决策专题一随机决策方法PPT课件

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1、决策专题一随机决策方法本讲内容提要:不确定型决策方法风险决策方法决策树分析技术1第一节决策分析概述决策者为了实现预定的目标,根据一定的条件,提出实现目标的各种行动方案,并针对每一方案在实施过程中可能面临的客观状态,运用适当的决策准则与方法,比较各方案的优劣,从中选出最优或较满意的方案加以实施的完整过程。2(一)决策模型要素(1)决策者。他的任务是进行决策。决策者可以是个人或某个组织。(2)可供选择的方案(替代方案)、行动或策略。(3)准则是衡量选择方案,包括目的、目标、属性、正确性的标准,在决策时有单一准则和多准则。3(

2、4)事件是指不为决策者所控制的客观存在的将发生的状态。(5)每一事件的发生将会产生某种结果,如获得收益或损失。(6)决策者的价值观,如决策者对货币额或不同风险程度的主观价值观念。4(二)决策的分类根据对未来状态的把握程度不同,将决策问题分为确定型、风险型和不确定型三种决策。确定型的决策是指决策环境是完全确定的,作出的选择结果也是确定的。风险型决策是指决策的环境不是完全确定的,而其发生的概率是已知的。不确定型决策是指决策者对将发生结果的概率一无所知,只能凭决策者的主观倾向进行决策。5这个问题可描述为:决策者可供选择的方案有

3、五种,它是策略集合,记作{Si}。经分析有五种销售情况:即销售量0,10,20,30,40,但不知他们发生的概率,这是事件集合,记作{Ej}。每个“策略—事件”对都可以计算出相应的收益值或损失值。如当选择月产量为20件时,而销出量为10件。这时收益额为:10(35-30)-1(20-10)=40(元)8可以计算出各“策略—事件”对应的收益值或损失值。记作aij。将这些数据汇总在矩阵中,见下表(收益矩阵)。9(一)悲观(maxmin)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

4、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:maxmin决策准则。10根据maxmin决策准则有:max(0,-10,-20,-30,-40)=0它对应的策略为S1,即为决策者应选的策略。在这里是“什么也不生产”,这结论似乎荒谬,但在实际中表示先看一看,以后再作决定。11(二)乐观决策准则持乐观(maxmax)决策准则的决策者对待风险的态度与悲观者不同,当他面临情况不明的策略问题时,他决不放弃任何一个可获得最

5、好结果的机会,以争取好中之好的乐观态度来选择他的决策策略。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。12根据maxmax决策准则有:max(0,50,100,150,200)=200它对应的策略为S5。13(三)等可能性准则等可能性(Laplace)准则认为:当一人面临着某事件集合,在没有什么确切理由来说明这一事件比那一事件有更多发生机会时,只能认为各事件发生的机会是均等的。即每一事件发生的概率都是1/事件数。决策者计算各策略的收

6、益期望值,然后在所有这些期望值中选择最大者,以它对应的策略为决策策略。14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。15(四)最小机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:从所有最大机会损失值选取最小者,它对应策略为决策策略。16(五)折衷主

7、义准则当用minmax决策准则或maxmin决策准则来处理问题时,有的决策者认为这样太极端了。于是提出把两种决策准则给予综合,令为乐观系数,且01,用以下关系式表示:Hi=aimax+(1-)aiminaimax、aimin分别表示第i个策略可能得到的最大收益值与最小收益值。设=1/3,将计算得到的Hi值记在表的右端。然后选择:17note不确定性决策,因人、因地、因时选择决策准则,但实际中当决策者面临不确定性决策问题时,首先是获取有关各事件发生的信息,使不确定性决策问题转化为风险决策。18第三节风险决策风

8、险决策是指决策者对客观情况不甚了解,但对将发生各事件的概率是已知的。决策者往往通过调查,根据过去的经验或主观估计等途径获得这些概率。在风险决策中一般采用期望值作为决策准则,有最大期望收益决策准则、最小机会损失决策准则,常采用决策树方法。19(一)最大期望收益决策准则决策矩阵的各元素代表“策略——事件”对的收益值。各事

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