型 （2）构造对比矩阵 （3）计算权向量并作一致性检验 （4）计算组合权向量并作组合一致性检验
A＝（W ，W ，…W ） 广西沿海产业决策属性层次结构
所以项目乙可推荐为优秀项目
1 V＝｛很好，较好，一般，不好｝；
2
ｎ
6) 环境因素，记为C6。
最高层为产业决策的综合评价层，记为G；
经济区的产业决策，是一个复杂的问题，要考虑的因素很多，下面大家思考一下应考虑那些因素？
（2）利用矩阵的模糊乘法得到综合模糊评价向量B B＝A⊙P （其中⊙为模糊乘法）
2.属性层次模型方法
所以uij满足：
uij uji 1 (i j)
ui j 0
(i j)
(1)
uij称为相对属性测度，矩阵(uij)称为属性判断矩阵。
所以综合而言，电视机还是比较好的比重大。
EBM模型 五个决策
EBM模型五个决策随着运筹学的发展，出现了诸如线性规则、动态规则、对策论、排队论、存贷模型、调度模型等有效的决策分析方法。
它们均由计算机予以实现，成为实用的决策手段，即决策方法数学化和模型化。
故对较重复性的，如例行的管理决策，可利用数学模型来编写程序，用计算机实现自动化，以提高效率。
但对较大量存在的非结构化问题的求解和管理决策，就不是数学模型所能解决的，而必须考虑人在决策中的重要作用。
这涉及到心理学、社会心理学和行为科学。
故建立数学模型只是决策科学发展过程中的一种方法。
EBM模型一般的分类模型可以看成一个函数y=f(x)，预估的时候就是带入一个x得到y。
基于能量的模型就是就是对于一个模型有一个定义好的能量函数E(x,y)，这个函数当y是x的输出时小，y不是x的输出时大。
模型预估的时候就是固定x对这个能量函数里的y做了一堆操作（梯度下降，随机退火）使得这个能量函数取最小值，从而得到结果y。
五个决策多粒度决策粗糙集是从多角度来处理不确定数据和风险决策问题的重要模型。
针对不完备信息系统下的决策分析问题，在多粒度决策粗糙集中引入集对优势关系，对优势度进行了改进，使结果更加合理。
然后对多粒度近似空间进行了拓展，提出了集对优势关系下的乐观、悲观、均值、乐观-悲观和悲观-乐观5种多粒度决策粗糙集模型，并讨论了其相关性质以及模型之间的相互关系。
结合三支决策理论，在不完备信息系统中用区间值表示损失函数，获得不同的阈值，建立了5个相应的可变三支决策模型，推导出决策规则。
最后，通过公司员工评估的案例证眀，所提模型在实际应用中灵活性更髙，不会过于宽松或过于严格，使最终决策更为合理，从而为不完备信息系统下不确定性问题的决策分析提供了新方法。
模拟决策法的实施步骤
模拟决策法的实施步骤简介模拟决策法（Simulation Decision Making）是指通过模拟一系列可能的决策方案，对其进行评估和比较，从而帮助决策者找到最佳的决策方案。
该方法在实践中广泛应用于复杂的决策问题，特别是在风险较高或数据不完全的情况下。
本文将介绍模拟决策法的实施步骤，帮助读者了解如何在实际应用中使用该方法。
步骤一：问题定义在使用模拟决策法之前，第一步是明确定义决策问题。
为了做出决策，必须清楚了解决策的目标、优先级以及相关的约束条件。
在问题定义阶段，需要回答以下问题： - 决策目标是什么？ - 有哪些决策变量需要考虑？ - 有哪些约束条件存在？步骤二：建立模型建立合适的模型是模拟决策法的核心步骤。
该模型将会通过模拟不同的决策方案和可能的结果来评估其效果。
在这一步骤中，需要考虑以下内容： - 定义各个决策变量和其取值范围； - 确定模型中的参数和关系； - 建立合适的假设。
步骤三：设计实验在模拟决策法中，实验是模型评估的基础。
设计实验的目的是生成一系列可能的决策方案及其结果，以验证模型的适用性并提供决策支持。
在这一步骤中，需要：- 确定实验样本的数量和分布； - 随机生成决策方案的取值； - 定义决策方案的评价指标。
步骤四：运行模拟在模拟决策法中，通过计算机程序，对设计的实验进行大量重复运算，以模拟每个决策方案可能的结果。
在这一步骤中，需要： - 编写模拟程序，根据模型和实验设计生成决策结果； - 运行模拟程序，获取模拟数据； - 检查模拟数据的完整性和准确性。
步骤五：分析结果模拟决策法的关键步骤之一是分析模拟结果。
通过统计和分析模拟数据，评估每个决策方案的效果，并找出最佳的决策方案。
在这一步骤中，需要： - 计算每个决策方案的评价指标； - 分析不同决策方案的优劣； - 选择最佳的决策方案。
步骤六：制定决策在分析结果的基础上，制定最终的决策方案。
该决策方案应考虑各种评价指标以及实际的约束条件，并在决策完成后进行实施和监控。
决策模型层次分析法
随机一致性指标 RI=1.12 (查表)
一致性比率CR=0.018/1.12=0.016<0.1
通过一致性检验
>> a=[1,1/2,4,3,3;2,1,7,5,5;1/4,1/7,1,1/2,1/3;1/3,1/5,2,1,1;1/3,1/5,3,1,1] a = 1.0000 0.5000 4.0000 3.0000 3.0000 2.0000 1.0000 7.0000 5.0000 5.0000 0.2500 0.1429 1.0000 0.5000 0.3333 0.3333 0.2000 2.0000 1.0000 1.0000 0.3333 0.2000 3.0000 1.0000 1.0000
目标层
O(选择旅游地)
P2 黄山
P1 桂林
P3 北戴河
准则层
方案层
C3 居住
C1 景色
C2 费用
C4 饮食
C5 旅途
例. 选择旅游地
如何在3个目的地中按照景色、费用、居住条件等因素选择.
w =(0.263,0.475,0.055,0.090,0.110)
组合权向量
记第2层（准则）对第1层（目标）的权向量为
允许不一致，但要确定不一致的允许范围
考察完全一致的情况
成对比较阵和权向量
成对比较完全一致的情况
满足
的正互反阵A称一致阵，如
A的秩为1，A的唯一非零特征根为n
A的任一列向量是对应于n 的特征向量
A的归一化特征向量可作为权向量
对于不一致(但在允许范围内)的成对比较阵A，建议用对应于最大特征根的特征向量作为权向量w ，即
同样求第3层(方案)对第2层每一元素(准则)的权向量
决策模型法
决策模型法
决策模型法是一种利用数学方法和计算机技术进行决策分析的
方法。
它通过建立决策模型，对决策问题进行定量分析和评价，以确定最优决策方案。
决策模型法可以应用于各种决策问题，包括投资决策、生产决策、人力资源管理等。
它可以帮助企业和组织减少决策风险，提高决策效率和决策质量。
决策模型法主要包括决策树、线性规划、动态规划、模拟和多目标决策等方法。
每种方法都有其适用范围和优缺点，需要根据具体情况选择。
在决策模型法的应用中，需要进行数据的收集和分析，建立数学模型，并运用计算机软件进行模拟和计算。
同时，还需要对结果进行解释和评估，以确保最终决策方案的可行性和有效性。
总之，决策模型法是一种科学的决策分析方法，可以为企业和组织提供决策支持和决策优化的解决方案。
- 1 -。
决策类问题数学建模模型
决策类问题数学建模模型
决策类问题数学建模模型是一种将现实生活中的问题转化为数学问题，并通过数学方法来进行分析和解决的方法。
一般来说，决策类问题包括了多个决策变量、目标函数以及一系列约束条件。
数学建模的目标是通过建立数学模型，确定决策变量的最优取值，使得目标函数的值达到最大或最小值，同时满足约束条件。
常见的决策类问题模型包括线性规划模型、非线性规划模型、整数规划模型、动态规划模型等。
这些模型可以根据问题的特点灵活应用，从而得到最优的决策结果。
例如，在生产调度中，可以使用线性规划模型来确定最佳的生产量，使得总成本最小化，同时满足产能约束和市场需求；在项目管理中，可以使用整数规划模型来确定最佳的资源分配方案，使得项目进度最短化，同时满足资源约束和技术要求。
决策类问题数学建模模型的优势在于能够将问题简化为数学形式，通过数学方法的求解，得到最优的决策结果。
然而，建立模型时需要考虑问题的实际情况、约束条件和目标函数的合理性，同时依赖于数学建模者的经验和专业知识。
因此，在建立模型时需要充分了解问题背景，并结合数学方法的特点和技巧，才能得到有效的决策结果。
决策树方法—模型
决策树方法—模型决策树方法——模型决策树是一种常用的机器学习方法，它模拟了人类在面对决策时的思考过程，通过构建一棵树来表示决策的过程。
决策树模型具有直观、易于理解和解释的特点，因此在实际应用中得到了广泛的应用。
决策树模型的基本原理是将样本空间逐步细分为不同的子空间，每个子空间对应于一个决策结果。
在构建决策树的过程中，需要选择合适的特征进行分割，并确定每个子空间的决策结果。
为了选择最优的特征和分割点，通常采用信息增益、基尼指数等指标来评估特征的重要性。
决策树的构建过程从根节点开始，根据特征的取值将样本分割为不同的子节点，然后递归地对每个子节点进行分割，直到满足停止条件为止。
在决策树的构建过程中，有一些重要的概念需要理解。
首先是信息熵，它是度量样本集合纯度的指标。
信息熵越小，样本集合的纯度越高。
在决策树的构建过程中，我们希望通过选择合适的特征来使信息熵最小化，从而提高模型的准确性。
其次是信息增益，它是在特征选择过程中用来评估特征重要性的指标。
信息增益越大，特征的重要性越高。
在决策树的构建过程中，我们希望选择信息增益最大的特征作为分割点，从而提高模型的准确性。
决策树还可以处理连续型和离散型特征。
对于连续型特征，我们可以选择一个阈值将其转化为二值特征，然后按照离散型特征的方式进行处理。
对于离散型特征，我们可以选择不同的取值进行分割。
决策树模型的优点是模型具有可解释性和可解释性。
由于决策树模型的结构清晰，可以直观地展示决策过程，因此可以帮助决策者更好地理解模型的决策依据。
此外，决策树模型还可以处理多分类和回归问题，具有较高的灵活性。
然而，决策树模型也存在一些缺点。
首先，决策树模型容易过拟合。
当样本集合较小或特征较多时，决策树模型容易出现过拟合现象，导致模型的泛化能力较差。
为了解决这个问题，可以采用剪枝等方法来降低模型的复杂度。
决策树模型对输入数据的敏感性较高。
由于决策树模型是基于特征选择的，因此对于输入数据的微小变化可能会导致模型的结构发生较大变化。
供应商选择模型与决策方法
供应商选择模型与决策方法在商业领域，供应商选择是企业决策过程中的重要环节之一。
一个好的供应商选择决策可以帮助企业降低成本、提高质量，并增强竞争力。
本文将介绍几种常用的供应商选择模型与决策方法，帮助企业进行合理的供应商选择。
一个常用的供应商选择模型是成本效益模型。
该模型的核心是比较各个供应商的成本与其所提供的价值。
通过比较供应商的价格、交货时间、质量等因素，对其提供的成本效益进行评估。
在评估的过程中，企业可以制定指标体系，对不同因素进行加权，以便比较不同供应商的总体成本效益水平。
通过成本效益模型，企业可以挑选出价格合理、交货及时、质量可靠的供应商。
供应商评估模型也是一个常用的供应商选择方法。
该方法通过对供应商的能力、信誉、风险等方面进行评估，帮助企业对供应商进行筛选。
在这个评估过程中，企业可以考虑供应商的技术能力、交货能力、财务实力等因素，以及评估其过去的业绩、客户反馈等信息。
通过供应商评估模型，企业可以选择具备稳定能力、信誉良好的供应商。
多属性决策模型也是一种常用的供应商选择方法。
该方法将多个因素综合考虑，通过建立数学模型对供应商进行排序和评估。
常用的多属性决策模型包括层次分析法（AHP）和模糊综合评价法。
层次分析法是一种结构化的决策方法，将复杂的决策问题分解为一系列层次结构，通过对不同因素的层次划分和赋权，最终得出供应商的排序结果。
模糊综合评价法则是对供应商进行模糊处理，将其转化为数值，通过对多个因素进行加权综合评价，以选择最优供应商。
供应商选择模型与决策方法还可以结合风险管理进行考虑。
尽管企业可能在评估过程中已经考虑到了供应商的风险因素，但是在实际选择中，风险仍然需要进一步管理。
企业可以使用供应商风险评估模型，对供应商的财务风险、可靠性风险等进行评估和预测。
通过对风险进行量化和概率分析，企业可以选择具有较低风险的供应商，并制定相应的风险管理策略。
综上所述，供应商选择模型与决策方法是企业进行供应商选择时的重要工具。
行政领导学形考任务2
1、领导决策，是指领导者在领导活动中，为了解决重大的现实问题，通过采用科学的决策方法和技术，从若干个有价值的方案中选择其中一个最佳方案，并在实施中加以完善和修正，以实现领导目标活动过程。
2、（1）头脑风暴法。
头脑风暴法又称专家会议决策法，是指依靠一定数量专家的创造性思维来对决策对象本来的发展趋势及其状况作出集中判断。
（2）德尔菲法。
德尔菲是古希腊传说中的神谕灵验，可以预卜未来的阿波罗神殿所在地。
管理中借用德尔菲来比喻高超决策能力。
德尔菲法是直观预测法的一种，它要求先由预测机构选定专家，通过书面的方式向这些专家提出所要预测问题，得到答复后，将意见集中整理，然后匿名反馈给各位专家，再次征询意见，然后再加以综合和反馈。
如此多次循环，最终得到一个比较一致并且可靠性较大的预测结果。
（3）决策树法决策树分析法是一种运用概率与图论中的树对决策中的不同方案进行比较，从而获得最优方案的风险型决策方法。
（4）模拟决策法。
模拟决策法又称模型决策法，是指人们为取得对某种客观事物的准确认识，通过建立一个与所研究对象结构、功能相似的微型模型，即同态模型，然后运行该模型，并对各种不同条件下的模拟运行结果进行评价、分析和优选，从而为领导决策提供依据的方法。
（5）方案前提分析法。
方案前提分析法是近年来国外兴起的一种决策方法。
这一方法并不直接研讨备选方案本身，而是注重对方案的前提假设进行分析。
其依据是：任何方案都有几个前提假设作为依据，方案是否正确，关键在于这些前提假设是否能够成立。
如果前提假设能够成立，则说明这个方案所选取的目标和途径基本上是正确的。
（6）鱼缸法。
一种通过领导者宏观智能结构效应的发挥来进行决策方法。
运用这个方法时，所有决策人员围成一个圆圈，然后通过某个中心人物同其他成员之间的互动来进行决策。
因其形似鱼缸，故得名。
3、县委县政府能够制定出正确的政策，是因为他们在制定政策时，形成了一套严谨的科学步骤，从而决策有序，政策制定合理。
管理决策模型与方法
管理决策模型与方法
管理决策模型和方法是指在管理决策过程中，使用的理论模型和实践方法。
以下列举一些常见的管理决策模型和方法：
1. SWOT分析法：通过分析企业内部的优势和劣势与外部环境的机会和威胁，制定出战略与决策。
2. 成本效益分析法：通过分析不同的成本与效益，选择出最佳的方案。
3. 决策树分析法：将一系列决策按照一定的分支形式表现出来，通过计算每个节点的价值或概率来确定最佳的决策方案。
4. 专家咨询法：将多位领域专家请来对问题进行讨论，综合分析得出结论。
5. 贝叶斯决策理论：通过将先验知识与具体情况结合，不断修正与更新得到更为准确的决策结果。
6. 最优化模型：使用数学模型和算法进行决策，选择最优的方案。
7. 统计分析法：通过收集、分析数据，了解企业内部和外部的现状和趋势，制定出更为科学的决策。
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。 第4步：将这一工作从时序安排中抽出来，并更新相应的时间。如果仍然有被
延误的工作，再转向第2步，否则转向第5步。 第5步：将第4步抽出的工作放到时序的末尾。
规划与决策
线性规划模型的一般形式 max c1x1+c2x2+ …+ cn xn s. t. a11x1 + …+ a1nx n≤ (≥,=) b1 a21x1 + …+ a2nx n≤ (≥,=) b2 … am1x1 + …+ amnx n≤ (≥,=) bm xij ≥ 0 i = 1, …,n, j =1, …,m
每件产品售价（元）
23 18 16
问题：如何安排生产计划，使公司获利最大？
规划与决策
分析：设 xi — 公司加工甲、乙、丙三种产品数量，
i=1,2,3。x4、x5—由外协铸造后再由本公司机加工和装 配的甲、 乙两种产品数量； 目标函数： 每件产品利润分别是： 每件x1产品利润: 23-（3+2+3） =15元 每件x2产品利润: 18-（5+1+2） =10元 每件x3产品利润: 16-（4+3+2） =7元 每件x4产品利润: 23-（5+2+3） =13元 每件x5产品利润: 18-（6+1+2） =9元 目标函数为： max 15 x1+10 x2+7 x3+13 x4+9 x5
规划与决策
约束条件：
5 x1+10 x2+7 x3
≤ 8000
6 x1+4 x2+8 x3+6 x4+4 x5 ≤12000
3 x1+2 x2+2 x3+3 x4+2 x5 ≤10000
xi
≥ 0 i=1,…,5
规划与决策
图解法: Step 1. 确定可行域 D = {x | x 满足上述约
束条件}如下图2-1： Step 2. 确定直线 50x1+100x2=0如下图2-2
题的具体方案（量化方案）； Step 3. 确定目标函数及约束条件； Step 4. 应用线性规划软件求解； Step 5. 检验所求得的解决方案是否可行：如可
行，则开始具体实施；否则，转Step 1 或 Step2 修改模型。
规划与决策
案例2：（生产计划问题）某公司面临一个 外协加工还是自行生产问题。该公司生 产甲、乙、丙三种产品，这三种产品都 需要经过铸造、机加工和装配三个车间 。甲、乙两种产品的铸造可以外协加工 ，亦可以自行生产。但丙产品的铸造必 须自行生产才能保证质量。有关数据见 下表：
•机器 •机器
•一台机器工作的时序规划
时序规划问题
原则： (1) 最紧迫的优先 实例 1：
6种部件作为一批等待一台机器加工。每一部件的平均周需求量、 当前的存货水平以及加工一批所需时间如下表，你将如何安排各 种部件的生产次序？
部件 A B C D E F 平均需求量 10 4 26 34 7 3 当前存货量 72 21 48 92 28 23
规划与决策
分析： （1）设 x1 — 生产产品Ⅰ的数量；
x2 — 生产产品Ⅱ的数量。 （2）目标函数：MAX 50x1+100x2 （3）约束条件：subject to (s.t.):
x1+x2 ≤300 2x1+x2 ≤400 x2 ≤250 x1,x2 ≥0
规划与决策
线性规划模型： max 50x1+100x2 s.t. x1+x2 ≤300 2x1+x2 ≤400 x2 ≤250 x1,x2 ≥0
规划与决策
工时与成本 甲 乙 丙 总工时
每件铸造工时（小时） 5 10 7 8000
每件机加工工时（小时） 6 4 8 12000
每件装配工时（小时） 3 2 2 10000
自产铸件每件成本（元） 3 5 4
外协铸件每件成本（元） 5 6 -
机加工每件成本（元） 2 1 3
装配每件成本（元）
322
•200
•D
•100
•B(50,250)
•0
100
200
300
•Z= 50x1+100x2 •图 2-2
时序与路径规划
• 讨论各种时序规划问题 • 介绍时序规划原则 • 分派问题 • 运输问题 • 网络的最短路径 • C
•A
•D
•B
•E
•等待处理的一批工作 •D •F •C •E •A •B •按最优次序排队
加工时间 2.0 1.5 0.5 0.5 1.0 1.5
时序规划问题
时序规划问题
时序规划问题
•以“加工时间最短者优先”为原则
时序规划问题
•以“加工时间最短者优先”为原则
时序规划问题
(3) 到期日最近者原则
时序规划问题
(3) 到期日最近者原则
时序规划问题
(4) 延误的工作项目最少
第1步：运用先到期者优先的原则排出工作的初始次序。如果已经没有工作被 延误，这便是最优解，否则，则进行第2步。
第六章 模型决策法
• 线性规划等 • 时序与路径规划 • 分派问题 • 最短路问题 • 最大流问题
模型决策法
优化模型
max (min) 目标函数 s. t. 约束条件
线性规划模型的建立
实例 1
两种产品的生产。已知生产单位产品所需的设备台时 及A、B两种原材料的消耗，资源限制及市场价格如下 表：
Ⅰ Ⅱ 资源限制 设备 1 1 300台时 原材料A 2 1 400千克 原材料B 0 1 250千克 市场价格 50 100 • 问题：如何安排生产，才能使工厂获利最多？
： Step 3. 向上移动直线 50x1+100x2=0如图2-2
，z=50x1+100x2 的值不断地增加，达到B 点时， 达到最大； Step 4. 最优解为B=(50,250), z =27500。
规划与决策
•300
•200
•D
•100
•0
100
200
300
•图 2-1
规划与决策
•300
规划与决策
线性规划应用领域： • 合理利用板、线材问题； • 配料问题； • 投资问题； • 生产计划问题、劳动力安排问题； • 运输问题、电子商务配送问题； • 企业决策问题；企业或商业竞争对 策问题等。
规划与决策
一般线性规划建模过程 Step 1. 理解及分析实际问题，资源状况，解决
问题实现的目标； Step 2. 确定决策变量（x1, …，xn）— 解决问