数学建模 对策与决策模型
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数学建模综合评价与决策方法数学建模综合评价与决策方法是指在数学建模的过程中,采用合适的评价方法对建模结果进行评估,并基于评估结果做出决策。
这是一个重要的环节,能够帮助我们判断建模的合理性、有效性,为决策提供科学依据。
本文将介绍几种常用的数学建模综合评价与决策方法。
一、灰色关联度分析灰色关联度分析是一种综合评价方法,适用于多指标、多层次的决策问题。
其基本思想是通过灰色关联度指标来衡量不同因素与目标之间的关联程度,从而评估各个因素对目标的贡献程度。
具体步骤如下:(1)确定评价因素和目标;(2)进行数据归一化,将各个指标转化为单位化的变量;二、层次分析法(AHP)层次分析法是一种量化分析方法,用于处理多准则决策问题。
该方法将决策问题层次化,通过构建判断矩阵对各层次的因素进行定量分析,从而得出最终的决策结果。
具体步骤如下:(1)确定层次结构,将决策问题层次分解为上、下级层次;(2)构建判断矩阵,通过专家评分或经验判断,构造各层次因素之间的重要性判断矩阵;(3)计算权重,通过特征向量法计算各个因素的权重;(4)一致性检验,通过判断矩阵的一致性指标和一致性比例判断判断矩阵的可靠性;(5)计算综合权重,通过将各个层次的权重相乘得到综合权重;(6)进行评价和排序,根据综合权重对各个决策方案进行评价和排序,从而得到最终的决策结果。
三、模糊综合评判法模糊综合评判法是一种适用于部分信息不确定的评价方法。
该方法通过建立模糊综合评判模型,将不确定的信息转化为模糊数,并通过模糊数的运算进行综合评价。
具体步骤如下:(1)确定评价指标和权重;(2)进行数据模糊化,将具体数值转化为模糊数;(3)构建模糊关系矩阵,将模糊数代入模糊关系矩阵中;(4)进行模糊数的运算,通过模糊数的运算得到各个因素的评价结果;(5)进行评价和排序,根据评价结果对各个决策方案进行评价和排序。
综合评价与决策方法是数学建模的重要环节,可以帮助我们对建模结果进行客观、科学的评估,并基于评估结果做出决策。
§3 混合策略对策模型并不是所有的矩阵对策在纯策略意义下都有解,即有鞍点。
例如:两家电视台各种节目搭配时的甲台节目收视率如下表:表1 甲台节目收视率(%)乙台节目1节目2甲台节目A7040节目B4555用上述方法对此例进行计算,得到表格如下:表2 基于甲台节目收视率的双方对策分析表(%)乙台节目1节目2 a = 45甲台节目A704040节目B455545 b = 557055a≠b由表中可知,a≠b。
如果甲台播放节目A,以期得到70%的收视率,此时乙台一定不会播放相应对策组合(节目A,节目1)中的节目1,而是播放节目2,因为对策组合(节目A,节目2)对乙台来说,可以获得60%的收视率。
但若乙台播放节目2,甲台一定不会播放这个组合要求的节目A,必然改播节目B,因为对策组合(节目B,节目2)甲可以获得55%的收视率。
同理可以推出,若甲台播放节目B,乙台必然改播节目1,但若乙台播放节目1,甲台必然改播节目A,这样看来每对策组合都不能使双方同时满意。
这就是矩阵对策双方不存在最优纯策略的原因。
象这样的对策进行多次时,就有了混合策略的概念,即某一局中人以一定的概率随机地采用各个策略。
一般来说,在一个矩阵对策中,如果局中人甲的赢得矩阵为,则他的最优混合策略是下面线性规划问题的解。
局中人乙的最优混合策略是下面线性规划问题的解。
由线性规划理论可知,上面两个线性规划问题都有解,且其中。
记上式两端的值为,而相应的的值为,则局中人甲采用混合策略时,他可保证期望赢得至少为,而采用其它策略则期望赢得可能低于。
局中人采用混合策略时,可保证期望损失不超过,而采用其它策略则期望损失可能大于。
上例中局中人甲的策略为:以概率采用纯策略;局中人乙的策略为:以概率采用纯策略,那么局中人甲的期望赢得是其中,,。
局中人甲的最优混合策略是下面线性规划问题的解。
同样局中人乙的最优混合策略是下面线性规划问题的解。
通过数学软件,可以算出局中人甲的最优混合策略,他的期望赢得至少为0.5125,局中人乙的最优混合策略,他的损失期望不超过0.5125。
§6 决策树法对较为复杂的决策问题,特别是需要做多个阶段决策的问题,最常用的方法是决策树法。
决策树法是把某个决策问题未来发展情况的可能性和可能结果所做的预测用树状图画出来。
其步骤如下:1、用方框表示决策点。
从决策点画出若干条直线或折线,每条线代表一个行动方案,这样的直线或折线称为方案枝。
2、在各方案枝的末端画一个园圈,称为状态点,从状态点引出若干直线或折线,每条线表示一个状态,在线的旁边标出每个状态的概率,称为概率枝。
3、把各方案在各个状态下的损益期望值算出标记在概率枝的末端。
4、把计算得到的每个方案的损益期望值标在状态点上,然后通过比较,选出损益期望值最小的方案为最优方案。
例1某厂准备生产一种新产品,产量可以在三种水平n1、n2、n3中作决策。
该产品在市场上的销售情况可分为畅销、一般和滞销三种情况,分别为S1、S2、S3。
通过调查,预测市场处于这三种情况的概率分别为0.5、0.3、0.2。
三种决策在各种不同市场情况下的利润见下表:表1 基于各种决策的各种市场情况的利润表(万元)我们可以计算每种决策下利润的期望值:实行在水平n1下生产的利润的期望值为:90×0.5+30×0.3-60×0.2=42实行在水平n2下生产的利润的期望值为:60×0.5+50×0.3-10×0.2=43实行在水平n3下生产的利润的期望值为:10×0.5+9×0.3-6×0.2=6.5由于在水平n2下生产利润的期望值最大,因而应选择产量水平n2生产。
可以应用决策树帮助解决这样的决策问题,把各种决策和情况画在图1上:图1图中的方框(□)称为决策点,圆圈(○)称为状态点,从方框出发的线段称为对策分支,表示可供选择的不同对策。
在圆圈下面的线段称为概率分支,表示在此种对策下可能出现的各种情况。
在概率分支上注明了该情况出现的概率。
在每一个概率分支的末端注明了对应对策和对应情况下的收益(利润)。
决策类问题数学建模模型
决策类问题数学建模模型是一种将现实生活中的问题转化为数学问题,并通过数学方法来进行分析和解决的方法。
一般来说,决策类问题包括了多个决策变量、目标函数以及一系列约束条件。
数学建模的目标是通过建立数学模型,确定决策变量的最优取值,使得目标函数的值达到最大或最小值,同时满足约束条件。
常见的决策类问题模型包括线性规划模型、非线性规划模型、整数规划模型、动态规划模型等。
这些模型可以根据问题的特点灵活应用,从而得到最优的决策结果。
例如,在生产调度中,可以使用线性规划模型来确定最佳的生产量,使得总成本最小化,同时满足产能约束和市场需求;在项目管理中,可以使用整数规划模型来确定最佳的资源分配方案,使得项目进度最短化,同时满足资源约束和技术要求。
决策类问题数学建模模型的优势在于能够将问题简化为数学形式,通过数学方法的求解,得到最优的决策结果。
然而,建立模型时需要考虑问题的实际情况、约束条件和目标函数的合理性,同时依赖于数学建模者的经验和专业知识。
因此,在建立模型时需要充分了解问题背景,并结合数学方法的特点和技巧,才能得到有效的决策结果。
对策与决策模型策略是个人或组织用来达到特定目标的行动计划。
当面对重要决策时,采取正确的策略尤为重要。
然而,制定策略并非易事,因为决策者需要综合考虑各种因素和风险。
因此,我们需要有效的对策与决策模型来辅助我们的决策过程。
1. 定义决策模型决策模型是指用来描述和解决问题的一种逻辑框架。
它通常包括问题定义、目标设定、解决方案的生成和评估等步骤。
决策模型可以是定性的,也可以是定量的。
在制定决策模型时,需要考虑问题的复杂性、可行性以及可预测性。
2. 常见的决策模型2.1. SWOT分析模型SWOT分析模型是一种常用的对策与决策模型。
SWOT代表着公司(或个人)的优势(Strengths)、劣势(Weaknesses)、机会(Opportunities)和威胁(Threats)等方面。
通过对内部和外部环境的评估,可以制定相应的对策。
2.2. 五力模型五力模型是迈克尔·波特开发的一种对策与决策模型。
该模型通过评估竞争对手、供应商、客户、替代品和市场进入壁垒等因素,帮助企业确定竞争战略。
2.3. 敏捷决策模型敏捷决策模型是一种面向复杂和动态环境的决策模型。
该模型鼓励快速反应、多样化的方法和分阶段的决策。
通过迭代和渐进的方法,可以更好地适应不确定性和变化。
3. 决策模型的应用决策模型可以应用于各个领域,包括企业管理、市场营销、公共政策制定等。
在企业管理方面,决策模型可以帮助管理者制定战略发展计划、人员配置和资源分配等。
而在市场营销方面,决策模型可以帮助企业确定市场定位、产品定价和促销策略等。
此外,政府机构使用决策模型来制定公共政策,以最大程度地满足社会需求。
4. 决策模型的挑战与解决方案制定决策模型面临许多挑战,如信息不完整、风险评估困难和模型选择等。
为了克服这些挑战,我们可以采取以下解决方案。
4.1. 多源信息收集在制定决策模型之前,我们应该收集来源广泛的信息,以便全面评估问题和风险。
4.2. 风险分析与评估针对可能的风险,我们可以进行风险分析和评估,以确定其潜在影响和可能的解决方案。