最新不确定型决策方法幻灯片.ppt

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1、不确定型决策方法第九章不确定型决策方法不确定型决策的概念:当决策者只能掌握可能出现的各种状态,而各种状态发生的概率无从可知。这类决策就是不确定型决策,或叫概率未知情况下的决策。不确定型决策与风险型决策方法的区别:风险型决策方法从合理行为假设出发,有严格的推理和论证。不确定型决策方法是人为制定的原则,带有某种程度上的主观随意性。第九章不确定型决策方法9.1“好中求好”决策方法9.2“坏中求好”决策方法9.3折衷决策方法9.4“最小的最大后悔值”决策方法9.5各种决策方法的比较和选择(4)求出每一方案在各自然状态下的最大损益值:将其填写在决策

2、矩阵表的最后一列。(5)取中的最大值所对应的方案为最佳决策方案。(6)如果决策矩阵表是损失矩阵,则应采取“最小最小”决策准则,即取中的最小值所对应的方案为最佳决策方案。•例1某录像机厂建设问题有如下损益值表:例题分析决策方案自然状态销路好S1销路差S2建设大型工厂建设中型工厂建设小型工厂200150100-202060单位:万元解答:这是一个不确定型决策问题。按“好中求好”决策方法决策。首先求每一方案在各自然状态下的最大收益值:在各最大收益中再选取最大,最大值为200,对应的为第一方案,因此“好中求好”决策方法结果是第一方案为最优方案。9

3、.2“坏中求好”决策方法概念:“坏中求好”决策准则,又叫“小中取大”准则、悲观决策准则、保守法、瓦尔德决策准则,这种决策准则就是充分考虑可能出现的最坏情况,从每个方案的最坏结果中选择一个最佳值,将其对应的方案作为最优方案。设有一非确定型决策,备选方案为自然状态有种(其出现概率未知),损益值为若表示采取行动方案时的最小收益,即:则满足:的方案就是“坏中求好”决策的最优方案。若决策矩阵为损失矩阵,则应采取最小最大的方法,这时表示取行动方案时的最大损失值,即则满足的方案就是悲观决策的最优方案。•例1某录像机厂建设问题有如下损益值表:例题分析决策

4、方案自然状态销路好S1销路差S2建设大型工厂建设中型工厂建设小型工厂200150100-202060单位:万元按“坏中求好”决策方法决策。首先求每一方案在各自然状态下的最小收益值:在各最小收益中选取最大,最大值为60,对应的为第三方案,因此“坏中求好”决策方法结果是第三方案为最优方案。9.3系数决策方法概念:系数决策准则,是对“坏中求好”和“好中求好”决策准则进行折衷的一种决策准则。系数依决策者认定情况是乐观还是悲观而取不同的值。若=1,则认定情况完全乐观;=0,则认定情况完全悲观;一般情况下,则0<<1。又叫赫威斯决策准则或折衷准则。设

5、有一非确定型决策,备选方案为自然状态有种(其出现概率未知),损益值为若令:其中,则满足:的方案就是系数决策的最优方案。系数决策方法的决策公式如下:如果是损失矩阵,怎样选择最优方案呢?若所讨论的决策问题属于损失矩阵,则:•例1某录像机厂建设问题有如下损益值表:例题分析决策方案自然状态销路好S1销路差S2建设大型工厂建设中型工厂建设小型工厂200150100-202060单位:万元按系数决策方法决策。若第一方案有最大收益,由可得。若第二方案有最大收益,由可得。若第三方案有最大收益,由可得。由此得出结论:时,第一方案为最优方案;时,第三方案为最

6、优方案;时,三个方案有相同的收益。9.4“最小的最大后悔值”决策方法后悔值的概念:是所选方案的收益值与该状态下真正的最优方案的收益值之差。“最小的最大后悔值”决策方法的基本原理:是决策者先计算出各方案在不同自然状态下的后悔值,然后分别找出各方案对应不同自然状态下的后悔值中最大值,最后从这些最大后悔值中找出最小的最大后悔值,将其对应的方案作为最优方案。设有一不确定型决策,备选方案为自然状态为损益值为在状态下,必有一个方案的收益值最大,这个最大收益值可表示为:则在这一状态下各方案的后悔值为:在另一种自然状态下,各备选方案又都分别有一个后悔值。

7、n种自然状态,则有n种后悔值。某一方案di的n种后悔值中的最大者,叫做该方案的最大后悔值。对每一个方案来说,都各有一个这样的最大后悔值,故个方案就共有个最大后悔值。个最大后悔值中的最小者,即:其对应的方案,就是“最小的最大后悔值”决策的最优方案。若用表示方案中的最大后悔值,则:•例1某录像机厂建设问题有如下损益值表:例题分析决策方案自然状态销路好S1销路差S2建设大型工厂建设中型工厂建设小型工厂200150100-202060单位:万元按“最小的最大后悔值”决策方法决策。两种自然状态下的最大收益值分别为:各方案的最大后悔值分别为:max(

8、200-200,60+20)=80max(200-150,60-20)=50max(200-100,60-60)=100取最小的最大后悔值,得到50,对应的为第二方案。因此“最小的最大后悔值”

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