决策论—决策分析理论
专题1决策分析buky

方案B: 从第二个口袋中抽出一球,若为白球或 黄球,得1000元。
方案C: 从第二个口袋中抽出一球,若为白球或绿球, 得1000元。
2. Ellsberg悖论
两个口袋各有100只球,其中第一个口袋内有40 只白球,30只绿球,30只黄球;第二只口袋里有40 只白球,60只黄球和绿球。
N2( 需求量小 );P(N2) = 0.7 -6
N1( 需求量大 );P(N1) = 0.3
20
N2( 需求量小 );P(N2) = 0.7 -2
N1( 需求量大 );P(N1) = 0.3 10 N2( 需求量小 );P(N2) = 0.7 5
四、灵敏度分析
研究分析决策所用的数据在什么范围内 变化时,原最优决策方案仍然有效.
益值已知; 3、自然状态发生的概率分布已知。
一、最大可能准则 在一次或极少数几次的决策中,
取概率最大的自然状态,按照确定型 问题进行讨论。
自然状 态
N1
(需求量大)
行动方案
p(N1) = 0.3
S1(大批量生产)
30
S2(中批量生产)
20
S3(小批量生产)
10
N2
(需求量小)
p(N2) = 0.7
可行性原则-技术、经济、社会全方位考虑 集团决策原则
决策者与专家集体智慧现结合-智囊团
二、科学的决策程序
西蒙认为做出正确的决策包括四个流程: 1、找出制定决策的根据,即收集情报; 2、找到可能的行动方案; 3、在诸行动方案中进行抉择,即根据当时的情况 和对未来发展的预测,从各个备选方案中选定一个 方案; 4、对已选择的方案及其实施进行可行性和效益性 评价。决策过程中的最后一步,对于保证所选定方 案的顺利实施而言,又是关键的一步。
决策理论序贯决策分析课件

在序贯决策分析中,需要特别关注决 策的公平性和偏见问题,以避免不公 平的结果和歧视某些群体。
序贯决策分析的展望与未来发展方向
可解释性和透明度
为了解决模型可解释性问题,未来 的研究将更加注重开发具有良好可 解释性的序贯决策分析模型。
多模态数据处理
随着多模态数据的普及,未来的序 贯决策分析将更加注重对图像、文 本、音频等多种类型数据的处理和 分析。
02 序贯决策分析基础
序贯决策的定义与特点
序贯决策的定义
时序性
序贯决策是在一系列决策过程中,决策者 根据每个阶段的环境信息和历史信息,按 照一定的顺序和规则进行决策的过程。
序贯决策中的每个决策都有时间顺序,后 续决策依赖于先前的决策结果。
动态性
最优性
序贯决策中,环境状态和决策后果会随着 时间变化而变化。
优化资源配置和生产流程
VS
详细描述
生产计划决策需要考虑生产资源的配置和 生产流程的优化。通过序贯决策分析,企 业可以根据市场需求和生产能力制定合理 的生产计划,优化资源配置,提高生产效 率,降低生产成本。
案例三:供应链管理决策分析
总结词
协调各个环节实现整体最优
详细描述
供应链管理决策需要协调各个环节,包括采 购、生产、物流等,以实现整体最优。通过 序贯决策分析,企业可以综合考虑各个环节 的需求和约束,制定合理的供应链管理策略, 提高供应链的效率和稳定性。
05 序贯决策分析的挑战与 展望
序贯决策分析的挑战
数据复杂性
随着数据规模的扩大和数据类型的多 样化,序贯决策分析面临处理复杂数 据结构的挑战。
实时性要求
在许多应用场景中,如自动驾驶和实 时推荐系统,序贯决策分析需要在短 时间内做出决策,这要求算法具有高 效的计算能力和实时性。
决策理论和方法知识讲解

决策理论和方法知识讲解决策理论和方法是指通过对决策过程、决策者和决策环境的研究来指导和改进决策的学科。
决策理论和方法主要包括决策过程的描述、决策树和概率分析、决策分析和模型、群决策、风险分析和随机性等内容。
下面将从这些方面对决策理论和方法进行详细讲解。
首先,决策过程的描述是指对决策者在特定决策环境下进行决策的过程进行描述和分析。
决策过程通常包括问题定义、信息收集、方案评估、选择方案、实施方案和结果评估等步骤。
决策者在每一步都需要对当前的信息进行分析和判断,以制定最优的决策方案。
其次,决策树和概率分析是指通过构建决策树模型,对决策者在不同选择下的可能结果进行分析和评估。
决策树采用树形结构来表示决策过程,每个节点表示一个决策点,每条路径表示一个决策序列。
概率分析则是在决策树的基础上,通过对可能结果的概率分布进行分析,评估不同决策方案的风险和收益。
决策分析和模型是指通过建立数学或统计模型,对决策问题进行定量分析和评估。
常用的决策分析方法包括线性规划、多目标决策、决策支持系统等。
决策模型则是将决策问题抽象为数学模型,通过模型求解得出最优的决策方案。
群决策是指多个决策者共同参与决策过程,根据不同的决策权重和决策规则来进行协商和决策。
群决策可以通过多个决策者的意见和建议来获取更全面和客观的决策信息,避免个体决策的局限性。
常用的群决策方法包括层次分析法、模糊综合评价法等。
风险分析和随机性是指在决策过程中考虑不确定性和随机性因素对决策结果的影响。
风险分析通过对可能结果的概率分布进行分析,评估不同决策方案的风险水平。
随机性则是通过随机模拟和蒙特卡洛方法来评估不确定性因素对决策结果的影响。
总结起来,决策理论和方法是指通过对决策过程、决策者和决策环境的研究来指导和改进决策的学科。
决策理论和方法主要包括决策过程的描述、决策树和概率分析、决策分析和模型、群决策、风险分析和随机性等内容。
在实际应用中,决策理论和方法可以帮助决策者更科学、合理地制定决策方案,减少决策中的风险和随机性,提高决策效果。
决策理论的名词解释

决策理论的名词解释决策是人们日常生活中不可避免的一部分,它涉及我们在面临多种选择时做出的意识性行动。
决策理论是研究人们在决策过程中所采用的思维方式、决策模型以及影响决策结果的因素的学科。
本文将对决策理论的一些重要概念进行介绍和解释。
一、风险与不确定性在决策理论中,风险和不确定性是两个重要概念。
风险是指决策者在选择时可以预先知道可能发生的结果和概率,因此可以对风险进行合理评估和风险管理。
而不确定性则是指决策者无法准确知道可能发生的结果和其对应的概率,因此无法完全依据风险进行决策。
决策者需要考虑不确定性带来的风险,并采取相应的决策策略。
二、偏见和认知误差决策者在决策过程中容易受到各种偏见和认知误差的影响。
其中一种常见的偏见是“确认偏见”,即人们更倾向于寻找和接受能够验证现有观点的信息,而忽视那些可能与其观点相悖的信息。
另外,决策者经常存在“损失厌恶”的认知误差,即人们对于可能遭受损失的决策更加敏感。
这些偏见和误差可能导致决策者偏离理性决策,从而影响决策结果。
三、效用理论效用理论是决策理论中的一种经典模型,它探讨了决策者如何根据效用函数对不同决策结果加以评估。
效用函数是反映决策者对不同结果偏好程度的一种量化方法。
效用理论认为决策者通过比较不同结果的效用,选择能够使其获得最大效用的决策。
然而,在实际决策过程中,效用函数的确定和效用的量化都面临一定的困难。
四、群体决策群体决策是指多个决策者共同参与决策过程,各自表达不同观点并通过讨论、协商等方式达成一致意见的过程。
群体决策可以避免个体决策中的偏见和误差,能够综合不同的意见和信息,提高决策的客观性和合理性。
然而,群体决策也存在协调困难、权力分配等问题,在实践中需要巧妙地处理。
五、决策模型决策模型是决策理论中的一种形式化表示,通过制定决策过程中的规则和算法,帮助决策者进行决策。
常见的决策模型包括期望效用模型、成对比较模型、层次分析模型等。
不同的决策模型适用于不同的决策场景,选择适合的模型可以提高决策的有效性和准确性。
决策分析方法

决策分析方法决策分析是一种基于经济学和管理科学的有效分析工具,它的最终目的是帮助管理者在做出最终决策时找出最佳选择,以实现组织决策的最高效率。
随着组织决策变得越来越复杂,决策分析技术日益受到重视。
决策分析是一种以统计数据和逻辑方法作为分析基础的科学方法,是有效地收集、综合和分析数据的一种技术。
由于它拥有全面的认识和深刻的理解,决策分析能够为管理者提供有效的决策支持,以实现最佳决策。
决策分析可分为决策理论和决策模型两个主要部分。
决策理论是一种结合经济学、管理科学和心理学的理论体系,从经济理论和管理行为的角度出发,探索组织结构、价值观以及个人及团体有效行为等方面,同时强调优化、变化和风险管理分析。
一个完整的决策理论应该包括信息采集、序列分析、权力分析、决策支持系统以及结果评估等组成部分。
决策模型是决策分析中实际应用的优化建模工具,它能够将复杂的决策任务映射到数学模型中,以帮助管理者在不确定环境下找出最优解。
一个完整的决策模型应该包含模型的结构定义、变量定义、模型的求解策略以及约束条件等。
常用的求解方法包括最优化方法、概率模型和随机模拟等。
决策分析主要用于求解多人协调决策的经济和管理问题,这些问题通常困扰着企业决策者,比如说,如何决定企业的发展战略?决策分析也可以应用于各种问题,比如风险分析、成本效益分析、价格策略等。
随着计算机科学和计算机网络技术的发展,决策分析技术也得到了进一步的改进。
现在,通过将计算机技术与决策分析技术有效结合,管理者可以从大量的历史数据和当前信息中提取和分析关键信息,以取得最佳的决策结果。
综上所述,决策分析是一种有效的决策支持工具,它能够通过综合多种信息,帮助决策者做出最优的决策,从而获得最佳的决策结果。
另外,随着计算机科学和计算机网络技术的发展,决策分析技术也得到了进一步改进,大大提高了管理者做出有效决策的能力。
因此,决策分析技术在帮助管理者取得最佳决策结果方面将会发挥越来越重要的作用。
决策理论和方法范文

决策理论和方法范文一、基本决策理论1.理性决策理论:理性决策理论认为人们在做出决策时是理性的,会权衡利弊并选择最佳选项。
这种理论假设人们追求自己的利益最大化,并具有坚定的目标。
2.不确定性理论:不确定性理论认为在决策过程中存在不确定因素,决策者无法准确预测未来结果。
这种理论通过概率和统计方法来处理不确定性,以帮助决策者做出决策。
3.边际效益理论:边际效益理论认为人们在做决策时会考虑每个决策的边际效益。
边际效益是指每个额外单位的投入所带来的效益变化。
决策者会在边际效益增加的情况下继续投入,直到边际效益减少。
二、常见决策方法1.基于直觉的决策:基于直觉的决策是基于经验和直觉来做出决策的方法。
这种方法适用于简单的问题,但在复杂问题和不确定性较大的情况下可能会产生偏见和错误判断。
2.经济学决策方法:经济学决策方法是基于经济学原理来做出决策的方法。
它考虑成本和效益,并通过比较不同方案的边际效益来选择最优方案。
3.策略性决策方法:策略性决策方法是基于长期目标和整体视角来做出决策的方法。
它考虑决策的长期影响,以及各种因素的相互关系,以找到最佳的综合解决方案。
4.群体决策方法:群体决策方法是在一个团队或群体中共同讨论和决策的方法。
这种方法可以帮助集体智慧的发挥,减少个人偏见和错误判断的可能性。
5.数据驱动决策方法:数据驱动决策方法是基于大数据和分析来做出决策的方法。
它利用数据和统计模型来识别问题和解决方案,并提供决策者需要的信息。
三、决策的影响因素1.价值观和道德:决策者的价值观和道德观会对决策产生重要影响。
不同的价值观会导致不同的优先级和决策偏好。
2.心理因素:个体的认知偏见、情绪和心理状态等因素会对决策产生影响。
理解这些心理因素可以帮助决策者意识到自己的偏见,并尽量消除它们。
3.环境因素:外部环境的不确定性、竞争状况、政策改变等因素会对决策产生影响。
决策者需要了解并适应不同的环境因素来做出更好的决策。
四、优化决策方法1.线性规划法:线性规划法是通过建立线性模型来寻找决策变量的最优解。
决策的理论概念

决策的理论概念决策是人们在面临选择时,根据一系列信息和条件,并据此采取行动的过程。
决策理论指的是对决策过程进行辩证分析,总结出一套经过验证的关于如何做出最佳决策的原理和方法。
决策理论主要研究以下几个方面的内容:决策的定义和特征、决策的类型、影响决策质量的因素、决策的过程与方法,以及决策过程中存在的问题和解决方法等。
首先,决策是一个具有目的、意义和方向的,带有主观意识的选择行为。
决策的特征包括:选择性、目标性、终结性、不可逆性、不确定性等。
选择性指的是在决策过程中需要选择一种或多种方案。
目标性是指决策过程的目标是实现预期的效果。
终结性指的是决策是一个结束性动作,一旦做出决策,就不可能继续对其进行修正。
不可逆性指的是决策的结果是无法完全预测和改变的。
不确定性是指决策过程中信息和条件的不确定性。
其次,决策的类型有很多种。
按照决策的性质和目标,可以分为战略决策、战术决策和操作决策。
战略决策是指高层管理者制定的长期目标和发展方向的决策。
战术决策是指中层管理者在实现战略目标的过程中,对具体业务进行的决策。
操作决策是指一线员工在具体工作中需要做出的决策。
按照决策的结构和内容,可以分为结构性决策和非结构性决策。
结构性决策是指在相对明确、固定的规则和程序框架下进行的决策,它的结果是可以确定的。
非结构性决策是指在缺乏明确规则和程序框架的情况下进行的决策,它的结果是难以预测的。
决策质量的影响因素很多,主要包括信息的可靠性与完整性、决策者的认知能力和偏好、决策者的心理因素、决策环境的不确定性等。
信息的可靠性与完整性是决策者做出决策的基础,信息的不准确性和不完整性会影响决策的准确性和稳定性。
决策者的认知能力和偏好是决策的核心,它们的不同会导致不同的决策结果。
决策者的心理因素也会影响决策的质量,例如决策者的心态、态度和价值观等。
决策环境的不确定性也是影响决策质量的重要因素,当环境变化频繁、信息有限时,决策的风险和难度就会增加。
决策分析与评价基础理论知识

决策分析与评价基础理论知识在我们的日常生活和工作中,无时无刻不在进行着决策。
小到今天穿什么衣服、吃什么饭,大到企业的投资战略、国家的政策制定,决策贯穿了我们生活的方方面面。
而要做出科学合理的决策,就需要对决策进行分析与评价,这背后有着一套基础的理论知识。
决策,简单来说,就是在多个可行的方案中选择一个最优的方案。
但这个“最优”并不是绝对的,它往往受到多种因素的影响,比如时间、资源、风险等等。
决策分析就是对这些可行方案进行系统的研究和分析,以帮助我们更好地理解每个方案的利弊。
在决策分析中,首先要明确决策的目标。
目标是决策的出发点和归宿,只有明确了目标,才能知道我们到底想要什么,从而为后续的方案选择提供方向。
比如说,如果一家企业的目标是在短期内获得最大的利润,那么它可能会选择一种高风险高回报的投资方案;但如果目标是长期稳定的发展,可能就会选择一种较为稳健的方案。
确定了目标之后,接下来就是收集和整理相关的信息。
这些信息包括内部信息和外部信息。
内部信息比如企业自身的资源状况、技术能力、人员素质等;外部信息则包括市场环境、竞争对手、政策法规等。
信息的准确性和完整性对于决策的质量至关重要。
如果信息不准确或者不完整,就可能导致我们做出错误的决策。
有了目标和信息,就可以开始制定可行的方案了。
在制定方案的过程中,需要充分发挥创造力和想象力,尽可能多地提出不同的方案。
这些方案应该能够满足决策的目标,同时也要考虑到各种限制条件和可能出现的风险。
方案制定出来之后,就需要对它们进行评价。
评价的方法有很多种,常见的有定量评价和定性评价。
定量评价通常会运用一些数学模型和统计方法,对方案的成本、收益、风险等进行量化分析。
比如通过计算净现值、内部收益率等指标来评价投资方案的经济效益。
定性评价则更多地依靠专家的经验和判断,对一些难以量化的因素进行评估,比如方案的社会影响、环境影响等。
在评价方案的过程中,还需要考虑到不确定性和风险。
未来是充满不确定性的,很多因素都可能发生变化,从而影响决策的结果。
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二、最大最大准则(乐观准则)
决策者从最有利的角度去考虑问题: 先选出每个方案在不同自然状态下的最大收益值
(最乐观),然后从这些最大收益值中取最大的,从而 确定行动方案。用(Si, Nj)表示收益值。
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三、等可能性准则(Laplace准则)
决策者把各自然状态发生的机会看成是等可能的: 设每个自然状态发生的概率为1/事件数,然后计算各 行动方案的收益期望值。用 E(Si)表示第i个方案的收益 期望值。
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四、乐观系数(折衷)准则(Hurwicz胡魏兹准则)
决策者取乐观准则和悲观准则的折衷.先确定一个乐观 系数(01),然后计算:
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第一节 不确定情况下的决策
特征:1、自然状态已知;2、各方案在不同自然状态下的收益值已知;3、自 然状态发生不确定。 例:某公司需要对某新产品生产批量作出决策,各种批量在不同的自然状态下 的收益情况如下表(收益矩阵):
自然状态 行动方案
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一、最大最小准则(悲观准则)
决策者从最不利的角度去考虑问题: 先选出每个方案在不同自然状态下的最小收益值
CVi= max [(Si, Nj)] +(1- )min [(Si, Nj)] 从这些折衷标准收益值CVi中选取最大的,从而确定行 动方案。取=0.7
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五、后悔值准则(Savage,沙万奇准则)
v 决策者从后悔的角度去考虑问题:
把在不同自然状态下的最大收益值作为理想目标,把 各方案的收益值与这个最大收益值的差称为未达到理 想目标的后悔值,然后从各方案最大后悔值中取最小 者,从而确定行动方案。
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确定型决策问题
• 在决策环境完全确定的条件下进行。
不确定型决策问题
• 在决策环境不确定的条件下进行,决策者对各自然状 态发生的概率一无所知。
风险型决策问题
• 在决策环境不确定的条件下进行,决策者对各自然状 态发生的概率可以预先估计或计算出来。
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构成决策问题的四个要素: 决策目标、行动方案、自然状态、效益值
行动方案集: A = { s1, s2, …, sm } 自然状态集: N = { n1, n2, …, nk }
效益(函数)值:v = ( si, nj )
自然状态发生的概率P=P(sj),j =1,2,…, m 决策模型的基本结构:(A, N, P, V) 基本结构(A,N,P,V)常用决策表、决策树等表示。
已知可供选择的生产方案有(五种):
• 生产零批( 0件)
• 生产一批(10件)
• 生产二批(20件)
• 生产三批(30件)
• 生产四批(40件)
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1、若确切知道市场需求量
—— 确定型决策(选择结果是确定的) 如需求20件,就生产二批。
2、不完全确定市场需求量, 但知道不同情况出现的可能性 —— 风险型决策(期望值)
用aij’表示后悔值,构造后悔值矩阵:
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五、后悔值准则(Savage,沙万奇准则)
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第二节 风险型情况下的决策
特征:1、自然状态已知;2、各方案在不同自然状态 下的收益值已知;3、自然状态发生的概率分布已知。 一、最大可能准则
在一次或极少数几次的决策中,取概率最大的自然 状态,按照确定型问题进行讨论。
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收益 销售情况 0 10 20 30 40
额
概
率 0.1 0.2 0.4 0.2 0.1
生产策略
0
00 000
10
-10 50 50 50 50
20
30
-20 40 100 100 100
40
-30 30 90 150 150
-40 20 80 140 200
最大期望收益决策 准则
需求
0 10 20 30 40
可能性 10% 20% 40% 20% 10%
3、若对不同情况出现的可能性也不了解
—— 不确定型决策
北京科技大学 经(济管只理学能凭主观倾向进行决策)
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收益 额
销售 情况 0 10 20 30 40
生产策略
0 10 20 30 40
00 000
-10 50 50 50 50 -20 40 100 100 100 -30 30 90 150 150 -40 20 80 140 200
方法1 min
方法2 max
max
0
0
-10
50
-20
100
-30Leabharlann 150 max-40
200
12、确不定 确型 定型 能方曾不销法售受 放1:多过 过悲少观,重 任主就大 何义生(产挫 一小多中少折个取。;可大)经获济得实最力好较结弱果;的小机心 会谨 ,慎 以
方*争法取分2:好析乐观中各主之种义(好最大中。坏取结不大)果考,虑从风中险选,取孤最注好一者掷。
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二、期望值准则
v 根据各自然状态发生的概率,求不同方案的期望收益 值,取其中最大者为选择的方案。 E(Si)=P(Nj)(Si,Nj)
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例 设某工厂是每月按批生产某种产品,
每件产品若售出盈利 5 元,否则损失 1 元。 一批产品为 10 件,最大月生产能力是 40 件。
问:每月生产几批(多少件)?
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有些决策问题, 当进行决策后又产生一些新情况,
并需要进行新的决策,
接着又有一些新情况,
又需要进行新的决策,
……,
——这就是 序列决策。
解决方法:
—— 决策树
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EMV
0
44 76 max 84 80
3、风险型
-012-0*340*0.*01.01+.1+0+54*0320*.*20.+02.2+0+51*09800*.4**0+.004..440+++*501010.54*2000+**.2000.+.22*5++001.12*10500=0.*1*0=00..1414== 78640
决策论
决策是人们在政治、经济、技术和日常 生活中普遍存在的一种选择方案的行为。
决策是管理中经常发生的一种活动。 决策就是决定的意思。
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院
决策的分类:
• 按决策问题的重要性分类;
• 按决策问题出现的重复程度分类;
• 按决策问题的定量分析和定性分析分类;
• 按决策问题的自然状态发生分类,如下: