北大光华决策分析2
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22,000 0.36
28,000 0.16
不利 0.06 0.12 0.32 0.50 0.12 0.24 0.64
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0
11
S2(中批量生产)
10
7
S3(小批量生产)
20
0
max
11 10 -min 20
乐观系数准则
准则选用:CV=(a) max + (1-a) min
自然状态
N1
N2
效益值 方案
(需求量大)(需求量小) a=0.7
S1(大批量生产)
30
-6
19.2
S2(中批量生产)
20
-2
13.4
S3(小批量生产)
第七章 决策分析
• 决策状态图 • 损益短阵 • 确定型决策问题 • 不确定型决策 • 风险决策 • 效用函数
决策分析
决策框架
低利润
Байду номын сангаас
降低成本
改变营 销战术
提高价格
低 利 润
降低销售
问
减少雇 用人数
降低 价格
增加销售
重新安排
题 图
增加雇
生产计划
影响行 业关系
用人数
招聘
劳动力安 排的改变
影响 利润
影响生产中 的其他方面
自然状态 N1(1/2) N2(1/2)
效益值 方案
(需求量大)(需求量小) 收益期望
S1(大批量生产)
30
-6
12
S2(中批量生产)
20
-2
9
S3(小批量生产)
10
5
7.5
后侮值原则
沙威治决策原则: (后悔矩阵,min max)
自然状态
N1
N2
效益值 方案
(需求量大)(需求量小)
S1(大批量生产)
10
5
8.5
风险型决策问题
最大可能准则 P(N1)=0.3, p(N2)=0.7
S3是所选方案
期望值准则
自然状态 N1(0.3) N2(0.7)
效益值 方案
(需求量大)(需求量小) 收益期望
S1(大批量生产)
30
-6
4.8
S2(中批量生产)
20
-2
4.6
S3(小批量生产)
10
5
6.5
决策树法
4.8
0.3 0.4 0.3 0.3 0.09 0.12 0.09
0.5 0.0 0.5 0.5 0.25 0.00 0.25
0.25 0.25 0.5 0.2 0.05 0.05 0.10
0.39 0.17 0.44
MIN 0.23 0.71 0.20
SIG 0.64 0.00 0.57
MAJ 0.13 0.29 0.23
决策分析
• 决策问题分类:确定型、风险型、不确定型 – 确定型:决策环境完全确定的条件下进行 的,决策结果也是确定的; – 风险型:决策环境不确定,但对于各自然 状态发生的概率,决策者可以预先估计或 计算出来; – 不确定型:决策环境不确定,对于各自然 状态发生的概率,决策者可无法预先估计 或计算出来;
s1
大批量生产
4.6
决策
中批量 s2
生产
6.5
小批量生产
s3
N1(需求量大) ;p(N1)= 0.3 N2(需求量小) ;p(N2)= 0.7 N1(需求量大) ;p(N1)= 0.3 N2(需求量小) ;p(N2)= 0.7
N1(需求量大) ;p(N1)= 0.3 N2(需求量小) ;p(N2)= 0.7
S1(大批量生产)
30
-6
-6
S2(中批量生产)
20
-2
-2
S3(小批量生产)
10
5
5
最大最大准则
瓦德决策原则(max max)
自然状态
N1
N2
效益值 方案
(需求量大)(需求量小) Max max
S1(大批量生产)
30
-6
30
S2(中批量生产)
20
-2
20
S3(小批量生产)
10
5
10
等可能准则
拉普雷斯决策原则(平均法)
大批量生产
-6
中批量生产
-2
N2
小批量生产
5
效用函数法
效用函数法
10
min
0
max
自然状态 N1(0.3)
N2(0.7)
效益值 方案
(需求量大)(需求量小) 效用期望值
S1(大批量生产)
30(10)
-6(0)
3
S2(中批量生产)
20(8)
-2(2)
3.8
S3(小批量生产)
10(6)
5(4)
4.6
完备信息与不完备信息决策
实例 2:
有利报告 不利报告
成本
16,000 22,000 28,000
钻井成本(英镑)
16,000 22,000 28,000
0.8
0.6
0.2
0.2
0.4
0.8
有利 不利
有利
0.8
0.2
0.3 0.24
0.6
0.4
0.3 0.18
0.2
0.8
0.4 0.08
0.50
16,000 0.48
不确定型决策问题
• 引例:某公司现需对某新产品生产批量 作出决策方案。产品的基本情况见下表:
效益值 自然状态
N1
N2
方案
(需求量大)(需求量小)
S1(大批量生产)
30
-6
S2(中批量生产)
20
-2
S3(小批量生产)
10
5
最大最小准则
瓦德决策原则(min max)
自然状态
N1
N2
效益值 方案
(需求量大)(需求量小) Max min
•
特殊制程勤管制,制程条件无错误。2 020年9 月11日 上午10 时34分 20.9.11 20.9.11
•
培养优质素养,提高团队力量。2020 年9月11 日星期 五上午 10时34 分24秒 10:34:2 420.9.1 1
风险决策型决策(续)
用贝叶斯定理更新概率
实例 1:
产油量 较少 可观 较多 快速开发 100 130 180 缓慢开发 80 150 210
产油 规模
较少 可观 较多
测试结果 A BC 0.3 0.4 0.3 0.5 0.0 0.5 0.25 0.25 0.5
MIN SIG MAJ
ABC
A BC
30 -6 20 -2 10 5
• 灵敏度分析
p(N1)=p, p(N2)=1-p
E(s1)=36p-6 E(s2)=22p-2 E(s3)=5p+5
0.3548
p
全情报的价值(EVPI)
• EVPI=12.5-6.5=6
大批量生产
30
中批量生产
20
12.5 P=0.3 N1
小批量生产
10
决策 P=0.7