3-1随机决策过程的几个模型

隐含偏好模型流程图
识 别 问 题
选择隐含偏好方 案B
确定选择性候选
将隐 含偏 好方 案与
隐含偏好方案B>证 实性方案C
方案A,C,D
证实
性候
确定证实性候选 方案C
选方
案比 较
选择偏好 方案B
返回
4，直觉决策模型
含义：
一种从经验中提取信息的无意识加工过程， 一种不经过复杂的逻辑操作而直接、迅速地感
第三步：给标准分配权重
评为10分
决策标准
权重
1 受聘可能性
10
2 事业发展空间 10
3 企业名气
9
4 收入水平
8
5 专业对口
7
6 地理位置
6
7 业余生活质量 4
8 企业规模
3
9 与父母的距离 2
10 周边环境
2
依据该标准，为剩 下的标准评分
最优化决策模型
识别问题 确定标准 分配权重 开发方案 评估方案 作出抉择
特点： 备选方案的先后顺序对决策结果非 常重要；决策者往往通常从容易得到 的方案开始，而富有创造性、独到的 方案可能没有机会参与评选决策过程 就结束了。
返回
3，隐含偏好模型
含义： 在决策过程开始时，决策者已经选择 了一个自己偏爱的方案（有时他自己并 没有意识到），其后的决策分析过程只 是使自己和周围的人确信他的隐含偏爱 方案确实是“恰当的”。
返回
（二）群体决策模型
1，渐进决策模式
含义： 渐进决策，就是指决策者在决策时在既有的 合法政策基础上，采用渐进方式对现行政策 加以修改，通过一连串小小的改变，在社会 稳定的前提下，逐渐实现决策目标。
主要原则：

Chapter
决策基础
Foundations of Decision Making
ppt课件
学习目标 Learning Outcomes P56
• 描述决策过程中的步骤 Describe decision-making process • 解释管理者用于决策的三种方法 Describe the three approaches managers can use to make decisions • 描述决策类型和管理者面临的决策情境 Describe the types of decision-making conditions managers face • 讨论群体决策Describe group decision making • 讨论决策制定的当代专题 Describe contemporary issues in managerial decision making
• 直觉 (Heuristices) – 运用经验原则以简化决策Use “rules of thumb”to simplify their decision making – 可能导致错误和偏见
Lead to errors and biases in processing and evaluating information
• 管理者受限于自身获得信息的 能力
Managers make decision rationally limited by their ability to process information
• 管理者在不完全信息条件下做 出决策，他们只能寻求满意
Managers can’t possible analyze all information on all alternatives, they satisfice rather than maximize.

管理预测与决策
28
（2）多阶段决策
很多实际决策问题，需要决策者进行多次决策， 这些决策按先后次序分为几个阶段，后阶段的决 策内容依赖于前阶段的决策结果及前一阶段决策 后所出现的状态。 在做前一次决策时，也必须考虑到后一阶段的决 策情况，这类问题称之为多阶段决策问题。
管理预测与决策
29
某一化工原料厂，由于某项工艺不甚好，产品成本高。在价 格中等水平时无利可图，在价格低落时要亏本，只有在价格 高时才赢利，且赢利也不多。 现企业考虑进行技术革新，取得新工艺的途径有两种，一是 自行研究，成功的可能是0.6，二是购买专利，估计购买谈 判成功的可能性是0.8。 不论是研究成功还是谈判成功，生产规模有两种考虑方案， 一是产量不变，二是产量增加。若研究失败或者谈判失败， 则仍然采用原工艺进行生产，生产保持不变。 根据市场预测，今后五年内这两种产品跌价的可能性是0.1， 保持中等水平的可能性是0.5，涨价的可能性是0.4。现在企 业需要考虑：是否购买专利，是否自行研究。
管理预测与决策
26
好0.5
方案A1 －2000
Ⅰ
5000 2500 1500 8000 0 －2500
1
一般0.3 差0.2 好0.5
方案A2 －1500
2
一般0.3 差0.2
风险投资问题的决策树
管理预测与决策
27
计算各状态点的收益值。 状态点1：5000×0.5＋2500×0.3＋1500×0.2=3550（万元） 状态点2：8000×0.5＋0×0.3＋（-2500）×0.2=3500（万元） 计算各方案的收益期望值。 方案A1：3550-2000=1550（万元） 方案A２：3500-1500=2000（万元） 依据最大收益期望值准则，方案A２收益期望值较大，为最 优方案，也就是扶持小企业为最优决策方案。

决策数学知识点总结决策数学是运用数学方法和模型研究决策问题的一门交叉学科。

它将数学的思维方式和技巧运用到决策问题的建模、分析和解决过程中，帮助决策者做出科学、合理的决策。

本文将围绕决策数学的主要知识点进行总结，包括决策模型、决策分析、风险管理、优化理论等方面的内容。

一、决策模型1. 决策树模型决策树模型是一种常用的决策分析方法，它通过构建决策树来描述决策问题的各种可能的决策选择和结果，以及它们之间的关系。

决策树模型可以帮助决策者更直观地理解决策问题，从而做出更科学、更有效的决策。

2. 马尔可夫决策过程马尔可夫决策过程是描述在某种随机环境下，决策者为了达到某种目标而采取不同行为的一种数学模型。

它通过建立状态、决策和转移概率等要素的数学关系来描述决策问题，从而找到最优的决策策略。

3. 线性规划模型线性规划模型是一种常用的优化模型，它将决策问题转化为一个线性约束条件下的最优化问题，即通过确定决策变量的取值来最大化或最小化某种目标函数。

线性规划模型在实际应用中有着广泛的应用，包括生产调度、资源配置、运输优化等领域。

二、决策分析1. 决策目标设定决策目标设定是决策分析的第一步，它涉及到对决策问题的目标、约束条件和评价指标等方面的明确定义和量化，从而为后续的决策分析提供基础。

2. 决策风险评估在进行决策分析时，需要对决策问题的风险进行评估，包括确定风险的可能性和影响程度，从而为决策者提供科学的风险管理建议。

3. 决策方案评价决策方案评价是决策分析的核心环节，它通过对各种决策方案的优劣进行定量分析和比较，从而为决策者提供最优的决策建议。

三、风险管理1. 风险度量与分析风险度量与分析是对决策问题中各种风险因素进行量化和分析的过程，包括确定风险的可能性、影响程度和相互关联等方面的内容。

2. 风险控制与规避在面临各种风险时，决策者需要采取相应的控制和规避措施来降低风险的发生和影响，包括风险的传播路径、控制措施和应急预案等内容。