企业高效管理决策分析第3章-随机型决策分析基 本理论.ppt

2017/11/11
第三章随机型决策分析基本理论
朱海平
华中科技大学机械学院装备工程中心/工业工程系
《管理决策分析》
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目录
1 随机型决策分析简介
2 完全不确定型决策分析方法
3 风险型决策分析方法
4 决策树分析方法
5 灵敏度分析
6 先验信息和主观概率
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什么是随机型决策分析?
Stochastic Decision Making
在未来不确定因素和信息不完全的条件下进行的决策
在企业管理决策中大量存在
构成随机型决策问题的基本条件
存在着决策人希望达到的目标(利益最大或损失最小)
存在着两个以上的方案供决策人选择
方案集:
存在着两个以上的自然状态
自然状态集:
可以计算不同行动方案在不同自然状态下相应的条件结果值(收益/损失)值
各种自然状态的出现是随机的,已知或者未知其出现的概率
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随机型决策问题的三个基本特点
自然状态的随机性
自然状态不由决策人控制,决策人也无法对自然状态作出准确预测,比如天下不下雨、股票涨不涨
后果的不确定性
无论采取何种方案,决策人都要承担一定的风险,带伞不下雨则麻烦,不带伞遇雨则淋雨
后果的不同效用(不同人偏好不同的决策准则)
效用不同于后果,效用是决策后果对决策人实际产生的效果
效用既有客观性,更有主观性,比如不同人对于淋雨的感觉就不一样
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目录
1 随机型决策分析简介
2 完全不确定型决策分析方法
3 风险型决策分析方法
4 决策树分析方法
5 灵敏度分析
6 先验信息和主观概率
什么是完全不确定型决策分析?
特点:完全不确定型决策问题(decision making under uncertainty)行动方案的结果值出现概率无法估算,决策者根据主观倾向进行决策,不同主观态度建立不同的评价和决策准则
决策矩阵(m种方案,n个自然状态)
其中每种自然状态θj出现的概率p(θj)未知
目标:如何根据不同方案在各种状态下的条件结果值cij来确定决策者最满意的行动方案
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完全不确定型决策分析的五种基本决策准则
基本准则
乐观准则(max-max principle)
悲观准则(min-max principle)
折衷准则(compromise principle)
遗憾准则(min-max principle)
等可能准则(equal probability principle)
这几种准则不可能都是指导作决策(选择)的完美准则,需要仔细比较这些准则以便确定何者最好
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(1) 乐观准则(max-max准则)
基本思路:假设每个行动方案总出现最好的条件结果,即条件收益值最大或条件损失值最小,那么最满意的行动方案就是所有cij中最好的条件结果对应的方案
决策步骤:
根据决策矩阵选出每个方案的最优结果值;
在最优结果值中选出一个最优者,所对应的方案就是最优者
数学描述:
适用情况:决策者在各方案可能出现的结果不明时,采取好中取好的乐观态度,选择最满意的决策方案
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例:企业生产方案的决策
某企业拟定了三个生产方案,方案1是新建两条生产线,方案2是新建一条生产线,方案3是扩建原有生产线,改进老产品。在市场预测的基础上,估算了各个方案在市场需求的不同情况下的条件收益值(单位:万元)。但市场不同需求状态的概率未能测定
按乐观准则,最满意方案为a1(方案1)
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市场需求情况
高需求?
中需求?
低需求?
a1(方案1)
a2(方案2)
a3(方案3)
1000
750
300
600
450
300
-200
50
80