决策分析培训课件(PPT 75页)

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1、决策分析§1.不确定情况下的决策§2.风险型情况下的决策§3.效用理论在决策中的应用§4.层次分析法1所谓决策，就是为了实现预定的目标在若干可供选择的方案中，选出一个最佳行动方案的过程，它是一门帮助人们科学地决策的理论。2完整的决策过程一般包括四个阶段：问题的确定、方案的设计、方案择优、实施选定的方案。完整的决策包含五个要素：1.决策者；2.两个以上可供选择的方案；3.不以决策者主观意志为转移的客观环境；4.可以测知各个方案与可能出现的状态的相应结果；5.衡量各种结果的评价标准。3按问题性质和条件，决策分为：2.

2、不确定型决策问题：在决策环境不确定的条件下进行决策，决策者对即将发生的各自然状态的概率一无所知。1.确定型决策问题：在进行决策之前已经知道即将发生的自然状态，即在决策环境完全确定的条件下进行决策。43.风险型决策问题在决策环境不确定的条件下进行决策，但决策者对即将发生的各自然状态的概率可以预先估计或计算出来。4.竞争型决策问题问题中有两个以上决策者参与，决策的结果取决于竞争各方策略的选择。5§1不确定型的决策分析特征：1、自然状态已知；2、行动方案已知；3、各方案在不同自然状态下的收益值已知；4、自然状态的发生不

3、确定(概率分布也不知)。6例1.某公司需要对某新产品生产批量作出决策，各种批量在不同的自然状态下的收益情况如下表（收益表或收益矩阵）：7一、最大最小决策准则（悲观决策准则）决策者从最不利的角度去考虑问题，先选出每个方案在不同自然状态下的最小收益值（最保险），然后从这些最小收益值中取最大的，从而确定行动方案。用(Si,Nj)表示收益值8即确定值故它所对应的方案S3为行动方案。在本例中所对应的方案为行动方案。9二、最大最大决策准则（乐观决策准则）决策者从最有利的角度去考虑问题，先选出每个方案在不同自然状态下的最大收

4、益值（最乐观），然后从这些最大收益值中取最大的，从而确定行动方案。用(Si,Nj)表示收益值10故它所对应的方案S1为行动方案。在本例中所对应的方案为行动方案。即确定值11三、等可能性决策准则(Laplace准则)决策者把各自然状态发生的机会看成是等可能的，即，设每个自然状态发生的概率为1/自然状态(事件)数，然后计算各行动方案的收益期望值，从而确定行动方案。用E(Si)表示第i方案的收益期望值12故它所对应的方案S1为行动方案。在本例中所对应的方案为行动方案。即确定值13四、乐观系数(折衷)准则(Hurwic

5、z准则)决策者取乐观准则和悲观准则的折衷。先确定一个乐观系数（01），然后计算：CVi=max[(Si，Nj)]+（1-）min[(Si，Nj)]最后从这些折衷标准收益值CVi中选取最大的，从而确定行动方案。（取=0.7）14即确定值所对应的方案为行动方案。在本例中故它所对应的方案S1为行动方案。15五、后悔值准则（Savage准则）决策者从后悔的角度去考虑问题,把在不同自然状态下的最大收益值作为理想目标，把各方案的收益值与这个最大收益值的差称为未达到理想目标的后悔值,然后从各方案最大后悔值中取

6、最小者,从而确定行动方案。自然状态行动方案N1（需求量大）N2（需求量小）S1(大批量生产)30-6S2(中批量生产)20-2S3(小批量生产)105自然状态最大值30516用aij'表示后悔值（机会损失值），构造后悔值矩阵（机会损失矩阵）：（也称最小机会损失决策准则）17即确定值所对应的方案为行动方案。在本例中故它所对应的方案S2为行动方案。18特征：1、自然状态已知；2、行动方案已知；3、各方案在不同自然状态下的收益值已知；4、自然状态的发生不确定，但发生的概率分布已知。§2风险型情况下的决策19一、最大可能

7、准则由概率论知识可知,概率越大的事件其发生的可能性就越大。因此,(在一次或极少数几次的决策中,)可认为概率最大的自然状态将发生，按照确定型问题进行讨论。20二、最大收益期望值决策准则（EMV)根据各自然状态发生的概率，求不同方案的期望收益值，取其中最大者为选择的方案。E(Si)=P(Nj)(Si,Nj)例221即确定值所对应的方案为行动方案。在例2中故它所对应的方案S3为行动方案。22前面的决策问题大多是用决策表来表示和分析问题的，它的优点是简单易行。但是，对于一些较为复杂的决策问题，如多级决策问题，只用表

8、格是难以表达和分析的。决策树法是另一种表示和分析决策问题的方法，它具有直观形象、思路清晰的优点，但其原理同样是使用期望值准则进行决策。三、决策树法23用决策树法进行决策的具体步骤如下：(1)从左向右绘制决策树；(2)从右向左计算各方案的期望值(逆序方法)，并将结果标在相应方案节点的上方；(3)选收益期望值最大(损失期望值最小)的方案为最优方案，并在其它方案分支上打∥记号，