序贯决策分析ppt课件 (2).ppt

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1、第八章序贯决策分析1§8.1多阶段决策8.1.1多阶段决策问题决策过程比较复杂;需要将过程分为若干个相互联系的阶段,分别对每阶段都做出决策;各阶段的决策结果前后相互衔接,彼此相互关联,前阶段决策结果影响后阶段决策目标,后阶段决策状态又依赖于前阶段状态设置;各个阶段决策形成一个完整的决策过程(序列);2§8.1多阶段决策8.1.1多阶段决策问题决策者关心的是整个决策过程的总体效应,而不单是各阶段的决策结果。总之,若一个决策问题需要经过相互衔接、相互关联的若干阶段决策才能完成,则自然称之为多阶段决策。3§8.1多阶段决策8.1.2多阶段决策方法及其应用实例多阶段决策分析

2、的步骤适当地划分阶段;确定各阶段的状态变量,寻找各阶段之间的联系;从后到前用逆序归纳法进行决策分析,每一阶段决策可采用各种单阶段决策方法。主要方法是决策树方法和动态规划方法。4§8.1多阶段决策例8.1某企业考虑是否花费1万元购买某新产品专利。若购买了专利,可进行大批生产(a1)、中批生产(a2)或小批生产(a3),可能出现的市场销售情况也分为畅销(θ1)、一般(θ2)和滞销(θ3)三种。其收益(利润,万元)矩阵如下表:状态θP(θ)θ1θ2θ3a10.642-3a20.333-2a30.11115例8.1为了更正确地掌握市场情况,正式投产公司打算先生产少量产品试销

3、,试销费需要5000元。试销结果分为产品受欢迎(H1),一般(H2)和不受欢迎(H3)三种。由于试销面不宽,试销结果的准确性有限。其准确度(似然分布矩阵)见下表:θP(θ)P(H1︱θ)P(H2︱θ)P(H3︱θ)θ10.60.60.30.1θ20.30.20.60.2θ30.10.20.30.56例8.1如不买此项专利,把这笔费用用在其他方面,在同样的时期可获利1.1万元。那么,该公司应该如何决策?(1)是否买专利?(2)如果买专利,是否采取试销办法?(3)如果不试销,应大批生产,中批生产还是小批生产?如果试销,又应该如何根据试销结果决定其行动?7第一阶段127买

4、专利不买专利试销不试销3456H1H2H38910a1a2a3θ1θ2θ3(略)第二阶段第三阶段例8.18例8.1解:这是一个三阶段决策问题,采用逆序归纳法进行决策分析,先要计算在一定的试销结果下的各后验概率。由全概率公式:计算得:9例8.1再由贝叶斯公式:计算得:10例8.1当试销结果为H1时:故当试销结果为H1时,应选择大批生产a1,截去方案a2、a3,结点4的值为3.406万元。----结点8----结点9----结点1011例8.1当试销结果为H2时:故当试销结果为H2时,应选择中批生产a2,截去方案a1、a3,结点5的值为2.62万元。12例8.1当试销结

5、果为H3时:故当试销结果为H3时,也应选择中批生产a2,截去方案a1、a3,结点6的值为1.53万元。13例8.1试销收益期望值:故当不试销时,应选择大批生产a1,截去方案a2、a3,结点7的值为2.7万元。不试销的收益期望值:----结点314例8.1决策:(1)购买专利;(2)不试销;(3)大批生产a2。购买专利总期望收益=2.7-1=1.7万元,大于不买技术的收益1.1万元,截去不买专利方案,结点1的值为1.7万元。试销收益期望值扣除试销费用5000元后小于不试销的收益值,截去试销方案,结点2的值为2.7万元。15第一阶段127买专利不买专利试销不试销3456

6、H10.44H20.39H30.178910a1a2a30.8180.1360.046(略)第二阶段第三阶段例8.14万元2万元-3万元1.1万元3.406万2.77万1万3.406万2.62万1.53万2.78054万-0.5万2.7万2.7万-1万1.7万16§8.1多阶段决策有一类多阶段决策问题,在进行决策后又产生一些新情况,需要进行新的决策,接着又有一些新的情况,又需要进行新的决策。这样决策、情况、决策…,就构成一个序列,这就是序列决策。特点:决策次数事前并不明确,决策阶段划分次数依赖于决策过程中出现的特殊状况。仍可用决策树法解这类问题,关键是:确定一个决策

7、序列终止的原则。17【例8.2】某厂家的产品装箱出厂,每箱有产品1000件,产品的次品率有0.01,0.40,0.90三种可能,相应概率分别为0.2,0.6,0.2。有两种产品检验方案:整箱检验(a1),检验费100元;不作整箱检验(a2),在销售中若顾客发现次品,允许调换并赔偿,每件损失0.25元。18【例8.2】为了更好地选择检验方案,可先从任意一箱中随机地抽取一件产品作为样品。第一次抽样后,可继续进行第二次、第三次等若干次抽样,每次抽样成本均为4.2元,样本容量均为1。试进行序列决策:(1)是否需要抽样?(若需要,抽样几次?)(2)在抽样或不抽样的前提下,

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