最负盛名的决策模型：KT决策法

最新复杂系统决策模型与层次分析法

复杂系统决策模型与层次分析法

费用居住饮食交通例3?科研课题 科研课題 承徳 可行性 实用价值学 术 意 义 人 才 培 养 §3.4复杂系统决策模型与层次分析法 Analitic Hierachy Process （AHP） T. L. Saaty 1970* —种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。—?问题举例 1.在海尔、新飞、容声和雪花四个牌号的电冰箱中选购一种。要考虑品牌的信誉、冰箱的功能、价格和耗电量。 2.在泰山、杭州和承德三处选择一个旅游点。要考虑景点的景色、居住的环境、饮食的特色、交通便利和旅游的费用。 3.在基础研究、应用研究和数学教育中选择一个领域申报科研课题。要考虑成果的贡献（实用价值、科学意义），可行性（难度、周期和经费）和人才培养。 -?模型和方法 1.层次结构模型的构造 步骤一：确定层次结构，将决策的目标、考虑的因素（决策准则）和决策对象按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层，绘出层次结构图。 最高层：决策的目的、要解决的问题。 最低层：决策时的备选方案。 中间层：考虑的因素、决策的准则。 对于相邻的两层，称高层为目标层，低层为因素层。 例1.选购冰箱迭购冰箱步骤二：通过相互比较，确定下一 层各因素对上一层目标的影响的权重，将定性的判断定量化，即构 造因素判断矩阵。 例2.

步骤三：由矩阵的特征值确定判别的一致性；由相应的特征向量表示各因素的影响 权重，计算权向量。 步骤四：通过综合计算给出最底层（各方案）对最高层（总目标）影响的权重， 权重最大的方案即为实现目标的最由选择。 2. 因素判断矩阵 比较n 个因素y 二（y“兀,…,yJ 对目标z 的影响. 采用两两成对比较，用弘表示因素y ：与因素力对目标z 的影响程度之比。 通常用数字r 9及其倒数作为程度比较的标度，即九级标度法 Xi/Xj 相当 较重要 重要 很重要绝对重要 Si ； 1 3 5 7 9 2, 4, 6, 8 居于上述两个相邻判断之间。 当弘＞ 1时，对目标Z 来说Xi 比X ：重要，其数值大小表示重要的程度。 同时必有3二1/氐＜1,对目标Z 来说X ：比血不重要，其数值大小表示不重 要的程度。 称矩阵A = （ aij ）为因素判断矩阵。 因为＞0且a.i =1/ 故称A 二（％ ）为正互反矩阵。 例.选择旅游景点Z ：目标，选择景点 y ：因素，决策准则 如果a ￡j a jk =a ik i, j, k=l, 2,n.则称正互反矩阵A 具有一致性.这表明对 各个因素所作的两两比较是可传递的。 —致性互正反矩阵A=（如）具有性质： A 的每一行例）均为任意指定行（列）的正数倍数，因此wnk （A ）二1. A 有特征值九二n,其余特征值均为零. 记A 的对应特征值九二n 的特征向量为w 二（w : w 2,…，wj 贝IJ a ￡j 二w, w ；1 如果在目标Z 中n 个因素y= (yi, y 2,…,yj 所占比重分别为w 二(w 】w?,…，wj, 则 =1,且因素判断矩阵为A=(w i w ；1) o 因此，称一致性正互反矩阵A 相应于特征值n 的归一化特征向量为因素 y= (yi> y?,…,yJ 对目标z 的权向量 4. 一致性检验与因素排序 定理1： n 阶正互反矩阵A 是一致性的当且仅当其最大特征值为n. 定理2：正互反矩阵具有模最大的正实数特征值九，其重数为1,且相应特征向量 为正向量. 为刻画n 阶正互反矩阵A=(如)与一致性接近的程度，定义一致性指标(Consensus index): 1 2 7 5 5 1/2 1 4 3 3 4 = 1/7 1/4 1 1/2 1/3 1/5 1/3 I 1 J/5 1/3 3 1 1 yi 费用, 景色, ys 居住, 3.—致性与权向量 yi 饮食，ys 交通

完整版购买决策过程五阶段模型

消费者购买过程的五阶段模型 问题认知 这里问题是指消费者所追求的某种需要的满足。因为需要尚未得到满足，就形成了需要解决的问题。满足的需要到底是什么？希望用什么样的方式来进行满足？想满足到什么程度？这些就是希望解决的问题。确认问题是购买决策的初始阶段，因为消费者只有意识到其有待满足的需要到底是什么，才会发生一系列的购买行为。 这个需要可以有内在和外在的刺激所触发。内在刺激，eg.人的正常需要一一饿、渴等上升到某一阶段就会成为一种 驱动力。需求也可能有外在刺激引起，一个人可能会羡慕邻居的新车或产品的广告激发购买欲望。 营销人员需要识别能引起消费者某种需要的环境，通过从消费者那里收集来的信息就能识别一些常见的会引起产品兴趣的刺激因素。这样，营销人员就可以制定各种引起消费者兴趣的营销战略。这对购买奢侈品、度假产品、娱乐产品来说尤为重要。营销人员需要刺激消费者购买动机，所以要仔细地考虑潜在的购买需要。 信息搜索 消费者一旦对所需要解决的需要满足问题进行了确认，便会着手进行有关信息的搜索。所谓收集信息通俗地讲就是寻找和分析与满足需要有关的商品和服务的资料。

（1）恰当的评估标准。 例如某消费者欲购买一块手表， 他首先要确定他所要购买的手表应具有那些特征。 各种解决问题的方法所具备的特征。 如目前市场上各种手表的款式, 通过收来信息，消费者熟悉了市场上的一些竞争品牌和特性。消费者可能获得 营销人艮需要识别不同的导致消费者作出决策的属性的层次, 信息主要内容 些特征 己经验 便是评估的标准。消费者一般先根据自己的经验判断一块理想的手表应具备哪些特征。一旦他感到自 有限，他就会向朋友打听，查阅报刊杂志，或向销售人员征询; 已经存在的各种解决问题的方法。 如目前有多少种手表在市场上出售; 屮，消 费者只熟悉其屮的一部分（ 知晓品牌组）。在这组品牌中，只有某些品牌能适应最初的购买标准（ 可供 考虑品 棒组）。当消费者收集这类品牌的大量信息之后，只有少数品牌被当做重点选择（ 选择品牌组）。消费 者根据 自己经历的决策评价过程，从选择组屮作出最后 决策。 功能，厂牌信誉，价格等方面情况。 全部品牌，而在这些全部品牌 来理解不同的竞争力和这些差异是如何形成的。

数学建模马氏链模型

马氏链模型 教学目的: 通过教学，使学生掌握马尔可夫链的基本知识，掌握建立马氏链模型的基本方法，能用马氏链模型解决一些简单的实际问题。 教学重点和难点: 建立马氏链模型的基本思想和基本步骤。 教学内容： 马尔可夫预测法是应用概率论中马尔可夫链（Markov chain）的理论和方法来研究分析时间序列的变化规律，并由此预测其未来变化趋势的一种预测技术．这种技术已在市场预测分析和市场管理决策中得到广泛应用，近年来逐步被应用于卫生事业管理和卫生经济研究中．下面扼要介绍马尔可夫链的基本原理以及运用原理去进行市场预测的基本方法． （1）马尔可夫链的基本原理 我们知道，要描述某种特定时期的随机现象如某种药品在未来某时期的销售情况，比如说第n季度是畅销还是滞销，用一个随机变量X n便可以了，但要描述未来所有时期的情况，则需要一系列的随机变量 X1，X2，…，X n，…．称{ X t，t∈T ，T是参数集}为随机过程，{ X t }的取值集合称为状态空间．若随机过程{ X n}的参数为非负整数， X n 为离散随机变量，且{ X n}具有无后效性（或称马尔可夫性），则称这一随机过程为马尔可夫链（简称马氏链）．所谓无后效性，直观地说，就是如果把{ X n}的参数n看作时间的话，那么它在将来取什么值只与它现在的取值有关，而与过去取什么值无关． 对具有N个状态的马氏链，描述它的概率性质，最重要的是它在n时刻处于状态i下一时刻转移到状态j的一步转移概率： 若假定上式与n无关，即，则可记为（此时，称过程是平稳的），并记 （1）称为转移概率矩阵． 例1 设某抗病毒药销售情况分为“畅销”和“滞销”两种，

购买决策过程：五阶段模型

消费者购买过程的五阶段模型 问题认知信息搜索方案评估购买决策购后行为 问题认知 这里问题是指消费者所追求的某种需要的满足。因为需要尚未得到满足，就形成了需要解决的问题。满足的需要 到底是什么？希望用什么样的方式来进行满足？想满足到什么程度？这些就是希望解决的问题。确认问题是购买决策 的初始阶段，因为消费者只有意识到其有待满足的需要到底是什么，才会发生一系列的购买行为。 这个需要可以有内在和外在的刺激所触发。内在刺激，eg. 人的正常需要——饿、渴等上升到某一阶段就会成为一种驱动力。需求也可能有外在刺激引起，一个人可能会羡慕邻居的新车或产品的广告激发购买欲望。 营销人员需要识别能引起消费者某种需要的环境，通过从消费者那里收集来的信息就能识别一些常见的会引起产品兴 趣的刺激因素。这样，营销人员就可以制定各种引起消费者兴趣的营销战略。这对购买奢侈品、度假产品、娱乐产品 来说尤为重要。营销人员需要刺激消费者购买动机，所以要仔细地考虑潜在的购买需要。 信息搜索 消费者一旦对所需要解决的需要满足问题进行了确认，便会着手进行有关信息的搜索。所谓收集信息通俗地讲就是寻 找和分析与满足需要有关的商品和服务的资料。 中等搜索，称之为加强注意。在这种状态之下，一个人对某一产品的信息变得更加关心。 搜 索 的两种水平在下一阶段，这个人可能会进入积极搜寻信息状态。在这种状态下，他会阅读有关材料，给朋友打电话、上网、去店铺了解信息等。 个人来源：家庭、朋友、邻居、熟人； 信息来源商业来源：广告、网站、推销员、经销商、包装、展览；公共来源：大众传播媒体、消费者评价机构； 经验来源：处理、检查和使用产品。

简述马尔科夫决策过程(上)

在人工智能中，大家可能知道两种技术，第一是机器算法，第二是深度学习。而在深度学习 中有强化学习和突破学习这两种技术。这两种技术给深度学习带来了很大的帮助。而强化学 习中有一个技术，那就是马尔科夫决策过程，那么什么是马尔科夫决策过程呢？下面我们就 给大家介绍一下这个内容。 初听马尔科夫决策过程，相信大家也是一头雾水的，很多人不知道什么是马尔科夫决策过程，其实马尔科夫决策过程就是基于马尔科夫论的随机动态系统的最优决策过程。它是马尔科夫 过程与确定性的动态规划相结合的产物，故又称马尔科夫型随机动态规划，属于运筹学中数 学规划的一个分支。马尔科夫决策过程具有马尔可夫性，这个马尔科夫性就是无后效性，及 系统的下个状态只与当前状态信息有关，与更早的状态无关，但不同的是马尔科夫决策过程 考虑了动作，即系统下个状态不仅和当前的状态有关，也和当前采取的动作有关。 那么马尔科夫决策要求是什么呢？马尔科夫决策的要求具体体现在三点，第一点就是能够检 测到理想的状态。第二点就是可以进行多次尝试。第三点就是系统的下个状态只与当前状态 信息有关，而与更早之前的状态无关。在决策过程中还和当前采取的动作有关。 那么马尔科夫决策过程的定义是什么呢？其实马尔科夫决策过程可以用一个五元组(S, A, P(:,:), R(:,:), γ)来描述，其中:S是一组有限的状态集（state）;A是一组有限的动作集(action)；Pa(s,s')=Pr(St+1=s'|St=s,at=a)表示在时间t状态s采取动作a可以在时间t+1转换到状态s'的概

率；Ra(s,s')表示通过动作a,状态s转换到s'所带来的及时收益或回报(reword)；γ是折扣因子，表示未来收益和当前收益之前的差别，意味着当下的 reward比未来反馈的reward更重要。需要提醒大家的是，马尔可夫决策过程并不要求S或者A是有限的，但基础的算法中假设它们 是有限的。 在这篇文章中我们给大家介绍了马尔科夫决策过程的特点、要求以及定义，这些内容都是能 够帮助大家初步了解马尔科夫决策过程的，我们在后面的文章中继续为大家介绍更多有关马 尔科夫决策的知识。

马氏链模型及matlab程序

一、用法,用来干什么，什么时候用 二、步骤，前因后果,算法得步骤,公式?三、程序 四、举例 五、前面国赛用到此算法得备注一下 马氏链模型 用来干什么 马尔可夫预测法就是应用概率论中马尔可夫链（Marｋov ｃhain)得理论与方法来研究分析时间序列得变化规律,并由此预测其未来变化趋势得一种预测技术. 什么时候用 应用马尔可夫链得计算方法进行马尔可夫分析，主要目得就是根据某些变量现在得情?况及其变动趋向，来预测它在未来某特定区间可能产生得变动，作为提供某种决策得依 据. 马尔可夫链得基本原理 我们知道，要描述某种特定时期得随机现象如某种药品在未来某时期得销售情况，比如说第n季度就是畅销还就是滞销，用一个随机变量Ｘｎ便可以了，但要描述未来所有时期得情况，则需要一系列得随机变量Ｘ１，X2，…,X n,…。称｛ Xｔ，t∈Ｔ,Ｔ就是参数集}为随机过程，{ Xｔ｝得取值集合称为状态空间。若随机过程｛X n｝得参数为非负整数, X Xｎ }具有无后效性（或称马尔可夫性），则称这一随机过程为马尔ｎ为离散随机变量，且{ 可夫链（简称马氏链)。所谓无后效性,直观地说，就就是如果把{ X n｝得参数n瞧作时间得话,那么它在将来取什么值只与它现在得取值有关,而与过去取什么值无关。 对具有N个状态得马氏链,描述它得概率性质，最重要得就是它在ｎ时刻处于状态i下一时刻转移到状态j得一步转移概率： 若假定上式与ｎ无关，即,则可记为（此时,称过程就是平稳得），并记 （1) 称为转移概率矩阵． 转移概率矩阵具有下述性质： （1）．即每个元素非负。 （2）。即矩阵每行得元素与等于1。 如果我们考虑状态多次转移得情况,则有过程在n时刻处于状态i，ｎ＋ｋ时刻转移到状态j得ｋ步转移概率： 同样由平稳性，上式概率与ｎ无关，可写成。记

马尔科夫决策过程MDPs

数学模型-MATLAB工具箱-马尔可夫决策过程-MDPs 前言： MDPs提供了一个数学框架来进行建模，适用于结果部分随机部分由决策者控制的决策情景。由于其在数学建模或学术发表中经常被用到，这里我们从实用的角度对其做一些归纳整理，案例涉及到大数据应用方面的最新研究成果，包括基本概念、模型、能解决的问题、基本算法（基于MATLAB或R工具箱）和应用场景。最后简单介绍了部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)。 由于相关的理论和应用研究非常多，这里我们只介绍最基本的东西（但是提供了必要而丰富的展开），并提供相应的参考文献和工具箱链接，以期帮助读者更快上手，至于更加深入的研究和更加细致的应用，则需要参照相关研究领域的学术文献。 一、基本概念 （1）序贯决策（Sequential Decision）[1]： 用于随机性或不确定性动态系统的最优化决策方法。 （2）序贯决策的过程是： 从初始状态开始，每个时刻作出最优决策后，接着观察下一时刻实际出现的状态，即收集新的信息，然后再作出新的最优决策，反复进行直至最后。 （3）无后效性 无后效性是一个问题可以用动态规划求解的标志之一。 某阶段的状态一旦确定，则此后过程的演变不再受此前各种状态及决策的影响，简单的说，就是“未来与过去无关”，当前的状态是此前历史的一个完整总结，此前的历史只能通过当前的状态去影响过程未来的演变。 （4）马尔可夫决策过程 系统在每次作出决策后下一时刻可能出现的状态是不能确切预知的，存在两种情况： ①系统下一步可能出现的状态的概率分布是已知的，可用客观概率的条件分布来描述。对于这类系统的序贯决策研究得较完满的是状态转移律具有无后效性的系统，相应的序贯决策称为马尔可夫决策过程，它是将马尔可夫过程理论与决定性动态规划相结合的产物。 ②系统下一步可能出现的状态的概率分布不知道，只能用主观概率的条件分布来描述。用于这类系统的序贯决策属于决策分析的内容。 注：在现实中，既无纯客观概率，又无纯主观概率。 客观概率是根据事件发展的客观性统计出来的一种概率。主观概率与客观概率的主要区别是，主观概率无法用试验或统计的方法来检验其正确性。 客观概率可以根据历史统计数据或是大量的试验来推定。 客观概率只能用于完全可重复事件，因而并不适用于大部分现实事件。 为什么引入主观概率：有的自然状态无法重复试验。如：明天是否下雨，新产品销路如何。 主观概率以概率估计人的个人信念为基础。主观概率可以定义为根据确凿有效的证据对个别事件设计的概率。这里所说的证据，可以是事件过去的相对频率的形式，也可以是根据丰富的经验进行的推测。比如有人说:“阴云密布,可能要下一场大雨!”这就是关于下雨的可能性的主观概率。主观概率具有最大的灵活性，决策者可以根据任何有效的证据并结合自己对情况的感觉对概率进行调整。 二、和马尔可夫链的联系

管理决策模型与方法教学大纲

管理决策模型与方法教 学大纲 集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]

《管理决策模型与方法》 教学大纲 商学院工商管理系 2016年09月

编写说明 一、课程概况 1、课程名称（中文）：管理决策模型与方法 2、预修课程：微积分线性代数概率论 3、修读对象：管理科学专业本科生 4、课程教材：作者：,《大数据分析》，机械工业出版社，2015. 5、参考教材： 【1】《数据、模型与决策》，作者：泰勒，中国人民大学出版社，2013.【2】《管理决策理论、技术与方法》，作者：张所地、吉迎东等，清华大学出版社，2013. 二、课程性质、地位和任务 管理决策与模型是一门应用学科，它是应用分析、试验、量化的方法，对经济管理系统中人力、物力、财力等资源进行统筹安排，为决策者提供有依据的最优方案，以实现最有效的管理。该课程的任务是让学生掌握在管理决策中学会建立代数模型及计算机模型，把计算机求得的结果应用到实际中去。培养学生用计算机技术解决本专业所涉及的各种管理决策问题。 三、教学内容、教学目标和要求 本课程主要介绍管理决策的模型，学习决策的数量化方法，决策的评价以及决策的支持体系，决策自动化等。并以EXCEL为工具，运用EXCEL来进行各种管理决策。 通过学习管理决策科学中定量分析方法，掌握决策分析方法，并应用这些方法解决经济决策中的实际问题。要求学生理论联系实际，学习的目的完全是为了应用。 四、教学模式 课堂讲授与习题和案例讨论，配合本课程的理论学习，安排学生上机操作五、教学进度：每周 3 学时，共 48 学时

第一章管理决策的概念 【教学目的与要求（Session Objectives）】 掌握管理决策的基本概念和分类，知道决策者应具备的素质。【教学重点（Key Points）】 本章的重点是决策的概念与科学决策应具备的条件 【课时安排（Teaching Hours）】 课堂讲授：8课时 【教学内容（Session Outline）】 第一节管理决策的基本概念 第二节管理决策的分类 第三节决策者的素质与能力 第四节科学的决策与如何科学地决策 【思考题（Questions）】 1．什么是决策如何从广义的概念上来理解决策 2．决策有哪些属性和特点 3．决策者的素质和能力是什么 第二章管理决策的科学程序 【教学目的与要求（Session Objectives）】 熟练掌握科学决策的程序，学习案例分析 【教学重点（Key Points）】 本章的重点是如何进行科学的决策 【课时安排（Teaching Hours）】 课堂讲授：8课时 【教学内容（Session Outline）】 第一节决策的程序

马尔可夫决策基础理论

马尔可夫决策基础理论 内容提要 本章介绍与研究背景相关的几类决策模型及算法。模型部分，首先是最基本的马尔可夫决策模型，然后是在此基础上加入观察不确定性的部分可观察马尔可夫决策模型，以及进一步加入多智能体的分布式部分可观察马尔可夫决策模型和部分可观察的随机博弈模型。算法部分，针对上述几类模型，我们均按照后向迭代和前向搜索两大类进行对比分析。最后，我们介绍了半马尔可夫决策模型及Option理论，这一理论为我们后面设计分等级的大规模多智能体系统的决策模型及规划框架提供了重要基础。 2.1 MDP基本模型及概念 马尔可夫决策过程适用的系统有三大特点：一是状态转移的无后效性；二是状态转移可以有不确定性；三是智能体所处的每步状态完全可以观察。下面我们将介绍MDP基本数学模型，并对模型本身的一些概念，及在MDP模型下进行问题求解所引入的相关概念做进一步解释。 2.1.1 基本模型 马尔科夫决策过程最基本的模型是一个四元组S,A,T,R(Puterman M, 1994)： ?状态集合S：问题所有可能世界状态的集合； ?行动集合A：问题所有可能行动的集合； ?状态转移函数T: S×A×S’→[0,1]: 用T(s, a, s’)来表示在状态s，执行动作 P s s a； a，而转移到状态s’的概率('|,) ?报酬函数R: S×A→R:我们一般用R(s,a)来表示在状态s执行动作a所能得到的立即报酬。 虽然有针对连续参数情况的MDP模型及算法，然而本文在没有特殊说明的情况都只讨论离散参数的情况，如时间，状态及行动的参数。 图2.1描述的是在MDP模型下，智能体(Agent)与问题对应的环境交互的过程。智能体执行行动，获知环境所处的新的当前状态，同时获得此次行动的立即

经典决策理论模型

经典决策理论模型 经典决策理论模型 职业决策理论模型 职业决策是职业生涯发展过程中的重要过程，因此常常会出现各种问题，不同的理论研究者对此也有不一样的看法，刚好看到一个文献，截取出来为老师们提供一些看待决策问题的不同视角——早在 1909 年 Parsons 提倡用科学的方法来研究社会问题，提出了职业决策的第一个正式模型。这个模型逐渐成为有关职业决策和生涯不确定的理论、评价、研究和干预的框架。 Parsons 的模型主要内容包括三点： 1. 对自己的能力、兴趣、抱负、资源和缺点等有一个清晰的认识； 2. 对工作要求、成功标准、优势与劣势、机会和发展前景有一个清晰的理解； 3. 对这两者之间关系的正确推理。Parsons 的三维模型对现代的职业发展和咨询而言仍然是最本质的核心，这一匹配模型直到今天还遍及职业选择和发展理论以及职业咨询实践活动中，该模型构成了特质与因素职业咨询方法和人与环境匹配职业理论的核心。 Phillips 认为“正确推理”包含了职业决策模型的两种基本类型：理性选择模型和非理性选择模型。理性模型精确地描述了职业决策，具有价值推理、逻辑、客观性和独立性的特点。这种模型把明智的决策者看作一个“客观的科学家”，是系统的、独立的和理智的，确保个体获得最终目标的最大化，强调个体决策。而非理性模型则具有直觉的、情感的、主观的和依存性的特点，认为决

策过程充满了模糊性和不确定性，强调决策过程的环境因素的作用，把对个体有意义的环境因素考虑在内。 Savickas 认为非理性模型和后现代主义一样强调“解释”、意义建构、关系、中介和共同体。 因此我们也把职业决策理论分为两种类型：职业决策的理性模型和职业决策的非理性模型。 1. 职业决策的理性模型 理性的职业决策模型又可以分为广义的过程理论、任务理论（阶段理论）和期望效价理论。其中广义的过程理论又包括 CPI 理论和逐步消除模型，任务理论包括PIC 模型、 Krumboltz 模式、Tiedeman 模式和 Gelatt 模式。 （ 1 ） Tiedeman 模式 虽然 Parsons 的正确推理模型得到了大部分职业心理学家的认同和肯定，但是 Super 认为 Parsons 的正确推理模型对职业决策过程的描述过少，对个体如何详细地、精确地出处理和收集信息的过程描述过少。也就是说对个体如何评价和权重他所获得的信息的建议很少。我们认为 Super 对正确推理模型强调决策过程不够的批评是中肯的。为了弥补了这个不足， Tiedeman ， O ’ Hara 和 Harren 提出了一个职业决策模型（ Tiedeman 模式）：把个体看作是从一系列决策过程中获得了发展。这个过程包括意识和探究阶段、职业替换认同和选择认同、澄清决策如何实施等。 Tiedeman 模式注重描述职业决策历程，并特别强调个人的独特性和主动性。 Tiedeman 将职业决策视为一个连续的过程，它与个人心理发展同时进行，认为只有通

马氏链模型及matlab程序

马氏链模型及m a t l a b 程序 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

一、用法，用来干什么，什么时候用 二、步骤，前因后果，算法的步骤，公式 三、程序 四、举例 五、前面国赛用到此算法的备注一下 马氏链模型 用来干什么 马尔可夫预测法是应用概率论中马尔可夫链（Markov chain）的理论和方法来研究分析时间序列的变化规律，并由此预测其未来变化趋势的一种预测技术。 什么时候用 应用马尔可夫链的计算方法进行马尔可夫分析，主要目的是根据某些变量现在的情 况及其变动趋向，来预测它在未来某特定区间可能产生的变动，作为提供某种决策的依 据。 马尔可夫链的基本原理 我们知道，要描述某种特定时期的随机现象如某种药品在未来某时期的销售情况，比如说第n季度是畅销还是滞销，用一个随机变量X n便可以了，但要描述未来所有时期的情况，则需要一系列的随机变量X1，X2，…，X n，…．称{ X t，t∈T ，T是参数集}为随机过程，{ X t }的取值集合称为状态空间．若随机过程{ X n }的参数为非负整数， X n 为离散随机变量，且{ X n }具有无后效性（或称马尔可夫性），则称这一随机过程为马尔可夫链（简称马氏链）．所谓无后效性，直观地说，就是如果把{ X n }的参数n看作时间的话，那么它在将来取什么值只与它现在的取值有关，而与过去取什么值无关．

对具有N 个状态的马氏链，描述它的概率性质，最重要的是它在n 时刻处于状态i 下一时刻转移到状态j 的一步转移概率： 若假定上式与n 无关，即 ====)()1()0(n p p p j i j i j i ，则可记为j i p （此时，称过程是平稳的），并记 ?? ? ? ?? ? ? ?=N N N N N N p p p p p p p p p P 2 12222111211 （1） 称为转移概率矩阵． 转移概率矩阵具有下述性质： （1）N j i p j i ,,2,1,,0 =≥．即每个元素非负． （2）N i p N j j i ,,2,1,11 ==∑=．即矩阵每行的元素和等于1． 如果我们考虑状态多次转移的情况，则有过程在n 时刻处于状态i ，n +k 时刻转移到状态j 的k 步转移概率： 同样由平稳性，上式概率与n 无关，可写成) (k j i p ．记 ???? ??? ??=)()(2 )(1 )(2)(22)(21)(1)(12) (11) (k N N k N k N k N k k k N k k k p p p p p p p p p P （2） 称为k 步转移概率矩阵．其中) (k j i p 具有性质： N j i p k j i ,,2,1,,0) ( =≥； N i p N j k j i ,,2,1,11 ) ( ==∑=． 一般地有，若P 为一步转移矩阵，则k 步转移矩阵 ???? ?? ? ??=)()(2 )(1 )(2)(22)(21)(1)(12) (11) (k N N k N k N k N k k k N k k k p p p p p p p p p P （3）

马尔科夫转移矩阵法

马尔科夫转移矩阵法 1.工具名称 马尔科夫转移矩阵法是运用转移概率矩阵对市场占有率进行市场趋势分析的方法。比如：研究一个商店的累计销售额，如果现在时刻的累计销售额已知，则未来某一时刻的累计销售额与现在时刻以前的任一时刻的累计：销售额都无关。 2.工具使用场合/范围 单个生产厂家的产品在同类商品总额中所占的比率，称为该厂产品的市场占有率。在激烈的竞争中，市场占有率随产品的质量、消费者的偏好以及企业的促销作用等因素而发生变化。企业在对产品种类与经营方向做出决策时，需要预测各种商品之间不断转移的市场占有率。 市场占有率的预测可采用马尔科夫转移矩阵法 3.工具运用说明： 在马尔科夫分析中，引入状态转移这个概念。所谓状态是指客观事物可能出现或存在的状态；状态转移是指客观事物由一种状态转穆到另一种状态的概率。 马尔科夫分析法的一般步骤为： ①调查目前的市场占有率情况； ②调查消费者购买产品时的变动情况； ③建立数学模型； ④预测未来市场的占有率。 二、马尔科夫分析模型 实际分析中，往往需要知道经过一段时间后，市场趋势分析对象可能处于的状态，这就要求建立一个能反映变化规律的数学模型。马尔科夫市场趋势分析模型是利用概率建立一种随机型的时序模型，并用于进行市场趋势分析的方法。 马尔科夫分析法的基本模型为： X(k+1)=X(k)×P 式中：X(k)表示趋势分析与预测对象在t=k时刻的状态向量，P表示一步转移概率矩阵，X(k+1)表示趋势分析与预测对象在t=k+1时刻的状态向量。 必须指出的是，上述模型只适用于具有马尔科夫性的时间序列，并且各时刻的状态转移概率保持稳定。若时间序列的状态转移概率随不同的时刻在变化，不宜用此方法。由于实际的客观事物很难长期保持同一状态的转移概率，故此法一

消费者购买决策过程模型

消费者购买决策过程模型 1,问题认知 消费者认识到自己有某种需要时，是其决策过程的开始，这种需要可能是由内在的生理活动引起的，也可能是受到外界的某种刺激引起的。 例如，看到别人穿新潮服装，自己也想购买；或者是内外两方面因素共同作用的结果。因此，营销者应注意不失时机地采取适当措施，唤起和强化消费者的需要。 2,搜寻信息 信息来源主要有四个方面： 个人来源，如家庭、亲友、邻居、同事等； 商业来源，如广告、推销员、分销商等； 公共来源，如大众传播媒体、消费者组织等； 经验来源，如操作、实验和使用产品的经验等。 3，评价备选方案 消费者得到的各种有关信息可能是重复的，甚至是互相矛盾的，因此还要进行分析、评估和选择，这是决策过程中的决定性环节。 在消费者的评估选择过程中，有以下几点值得营销者注意：1、产品性能是购买者所考虑的首要问题；2、不同消费者对产品的各种性能给予的重视程度不同，或评估标准不同；3、多数消费者的评选过程是将实际产品同自己理想中的产品相比较。 4，购买决策 消费者对商品信息进行比较和评选后，已形成购买意愿，然而从购买意图到决定购买之间，还要受到两个因素的影响： 1，他人的态度，反对态度愈强烈，或持反对态度者与购买者关系愈密切，修改购买意图的可能性就愈大； 2，意外的情况，如果发生了意外的情况—失业、意外急需、涨价等，则很可能改变购买意图。

5，购后评价 包括：1，是购后的满意程度；2，购后的活动。 消费者购后的满意程度取决于消费者对产品的预期性能与产品使用中的实际性能之间的对比。购买后的满意程度决定了消费者的购后活动，决定了消费者是否重复购买该产品，决定了消费者对该品牌的态度，并且还会影响到其他消费者，形成连锁效应。

马氏链模型及matlab程序

一、用法，用来干什么，什么时候用 二、步骤，前因后果，算法的步骤，公式 三、程序 四、举例 五、前面国赛用到此算法的备注一下 马氏链模型 用来干什么 马尔可夫预测法是应用概率论中马尔可夫链（Markov chain）的理论和方法来研究分析时间序列的变化规律，并由此预测其未来变化趋势的一种预测技术。 什么时候用 应用马尔可夫链的计算方法进行马尔可夫分析，主要目的是根据某些变量现在的情 况及其变动趋向，来预测它在未来某特定区间可能产生的变动，作为提供某种决策的依 据。 马尔可夫链的基本原理 我们知道，要描述某种特定时期的随机现象如某种药品在未来某时期的销售情况，比如说第n季度是畅销还是滞销，用一个随机变量X n便可以了，但要描述未来所有时期的情况，则需要一系列的随机变量X1，X2，…，X n，…．称{ X t，t∈T ，T是参数集}为随机过程，{ X t }的取值集合称为状态空间．若随机过程{ X n }的参数为非负整数， X n为离散随机变量，且{X n}具有无后效性（或称马尔可夫性），则称这一随机过程为马尔可夫链（简称马氏链）．所谓无后效性，直观地说，就是如果把{X n}的参数n看作时间的话，那么它在将来取什么值只与它现在的取值有关，而与过去取什么值无关． 对具有N个状态的马氏链，描述它的概率性质，最重要的是它在n时刻处于状态i下一时刻转移到状态j的一步转移概率：

若假定上式与n 无关，即 ====)()1()0(n p p p j i j i j i ，则可记为j i p （此时，称过程是平稳的），并记 ?? ? ? ??? ? ?=N N N N N N p p p p p p p p p P 2 12222111211 （1） 称为转移概率矩阵． 转移概率矩阵具有下述性质： （1）N j i p j i ,,2,1,,0 =≥．即每个元素非负． （2）N i p N j j i ,,2,1,11 ==∑=．即矩阵每行的元素和等于1． 如果我们考虑状态多次转移的情况，则有过程在n 时刻处于状态i ，n +k 时刻转移到状态j 的k 步转移概率： 同样由平稳性，上式概率与n 无关，可写成) (k j i p ．记 ???? ?? ? ??=)()(2 )(1 )(2)(22)(21)(1)(12) (11) (k N N k N k N k N k k k N k k k p p p p p p p p p P （2） 称为k 步转移概率矩阵．其中) (k j i p 具有性质： N j i p k j i ,,2,1,,0) ( =≥； N i p N j k j i ,,2,1,11 ) ( ==∑=． 一般地有，若P 为一步转移矩阵，则k 步转移矩阵 ???? ?? ? ??=)()(2 )(1 )(2)(22)(21)(1)(12) (11) (k N N k N k N k N k k k N k k k p p p p p p p p p P （3） （2）状态转移概率的估算 在马尔可夫预测方法中，系统状态的转移概率的估算非常重要．估算的方法通常有两种：一是主观概率法，它是根据人们长期积累的经验以及对预测事件的了解，对事件发生的可能性大小的一种主观估计，这种方法一般是在缺乏历史统计资料或资料不全的情况下

《管理决策模型与方法》教学大纲

《管理决策模型与方法》 教学大纲 商学院工商管理系 2016年09月

编写说明 一、课程概况 1、课程名称（中文）：管理决策模型与方法 2、预修课程：微积分线性代数概率论 3、修读对象：管理科学专业本科生 4、课程教材：作者：,《大数据分析》，机械工业出版社，2015. 5、参考教材： 【1】《数据、模型与决策》，作者：泰勒，中国人民大学出版社，2013. 【2】《管理决策理论、技术与方法》，作者：张所地、吉迎东等，清华大学出版社，2013. 二、课程性质、地位和任务 管理决策与模型是一门应用学科，它是应用分析、试验、量化的方法，对经济管理系统中人力、物力、财力等资源进行统筹安排，为决策者提供有依据的最优方案，以实现最有效的管理。该课程的任务是让学生掌握在管理决策中学会建立代数模型及计算机模型，把计算机求得的结果应用到实际中去。培养学生用计算机技术解决本专业所涉及的各种管理决策问题。 三、教学内容、教学目标和要求 本课程主要介绍管理决策的模型，学习决策的数量化方法，决策的评价以及决策的支持体系，决策自动化等。并以EXCEL为工具，运用EXCEL来进行各种管理决策。 通过学习管理决策科学中定量分析方法，掌握决策分析方法，并应用这些方法解决经济决策中的实际问题。要求学生理论联系实际，学习的目的完全是为了应用。 四、教学模式 课堂讲授与习题和案例讨论，配合本课程的理论学习，安排学生上机操作

五、教学进度：每周 3 学时，共 48 学时 第一章管理决策的概念 【教学目的与要求（Session Objectives）】 掌握管理决策的基本概念和分类，知道决策者应具备的素质。【教学重点（Key Points）】 本章的重点是决策的概念与科学决策应具备的条件 【课时安排（Teaching Hours）】 课堂讲授：8课时 【教学内容（Session Outline）】 第一节管理决策的基本概念 第二节管理决策的分类 第三节决策者的素质与能力 第四节科学的决策与如何科学地决策 【思考题（Questions）】 1．什么是决策如何从广义的概念上来理解决策 2．决策有哪些属性和特点 3．决策者的素质和能力是什么 第二章管理决策的科学程序 【教学目的与要求（Session Objectives）】 熟练掌握科学决策的程序，学习案例分析 【教学重点（Key Points）】 本章的重点是如何进行科学的决策

消费者购买决策过程

什么是消费者购买决策 消费者购买决策是指消费者谨慎地评价某一产品、品牌或服务的属性并进行选择、 购买能满足某一特定需要的产品的过程。 广义的消费者购买决策是指消费者为了满足某种需求，在一定的购买动机的支配 下，在可供选择的两个或者两个以上的购买方案中，经过分析、评价、选择并且实施最 佳的购买方案，以及购后评价的活动过程。它是一个系统的决策活动过程，包括需求的 确定、购买动机的形成、购买方案的抉择和实施、购后评价等环节。 消费者购买决策过程 在复杂购买中，消费者购买决策过程由引起需要、收集信息、评价方案、决定购买 和购后行为五个阶段构成。 消费者购买决策过程 （一）引起需要 （二）收集信息 消费者信息来源主要有个人来源（如家庭、朋友、邻居、熟人）、商业来源（如广 告、推销员、经销商、包装、展览）、公共来源（如大众传播媒体、消费者评审组织等）、经验来源（如处理、检查和使用产品）等。 （三）评价方案 1. 产品属性。即产品能够满足消费者需要的特性。 2. 属性权重。即消费者对产品有关属性所赋予的不同的重要性权数。 3. 品牌信念。 4. 效用函数。

5. 评价模型。

（四）决定购买 （五）购后行为 购买者对其购买活动的满意感（S）是其产品期望（E）和该产品可觉察性能（P）的函数，即S=F （E，P）。若E

P ，则消费者会感到不满意。 消费者购买决策的特点 许多学者对于消费者购买决策有不同的描述过程，为了指导读者对消费者购买决策 模式有一个较好的认识，本文作者通过查阅文献总结出消费者购买决策的一些特点，为消费者购买决策模型的分析与构建提供评价参照系和理论依据。 （1 ）消费者购买决策的目的性。消费者进行决策，就是要促进一个或若干个消费 目标的实现，这本身就带有目的性。在决策过程中，要围绕目标进行筹划、选择、安排，就 是实现活动的目的性。 （2 ）消费者购买决策的过程性。消费者购买决策是指消费者在受到内、外部因素 刺激，产生需求，形成购买动机，抉择和实施购买方案，购后经验又会反馈回去影响下 一次的消费者购买决策，从而形成一个完整的循环过程。 （ 3 ）消费者购买决策主体的需求个性。由于购买商品行为是消费者主观需求、意愿 的外在体现，受许多客观因素的影响。除集体消费之外，个体消费者的购买决策一般都 是由消费者个人单独进行的。随着消费者支付水平的提高，购买行为中独立决策特点 将越来越明显。 （4 ）消费者购买决策的复杂性。心理活动和购买决策过程的复杂性。决策是人大 脑复杂思维活动的产物。消费者在做决策时不仅要开展感觉、知觉、注意、记忆等一系

部分可观察马尔可夫决策过程研究进展.

0引言 部分可观察马尔可夫决策过程 (partially observable Markov decision processes , POMDP 描述的是当前世界模型部分可知的情况下,智能体 Agent Agent 的例如, 足球运动员在球场上踢足球, 每个球员并不完全清楚他周围的所有状态, 当他向前带球的过程中, 他可能知道在他前面人的位置和状态, 但是可能不知道在他后面的其他队友的位置和状态, 此时他观察到的信息是不完整的, 但是一个优秀的足球运动员往往靠着一种感觉传给他身后的最有利的队员, 使其进行最有利的进攻, 过程就是部分可观察马尔可夫决策过程。在部分可感知模型中, 不仅要考虑到状态的不确定性, 同时还要考虑到动作的不确定性,这种世界模型更加能够客观的描述真实世界, 因此应用十分广泛。 本文综述了目前在 POMDP 领域的研究情况, 介绍了 MDP 的数学理论基础和决策模型, 以及一种典型的 POMDP 决策算法-值迭代算法, 介绍了目前现有的几种经典的决策算法, 并分析它们之间的优点和不足, 列举了一些 POMDP 常见的应用领域, 并进行了总结和展望。 1马尔可夫决策过程 Agent 每一个时刻都要做一些决策, 做决策时不仅要考虑甚至是其它 Agents (Markov decision process , MDP 的最优解, MDP 可以用一个四元组 < , >来描述 [1] :

:Agent 的行为集; , : ×:当 Agent 在状态 , 可能转移到状态的概率, 使用 | :→ 情况下 采用动作 -2116- -2117 - , Agent 使 Agent 选择的动作能够获得

马尔科夫决策解决方案

马尔科夫决策解决方案 篇一：马尔可夫决策过程模型 3。马尔可夫决策过程模型 本节介绍了MDP模型来确定相互制约的服务商到客户系统调度策略,分配区分服务器优先级的客户。医药科学的MDP模型作为一个线性规划模型,以至于考虑与约束不可以添加扩展马尔可夫状态空间,从而允许有效的线性规划算法标识最佳相互制约政策。消费者要求达到的服务,都有一个关联的位置和分为高优先级或低优先级。服务器救护车所分化他们的答复和服务时间。我们可以捕捉时间从一个服务器是派去当它到达现场,捕捉的总时间和服务时间为客户服务,包括响应客户时间,对待客户现场,运输一个客户去医院,并返回到服务。目标是确定哪些服务器调度到达客户最大化平均水平.总奖励每阶段给予最低标准股本。回复一个电话的奖励是解释作为高优先级客户的可能性是对一个固定的时间内一个RTT目标函数已经成为最好的效率的性能的措施，在EMS系统。在模型中,客户根据到达泊松过程的速度。当一个客户到达时,其位置和优先级评估,和一家派往它可用的服务器。的模型使得几个假设: 1.如果客户和服务器可用,到达服务器必须派遣。 2。只有服务器-服务器位于他们家庭基站可以被派往客

户。 3。一个服务器分配给每个客户。 4。然后服务器返回服务客户。 5。服务时间不依赖于客户优先权和指数分布。 6。有一个零长度队列为客户。 我们将讨论如何修改模型 电梯的假设和假设一个强大的影响产生的政策。需要服务器被派往客户如果服务器是可用非理想的政策合理,因为这里的模型是出于EMS体系中,为所有客户提供服务是一个主要的公共服务系统的目标。此外,由于担忧的责任,而不是保留是一种能力,嵌入在EMS调度和政策实践,约束的服务提供者。为了简单起见,所有服务器维修后返回本国驻地客户,当他们说为其他客户服务可用,服务器不能动态改航。在实践中,服务器可以从以外的地点派遣他们家电台,当服务器完整的服务。以允许救护车被派遣本国驻地以外的位置,可以扩大到包括状态空间辅助服务器的位置相对应服务器完成服务。同样地,可以将状态空间扩大到包括辅助客户地点,对应一个服务器是谁前往客户允许服务器动态改航,直到它到达服务客户和位置,相对应的服务器正在接近尾声与另一个客户的服务。关于第五假设,尽管它将琐碎包含服务时间依赖于客户优先级,指数提升,因为我们假设是更难了必须扩大状态方程考虑non-Markov模型。我们承认这是一个强