不确定型决策方法
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决策分析的定量方法定量决策方法是利用数学模型进行优选决策方案的决策方法。
根据决策条件的确定性划分,定量决策方法一般分为确定型决策方法、风险型决策方法和不确定型决策方法三类。
1.确定型决策方法:确定型决策是指在稳定可控条件下进行决策,只要满足数学模型的前提条件,模型就能给出特定的结果。
(1)线性规划法线性规划法是在线性等式或不等式的约束条件下,求解线性目标函数的最大值或最小值的方法。
(2)盈亏平衡点法2.风险型决策方法:风险型决策也叫统计型决策、随机型决策,是指已知决策方案所需的条件,但每种方案的执行都有可能出现不同后果,多种后果的出现有一定的概率,即存在着“风险”。
(1)期望损益决策法期望损益决策法是通过计算各方案的期望损益值,并以此为依据,选择收益最大或者损失最小的方案作为最佳评价方案。
(2)决策树分析法决策树分析法是指将构成决策方案的有关因素以树状图形的方式表现出来,并据以分析和选择决策方案的一种系统分析法。
适用于分析比较复杂的问题。
3.不确定型决策方法:不确定型决策是指在决策所面临的市场状态难以确定而且各种市场状态发生的概率也无法预测的条件下所做出的决策。
定性决策方法也称主观决策法,是直接利用人们的知识、智慧和经验,根据已掌握的有关资料对决策的内容进行分析和研究,对决策的方案进行评价和选优。
分为头脑风暴法、德尔菲法、名义小组技术、哥顿法。
1、头脑风暴法:通过有关专家之间的信息交流,引起思维共振,形成创造性思维。
参与者在完全不受约束的条件下,敞开思路,畅所欲言。
2、德尔菲法:以匿名方式通过几轮函询征求专家的意见,预测组织小组对每一轮的意见进行汇总整理后,作为参考再发给各专家,供他们分析判断,以提出新的结论。
3、名义小组技术:以一个小组的名义来进行集体决策,而并不是实质意义上的小组讨论,要求每个与会者把自己的观点贡献出来,其特点是背靠背,独立思考。
4、哥顿法:又称提喻法。
首先由会议主持人把决策问题向会议成员做笼统的介绍,其次由会议成员海阔天空地讨论解决方案;当会议进行到适当时机时,决策者将决策的具体问题展示给会议成员,使会议成员的讨论进一步深化,最后由决策者吸收讨论结果,进行决策。
不确定型决策P35不确定型决策的基本特征是每个方案都对应着一些不同的状态,但无法确切知道哪种状 态将出现,也不知道各状态出现的概率。
这种情况下的决策主要取决于决策者的素质与要求。
决策矩阵(决策表)如下:一、悲观准则(max-min 准则)这种方法的基本思想是假定决策者心态比较保守,总是从每个方案可能出现的最差结果出 发,且其最佳选择是从这些最不利的结果中选择最有利的结果(差中选优)max采用悲观准则,最优方案为A1二、乐观准则(max-max 准则)这种准则的出发点是假定决策者对未来的结果持乐观的态度,总是假设出现对自己最有利的 状态,在从中选择最好的结果(优中选优)。
max决策状态—益损值采用乐观准则,最优方案为A2 折中准则折中准则是介于悲观准则和乐观准则之间的一个准则,其特点是对客观状态的估计既不是完 全乐观,也不是完全悲观,而是采用一个乐观系数a 来反映决策者对状态估计的乐观程度。
具体做法是:取ea[0,1],u (A )= a max a + (1 -a )min a i = 1,2, , n1< j < n ij采用折中准则(乐观系数a =0.8 ),其中乐观系数取a =0.8。
最优方案为A2三、等可能准则(Laplace 准则) 也称为合理性准则,这种准则的思想在于,既然没有充分理由相信哪一种自然状态会有较大 的概率出现,那就认为各种可能的状态出现的可能性是相等的,即每种状态出现的概率都是 1/n (取平均数)。
计算出每个方案Ai 的期望收益E (Ai ),然后选择期望收益最大的方案为最 优方案。
方案A1与方案A4的数学期望都达到了最大,但明显方案A4的收益波动较大。
所以A1最 优。
四、遗憾准则(min-max 准则)决策中,当某一状态出现时,如果恰好选择了该状态下的最大收益对应的方案,是最理想的。
但如果不是选择的这个理想方案,则会感到后悔或遗憾。
遗憾准则的基本思想是尽量减少决 策后的遗憾,使决策者不后悔或少后悔。
名词解释不确定型决策
不确定型决策是指在决策过程中,决策者面临的信息不完全、风险不确定、结果多变的情况下所做出的决策。
在决策中,决策者缺乏完备的信息,无法准确预测各种可能的结果和其发生概率,因此无法确定最佳的决策方案。
在不确定型决策中,决策者需面对风险,即进行决策的结果可能是好的、坏的或中性的,且每种结果发生的概率不确定。
与确定性决策相比,不确定型决策涉及的环境更加复杂和不可预测,决策者需要在风险和不确定性之间做出权衡。
为了应对不确定性,决策者可以采用多种方法来进行决策。
其中一种常见的方法是概率决策,即将不确定性转化为概率分布,通过计算不同方案的期望值或风险值来做出决策。
这种方法通过对可能结果的概率进行估计,对各种结果进行权衡,从而选择具有最高期望值或最低风险值的决策方案。
另一种方法是决策树分析,通过构建决策树来模拟决策的过程并评估各个决策节点的风险值。
决策树分析可以帮助决策者系统地考虑各种可能的结果和其发生概率,从而更好地理解和评估不同决策方案的风险和收益。
此外,决策者还可以采用试错法,即通过尝试不同的决策方案并观察结果来不断学习和调整决策策略。
试错法适用于决策结果无法准确预测的情况,通过不断试验和调整决策方案,决策者可以逐渐积累经验,提高决策的准确性和效果。
总之,在不确定型决策中,决策者需要在有限的信息和不确定的环境中做出决策。
为了应对不确定性,决策者可以采用概率决策、决策树分析和试错法等方法来评估不同决策方案的风险和收益,并选择最优的决策方案。
定量决策方法,是指利用数学模型进行优选决策方案的决策方法。
根据数学模型涉及的问题的性质(或者说根据所选方案结果的可靠性),定量决策方法一般分为确定型决策、风险型决策和不确定性决策方法三种。
1、确定型决策方法(盈亏平衡分析)。
确定型决策方法的特点是只有一种选择,决策没有风险,只要满足数学模型的前提条件,数学模型就会给出特定的结果。
属于确定型决策方法的主要有盈亏平衡分析模型和经济批量模型。
2、风险型决策方法(决策树)。
有时我们会碰到这样的情况,一个决策方案对应几个相互排斥的可能状态,每一种状态都以一定的可能性(概率0-1)出现,并对应特定结果,这时的决策就被称为风险型决策。
风险型决策的目的是如何使收益期望值最大,或者损失期望值最小。
期望值是一种方案的损益值与相应概率的乘积之和。
下面我们用决策树来说明风险型决策方法。
决策树就是用数枝分叉形态表示各种方案的期望值,剪掉期望值小的方案枝,剩下的最后的方案即是最佳方案。
决策树由决策结点、方案枝、状态结点、概率枝四个要素组成。
3、不确定型决策方法。
我们看到,在风险型决策方法中,计算期望值的前提是能够判断各种状况出现的概率。
如果出现的概率不清楚,就需要用不确定型方法,这主要有三种,即冒险法、保守法和折中法。
采用何种方法取决于决策者对待风险的态度。
不确定型决策的名词解释
不确定型决策是指在面对缺乏完全信息、存在不确定性的情况下,通过运用一系列分析方法和技术来进行决策的过程。
这种决策方法通常用于处理复杂的、难以预测的问题,其中可能存在多个可能性和风险。
不确定型决策的特点是以不确定性为前提,并且需要基于可用的信息和有限的资源进行决策。
为了应对这种情况,决策者通常会使用统计学、模型分析、模拟、专家判断和经验等方法来评估各种可能的结果和风险,并最终选择最优的决策方案。
不确定型决策能够帮助决策者提高决策的质量和效率,在不确定的环境中做出有利于实现目标的决策。
不确定型决策名词解释不确定型决策是指在决策过程中存在不确定性和风险的情况下,根据决策者的经验、判断和推理进行决策。
不确定型决策是一种基于概率的决策方法,其关注的是决策环境中各种可能性和其发生的概率,以便能够评估决策的风险和可能的后果。
不确定型决策包含以下几个重要的概念:1. 不确定性:指决策过程中未知的信息和未知事件的概率。
在不确定性的情况下,决策者无法知道所有可能的结果和发生的概率。
2. 风险:指决策带来的结果可能存在的不确定性和负面影响。
风险是决策者在做出决策时所面临的可能的损失和不确定性。
3. 概率:指不确定事件发生的可能性或概率。
概率是一种度量不确定性的方法,可以帮助决策者评估不同决策结果的风险。
4. 打分法:指通过将决策结果进行打分,以便能够在多个可选方案之间进行比较和选择。
打分法通常基于不确定的信息和概率,以量化和评估各种决策结果。
在不确定型决策中,决策者需要收集尽可能多的信息,对各种可能情况和结果进行评估和分析,从而选择出最优的决策方案。
决策者可以使用各种不确定型决策方法来辅助决策过程,如期望效用模型、决策树分析、蒙特卡洛模拟等。
不确定型决策在实际生活和工作中具有广泛应用。
例如,企业在面对市场竞争和不确定需求时,需要运用不确定型决策方法来选择最合适的产品推出策略;政府在制定经济政策时,需要考虑各种可能的经济情况和其潜在影响;个人在投资和理财决策时,需要综合考虑不同投资方案的风险和收益。
总之,不确定型决策是一种在不确定环境下进行决策的方法,需要依赖决策者的经验和判断,同时结合概率和信息分析以评估风险和可能的后果。
在实际应用中,不确定型决策能够帮助决策者做出更明智的决策,并减少风险。
确定型决策方法有哪些确定型决策方法有哪些推荐决策,指决定的策略或办法。
是人们为各种事件出主意、做决定的过程。
它是一个复杂的思维操作过程,是信息搜集、加工,最后作出判断、得出结论的过程。
下面是店铺精心整理的确定型决策方法有哪些,欢迎阅读与收藏。
确定型决策方法有哪些篇1确定型决策方法、风险型决策方法和不确定型决策方法分别为:(1)确定型决策方法常用的确定型决策方法有线性规划和量本利分析法等。
①线性规划法。
线性规划是在一些线性等式或不等式的约束条件下,求解线性目标函数的最大值或最小值的方法。
运用线性规划建立数学模型的.步骤是:a.确定影响目标大小的变量,列出目标函数方程;b.找出实现目标的约束条件;c.找出使目标函数达到最优的可行解,即为该线性规划的最优解。
②量本利分析法。
量本利分析法又称保本分析法或盈亏平衡分析法,是通过考察产量(或销售量)、成本和利润的关系以及盈亏变化的规律来为决策提供依据的方法。
在应用量本利分析法时,关键是找出企业不盈不亏时的产量(称为保本产量或盈亏平衡产量,此时企业的总收入等于总成本)。
找出保本产量的方法有图解法和代数法两种。
(3)风险型决策方法常用的风险型决策方法是决策树法。
决策树法是用树状图来描述各种方案在不同情况(或自然状态)下的收益,据此计算每种方案的期望收益从而作出决策的方法。
(2)不确定型决策方法常用的解决不确定型决策问题的方法有以下三种:①小中取大法:决策者对未来持悲观态度,认为未来会出现最差的情况。
决策时,对各种方案都按它带来的最低收益考虑,然后比较哪种方案的最低收益最高,简称小中取大法。
②大中取大法:决策者对未来持乐观态度,认为未来会出现最好的情况。
决策时,对各种方案都按它带来的最高收益考虑,然后比较哪种方案的最高收益最高,简称大中取大法。
③最小最大后悔值法:决策者在选择了某方案后,若事后发现客观情况并未按自己预想的发生,会为自己事前的决策而后悔。
最小最大后悔值法是使后悔值最小的方法。
1.什么叫不确定型决策?它与风险型决策有何不同?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。
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,而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2.什么叫“好中求好”决策方法?什么叫“坏中求好”决策方法?什么叫∝系数决策方法?什么叫“最小的最大后悔值”决策方法?“好中求好”决策方法也叫乐观决策准则,或称“最大最大”决策准则,这种决策准则就是充分考虑可能出现的最大利益,在各种最大利益中选取最大者,将其对应的方案作为最优方案;“坏中求好”决策准则也称为小中取大的决策准则或悲观决策准则;∝系数决策方法是对坏中求好和好中求好决策准则进行折中的一种决策准则;“最小的最大后悔值”决策方法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的最大值,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。
3.简述各种不确定型决策方法的适用特点。
“好中求好”决策方法主要由那些对有利情况的估计比较有信心的决策者采用;“坏中求好”决策方法主要由那些比较保守稳妥并害怕承担较大风险的决策者所采用;∝系数决策方法主要由那些对形势判断既不乐观也不悲观的决策者所采用;“最小的最大后悔值”决策方法主要由那些对决策失误的后果看的比较重的决策者所采用。
4.(1)d1:max(200,-20)=200d2:max(150,20)=150d3:max(100,60)=100所以max(200,150,100)=200,即选择建设大型工厂d1方案(2)d1:min(200,-20)=-20d2:min(150,20)=20d3:min(100,60)=60所以min(-20,20,60)=60,即选择建设小型工厂d3方案(3)假设∝=0.6,则1-∝=0.4f(d1)=0.6*[max(200,-20)]+0.4*[min(200,-20)]=112f(d2)=0.6*[max(150,20)]+0.4*[min(150,20)]=98f(d3)=0.6*[max(100,60)]+0.4*[min(100,60)]=84所以f(d)=max(112,98,84)=112,即选择建设大型工厂d1方案(4)max(200,150,100)=200max(-20,20,60)=60方案的最大后悔值为:G(d1)=max[(200-200),60-(-20)]=80G(d2)=max[(200-150),60-20]=50G(d3)=max[(200-100),60-60]=100所以最优方案为min(80,50,100)=50=G(d2),即选择建设小型工厂d3方案5.使用“好中求好”决策方法时;f(d1)=max(-400,100,200)=200f(d2)=max(100,100,400)=400f(d3)=max(-200,150,600)=600f(d4)=max(0,200,500)=500f(d5)=max(100,300,200)=300所以最优方案为max(400,600,500,300)=600=f(d3),即选择方案三使用坏中求好方案时:f(d1)=min(-400,100,200)=-400f(d2)=min(100,100,400)=100f(d3)=min(-200,150,600)=-200f(d4)=min(0,200,500)=0f(d5)=min(100,300,200)=100所以选择最优方案为max(100,-200,0,100)=100= f(d2)= f(d5),即选择方案二和五使用∝系数决策方法时:假设∝=0.6,则1-∝=0.4f(d1)=0.6*max[(-400,100,200)]+0.4* min(-400,100,200)=-40f(d2)=0.6*max(100,100,400)+0.4* min(100,100,400)=280f(d3)=0.6*max(-200,150,600)+0.4* min(-200,150,600)=280f(d4)=0.6*max(0,200,500) +0.4* min(0,200,500)=300f(d5)=0.6*max(100,300,200)+0.4* min(100,300,200)=220所以max(-40,280,280,300,220)=300= f(d4),即选择方案四使用“最小的最大后悔值”决策方法时:max(-400,100,-200,0,100)=100max(100,100,150,200,300)=300max(200,400,600,500,200)=600各方案的最大后悔值为G(d1)=max[100-(-400),300-100,600-200]=500G(d2)=max(100-100,300-100,600-400)=200G(d3)=max(100-(-200),300-150,600-600)=300G(d4)=max(100-0,300-200,600-500)=100G(d5)=max(100-100,300-300,600-200)=400所以最小的最大后悔值为min(500,200,300,100,400)=100= G(d4),即选择方案四。
3. 不确定型决策方法(掌握五种原则的计算应用)★定义:是指在决策所面临的自然状态难以确定而且各种自然状态发生的概率也无法预测的条件下所作出的决策。
(1)乐观原则(大中取大)◆决策原则:仅在最好自然状态下比较各方案的损益值,选择收益值最大或者损失值最小的方案为最优方案【例1】某企业拟开发新产品,有三种设计方案可供选择。
因不同的设计方案的制造成本、产品性能各不相同,在不同的市场状态下的损益值也各异。
有关资料如下表所示若该企业采用“乐观原则”选择方案,则具体过程如下:①对比最优自然状态下三个方案的损益值,即对比“畅销”状态下各方案的损益值,分为别为:50、70、100;②选择最优自然状态下最大收益值或最小损失值为最佳的方案,可知方案III的收益值“100”是最大的,故方案III为最优的方案。
(2)悲观原则(小中取大)◆决策原则:仅在最差自然状态下比较各方案损益值,选择收益值最大或者损失值最小的方案为最优方案仍以【例1】为例使用悲观原则决策如下:采用“悲观原则”选择方案的过程如下:①悲观准则仅在最差自然状态下比较各方案的损益值,即“滞销”的状态下比较各方案的损益值,分别为:20,0,-20;②选择最差自然状态下最大收益值或最小损失值为最优的方案,可知方案I的收益值“20”是最大的,故选择方案I为优的方案。
(3)折中原则(只考虑最好和最差两个自然状态)◆公式:折中损益值 = ɑ×最大损益值 +(1 - ɑ)×最小损益值式中:“ɑ”表示乐观系数,即最优自然状态发生的概率,“1- ɑ”即最差自然状态发生的概率◆决策原则:选择折中损益值最大的方案【注释】当ɑ=0时,结果与悲观原则相同;当ɑ=1时,结果与乐观原则相同。
仍以【例1】为例,假设乐观系数(最大值系数)α=0.75,使用折中原则决策如下:采用“折中原则”选择方案的过程如下:①计算各方案折中损益值。
方案I:50×0.75+ 20×(1-0.75)=42.5方案II:70×0.75+0×(1-0.75)=52.5方案III:100×0.75+(-20)×(1-0.75)=70②选择折中损益值最大的方案为最优的方案,可知方案III的折中损益值“70”最大,因此选择方案III为最优的方案。
不确定型决策的5种决策准则
不确定型决策是指在决策过程中,决策者面临的信息不完全或者存在不确定性的情况下进行决策。
下面是五种常用的不确定型决策准则:
1. 最大化期望值准则:决策者根据各种可能的结果的概率和效益,计算出每个决策选择的期望效益,选择期望效益最大的决策。
2. 极大极小准则:决策者在面对不确定性时,选择能够保证最坏情况下效益最大化的决策,即选择极大极小值最大的决策。
3. 择一法则:决策者将可能的结果按照一定的权重进行排序,然后选择排名最高的决策,即选择最优决策的可能性最大的决策。
4. 择优法则:决策者将可能的结果根据效益进行排序,然后选择效益最大的决策,即选择效益最大的决策。
5. 确定性等价准则:决策者将不确定的决策问题转化为等价的确定性决策问题,然后使用确定性决策的方法进行决策。
这些不确定型决策准则在不同的决策情境下可以灵活应用,根据具体情况选择合适的准则进行决策。
不确定型决策名词解释
在无法估计系统行动方案所处状态概率的情况下进行的决策。
不确定型决策的基本方法是先用效用值表示各种可能的后果,构造一张支付表,再用一定的评价准则来评定各个方案的优劣,从而选出最优方案。
若有n种行动方案(a1,a2,...,an)可供选择,可能出现m个状态(θ1,θ2,...,θm),方案ɑi在状态θj所出现的后果用效用值表示,记作Cij=C(ai,θj),即可得出构造矩阵表,又称支付表(见表)。
根据支付表可用不同准则评价方案的优劣,从而选出最优行动方案(或称最优策略)。
常用的准则有拉普拉斯准则、瓦尔德准则、赫维兹准则、混合准则和萨沃格准则。
管理学决策的方法一.确定型决策方法确定型决策是指决策面对的问题的相关因素是确定的,从而建立的决策模型中的各种参数是确定的。
例如:1.某企业可以生产A、B两种产品。
生产单位产品A和B所需要的机器、人工、原材料的数量,每天可用资源的总量和各种资源的价格,都在表中给出。
已知产品A的售价600元,B的售价400元。
市场需求旺盛。
问:如何安排生产能使企业的利润最大?设A为产品A每天的产量B为产品B每天的产量C1为每天使用机器的数量C2为每天使用工人的数量C3为每天使用原材料的数量模型:MAX:600A+400B-5C1-20C2-1C3(1)ST:6A+8B=C1(2)10A+5B=C2(3)11A+8B=C3(4)C1小于等于1200(5)C2小于等于1000(6)C3小于等于1300(7)A大于等于0(8)B大于等于0(9)解:(2)(3)连立,得60A+80-60A-30B=10C1-6C250B=10C1-6C2(3)(4)连立,得80A+40B-55A-40B=8C2-5C325A=8C2-5C3MAX:600A+400B-5C1-20C2-1C1=75C1+124C2-121C3又由25B=5C1-3C225A=8C2-5C3因为A≥0,B≥0所以5C1≥3C28C2≥5C3MAX=75C1+124C2-121C3 又C1≤1200 C2≤1000 C3≤1300 要使MAX最大,则取C1=1200,C2=1000,C3=0 ,所以MAX=75*1200+124*1000-0=214000即最大利润为214000元二.不确定型决策方法如果决策问题设计的条件中有些是未知的,对一些随机变量,连它们的概率分布也不知道,这类决策问题被称为不确定型决策。
2.某企业打算生产某产品。
根据市场预测分析,产品销路有三种可能性:销路好、一般和差。
生产该产品有三种方案:改进生产线、新建生产线、外包生产。
各种方案的收益值表在下表给出。
不确定型决策的5种决策准则在商业和生活中,我们经常需要做出决策。
有些决策是基于已知的信息和数据,而有些决策则需要在不确定的情况下做出。
这时候,我们需要使用不确定型决策的5种决策准则来帮助我们做出最佳决策。
1. 最小化最大失误准则这种准则的目的是最小化最坏情况下的损失。
它要求我们在做出决策时,要考虑到最坏的情况,并尽可能地减少最坏情况下的损失。
例如,如果你要投资一家公司,你需要考虑到最坏的情况是公司破产,你需要尽可能地减少这种情况下的损失。
2. 最大化期望准则这种准则的目的是最大化期望收益。
它要求我们在做出决策时,要考虑到所有可能的结果,并选择期望收益最大的决策。
例如,如果你要选择一种投资方式,你需要考虑到所有可能的结果,并选择期望收益最大的投资方式。
3. 最小化遗憾准则这种准则的目的是最小化遗憾。
它要求我们在做出决策时,要考虑到如果我们做出了错误的决策,我们会感到多么遗憾。
例如,如果你要选择一种职业,你需要考虑到如果你选择了错误的职业,你会感到多么遗憾。
4. 最大化信息准则这种准则的目的是最大化信息的价值。
它要求我们在做出决策时,要尽可能地获取更多的信息,并选择最有价值的信息。
例如,如果你要选择一种产品,你需要尽可能地获取更多的信息,并选择最有价值的信息来做出决策。
5. 最小化后悔准则这种准则的目的是最小化后悔。
它要求我们在做出决策时,要考虑到如果我们做出了错误的决策,我们会感到多么后悔。
例如,如果你要选择一种旅游方式,你需要考虑到如果你选择了错误的旅游方式,你会感到多么后悔。
不确定型决策的5种决策准则可以帮助我们在不确定的情况下做出最佳决策。
我们需要根据具体情况选择最适合的准则,并尽可能地获取更多的信息来做出决策。