运筹学的决策论47页PPT
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决策论讲义(PPT 58页)
也就是采取中批量生产，可能获得的效益最大。
三、决策树法
１．决策树法的步骤
由前面决策表10-6的数据，作出的决策树如图10-2所示。
13.6 A1
销销销路路路好一差般PP（（Pθ（θ1θ3））2=）=00.=.302.5ΔΔΔΔ+1+2++12280
14.8
14.8
中批量生产 A2
销路好 P（θ1）=0.3 Δ+16 销路一般 P（θ2）=0.5Δ+16 销路差 P （θ3）=0.2 Δ+10
根据市场预测，估计今后五年内这种产品跌价的可能 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。通过计算，得到各个方案在不同价格情况下的益损 值，如表10-7所示。
表10-7
自然状态
行动方案
按原工艺生产
买专利成功 P=0.8
自行研究 成功 P=0.6
产量 不变
产量 增加 产量 不变 产量 增加
第一节 决策的基本概念
一、决策的分类 １．按性质的重要性分类
可分为战略决策、策略决策和执行决策，或叫战略计 划、管理控制和运行控制。 ２．按决策的结构分类 可分为程序决策和非程序决策。 ３．按定量和定性分类 可分为定量决策和定性决策。 ４．按决策环境分类 可分为确定型决策、风险型决策和不确定型决策。 ５．按决策过程的连续性分类 可分为单项决策和序贯决策。
决策
12.0 A3
销销销路路路好一差般PP（（Pθ（θ1θ3））2=）=00.=.302.5ΔΔΔ+++111222
图10-2 产品生产批量决策 图中符号说明：
□——表示决策点；○——表示方案点； △——表示结果点。
三、决策树法
１．决策树法的步骤
由前面决策表10-6的数据，作出的决策树如图10-2所示。
13.6 A1
销销销路路路好一差般PP（（Pθ（θ1θ3））2=）=00.=.302.5ΔΔΔΔ+1+2++12280
14.8
14.8
中批量生产 A2
销路好 P（θ1）=0.3 Δ+16 销路一般 P（θ2）=0.5Δ+16 销路差 P （θ3）=0.2 Δ+10
根据市场预测，估计今后五年内这种产品跌价的可能 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。通过计算，得到各个方案在不同价格情况下的益损 值，如表10-7所示。
表10-7
自然状态
行动方案
按原工艺生产
买专利成功 P=0.8
自行研究 成功 P=0.6
产量 不变
产量 增加 产量 不变 产量 增加
第一节 决策的基本概念
一、决策的分类 １．按性质的重要性分类
可分为战略决策、策略决策和执行决策，或叫战略计 划、管理控制和运行控制。 ２．按决策的结构分类 可分为程序决策和非程序决策。 ３．按定量和定性分类 可分为定量决策和定性决策。 ４．按决策环境分类 可分为确定型决策、风险型决策和不确定型决策。 ５．按决策过程的连续性分类 可分为单项决策和序贯决策。
决策
12.0 A3
销销销路路路好一差般PP（（Pθ（θ1θ3））2=）=00.=.302.5ΔΔΔ+++111222
图10-2 产品生产批量决策 图中符号说明：
□——表示决策点；○——表示方案点； △——表示结果点。
运筹学课件第13章决策分析
与 有无变化。追加信息B后得到的概率 称为 原概率的后验概率。最后的决策往往是根据后验概率进行 的。现在的问题是：
① 由于追加信息需要费用，追加信息的价值有多大？ ② 若有追加信息的必要，追加信息后如何对原有信息进 行修正？
先回答第一个问题： “追加信息的价值” = “追加信息后可能的收益”－“追加信息 前可能的收益” 如果 “追加信息的价值” > “原来信息的价值”则可考虑追加 信息，反之，没有必要追加。
再由条件概率公式
构造很好
构造较好
构造一般
构造较差
50万桶 20万桶 5万桶 无油
0.58 0.56 0.46 0.19
0.33 0.19 0.25 0.27
0.09 0.125 0.125 0.31
0.0 0.125 0.165 0.23
表 13-4
同理计算
构造很好
构造较好
构造一般
构造较差
02
04
05
决策的原则
形成决策问题，包括提出各种方案，确定目标以及各方案结果的度量。
01
对各个方案出现的结果的可能性进行分析，这种可能性一般使用概率来表示。
02
利用各个方案结果的度量值（如效益值、效用值、损失值）给出对个方案的偏好。
03
综合利用前面的信息,选择最为偏好的方案,必要可做灵敏度分析。
04
表13-1 石油公司可能利润收入表 （单位：万元）
类 型项目
50万桶
20万桶
5万桶
无油
自行钻井 无条件出租 有条件出租
65 4.5 25
20 4.5 10
－2.5 4.5 0
－7.5 4.5 0
解：各个方案的期望收益为
运筹学第7章决策论.ppt
Wij S1 S2 S3 S4 S5 pjWij max
pj 0.1 0.2 0.4 0.2 0.1
A1 0 0 0 0 0
0
A2 -10 20 20 20 20 17
A3 * -20 10 40 40 40 28 28*
A4 -30 0 30 60 60 27
A5 -40 -10 20 50 80 20
例1 某工厂成批生产某种产品，批发价 格为0.05元/个，成本为0.03元/个，这 种产品每天生产，当天销售，如果当天 卖不出去，每个损失0.01元。根据市场 调查和历史记录表明，这种产品的需要 量可能是： 0个，1000个， 2000个， 3000个， 4000个。试问领导如何决策该 产品的产量？
最优决策方案为A1（产量=0）
3、乐观系数准则（折中准则）
此准则为乐观准则和悲观准则之
间的折衷，决策者根据以往的经验，
确定了一个乐观系数(0≤≤1)。利 用公式 CVj=Max Wij(Aj,Si)+（1- ） Min Wij(Aj,Si)，计算出各方案的折衷 标准收益值，然后在CVi中选出最大值， 从而确定最优方案。
该工厂领导应采取方案3，即每天生产 2000个产品，最大平均利润28元。
练习2：某制造厂加工了150个机器零件，经验
表明由于加工设备的原因，这一批零件不合格 率不是0.05就是0.25，且所加工的这批量中不合 格率为0.05的概率是0.8。这些零件将被用来组 装部件。制造厂可以在组装前按每个零件10元
0 0 A1 0 0 0 0* 20 -10 A2 11 5 2 -4 40 -20 A3 22 10 4 -8 60 -30 A4 33 15 6 -12 80 -40 A5 44* 20* 8* -16
决策的基本理论及方法 PPT课件
决策的基本理论及方法
一 、 概 论 、 定 义 及 分 类
决策是管理中经常发生的一种 活动, 决策科学是一门综合性系 统科学.
所谓决策, 通俗地讲就是选择. 决策方法根据决策事件所处的 环境可分为确定性决策, 风险型 决策和不定型决策.
确定性决策：
二 、 确 定 性 决 策
指对在未来状况下 事件所发生的结果 完全掌握的情况作 出决策.
汽车数 概 率 15 0.13 16 0.17 17 0.18 18 0.26 19 0.14 20 0.07 21 0.03 22 0.02
３.2
最大 可能 准则
最大可能准则的思想是 将风险型决策问题化到 确定型问题, 根据概率越 大, 发生可能性就越大, 于是将未来发生的状态 就选取概率最大的一种 状况, 从而化为确定型决 策.
例 ３.2
某飞机制造厂, 每月销售量为 0, 1, 2 架三种状态, 根据历史资料 分析得这三种状况的概率分别 为 P1=0.1, P2=0.7, P3=0.2. 每销 售一架将赢利 1000万元, 每滞 销一架将亏损100万元.试问该 厂每月生产几架飞机获益最大?
最 大 最小
7 9 7 7 5
4 2 3 3 3
4.4 等可 能准 则
该方法将所有销售状态发生的概率 认为均相等 , 于是将不确定型问题 转化为风险型问题 , 再用期望值法 即可找到最优方案. 认为各销售状态出现的可能为 0.25, 各方案的期望值分别为 5.5, 5.25, 5.0, 5.5, 4.5. 认为方案A1或 A4 为最优方案.
四
不定 型决 策模 型及 求解
某厂产品销售状态有 “差、一般、好、 很好”四种情况，分别记为：S1, S2, S3, S4。 生产方案有“试生产、小批 量生产、一般量生产、批量生产、大 批量生产”五种，分别记为： A1, A2, A3, A4 和 A5。 各方案在各销售状态下利润如左表。 试问按何种方案生产可获益最大？
一 、 概 论 、 定 义 及 分 类
决策是管理中经常发生的一种 活动, 决策科学是一门综合性系 统科学.
所谓决策, 通俗地讲就是选择. 决策方法根据决策事件所处的 环境可分为确定性决策, 风险型 决策和不定型决策.
确定性决策：
二 、 确 定 性 决 策
指对在未来状况下 事件所发生的结果 完全掌握的情况作 出决策.
汽车数 概 率 15 0.13 16 0.17 17 0.18 18 0.26 19 0.14 20 0.07 21 0.03 22 0.02
３.2
最大 可能 准则
最大可能准则的思想是 将风险型决策问题化到 确定型问题, 根据概率越 大, 发生可能性就越大, 于是将未来发生的状态 就选取概率最大的一种 状况, 从而化为确定型决 策.
例 ３.2
某飞机制造厂, 每月销售量为 0, 1, 2 架三种状态, 根据历史资料 分析得这三种状况的概率分别 为 P1=0.1, P2=0.7, P3=0.2. 每销 售一架将赢利 1000万元, 每滞 销一架将亏损100万元.试问该 厂每月生产几架飞机获益最大?
最 大 最小
7 9 7 7 5
4 2 3 3 3
4.4 等可 能准 则
该方法将所有销售状态发生的概率 认为均相等 , 于是将不确定型问题 转化为风险型问题 , 再用期望值法 即可找到最优方案. 认为各销售状态出现的可能为 0.25, 各方案的期望值分别为 5.5, 5.25, 5.0, 5.5, 4.5. 认为方案A1或 A4 为最优方案.
四
不定 型决 策模 型及 求解
某厂产品销售状态有 “差、一般、好、 很好”四种情况，分别记为：S1, S2, S3, S4。 生产方案有“试生产、小批 量生产、一般量生产、批量生产、大 批量生产”五种，分别记为： A1, A2, A3, A4 和 A5。 各方案在各销售状态下利润如左表。 试问按何种方案生产可获益最大？
《运筹与决策绪论》PPT课件
3、运筹与决策的研究对象 数学规划：线性规划、非线性规划、整数规划、
动态规划、目标规划等 图论与网路理论 随机服务理论：排队论 存储理论 决策理论 对策论 系统仿真：随机模拟技术、系统动力学 可靠性理论 金融工程
四、运筹与决策解决问题的方法步骤
明确问题 建立模型 设计算法 整理数据 求解模型 评价结果
运筹与决策
绪论
一、运筹学简史
年代 1917
1934
代表人物/组织
主要贡献
爱尔朗（Erlang） 排队论的一些著名 公式
威尔逊（Wilson） 存贮论的EOQ公式
1930s末 二战后
英、美的一些研究 OR的提出
小组
二战中的实际问题
兰德公司（Rand） 武器系统的研制与 应用
1947 1960
1960s 以后
明确问题 建立模型 设计算法
整理数据 求解模型 评价结果
Yes
简化？
No
No
满意？
五、运筹与决策在管理领域的应用
☆生产运作管理〔Production & Operation〕 ☆财务管理〔Financial Management〕 ☆市场营销〔Marketing〕 ☆物流管理〔Logistics〕 ☆人力资源管理〔Human Resource〕
英国称为 Operational Research 美国称为 Operations Research 战后在经济、管理和机关学校及科研单位 继续研究
1952年,Morse 和 Kimball出版《运筹学 方法》
1948年英国首先成立运筹学会
1952年美国成立运筹学会
1959年成立国际运筹学联合会<IFORS>
六、运筹与决策的展望
运筹学课件决策分析
生的概率，或完全不确定 各方案在各自然状态下的损益值可以
估计出来
决策的分类
（一）企业经营决策的分类
1.按时间长短分为 长期决策和短期决策 2.按决策的层次分为 高层决策、中层决策
和基层决策 3.按决策所处条件分为 确定型决策、风险
型决策和不确定型决策
三种典型决策：
确定型决策是指在客观自然状态 完全确定条件下所做的决策。
§1 不确定情况下的决策
例1：用最大最小准则进行决策
公
司
收
自然状 态
益
行动方 案 值
S1（大批量生产） S2（中批量生产） S3（小批量生产）
N1（需求量大）
30 20 10
N2（需求量小）
-6 -2 5
例1：
解：
公 司 收 自然状态
行动方
益 案值
S1（大批量生产）
S2（中批量生产）
S3（小批量生产）
S3 5
S4 3
S5 3
自然状态
N2
N3
56
46
73
56
55
max
N4
7 6.4 9 7.6 5 6.2 87 5 4.6
5. 后悔值准则（Savage准则）
又称沙万奇准则。决策者制定决策后，若情 况未能符合理想，必将后悔。
步骤如下： 将各自然状态下的最大收益值定为理想目 标，并将该状态中的其他值与最高值之差 称为未达到理想目标的后悔值，然后从各 方案中的最大后悔值中取最小的一个，相 应的方案选作最优方案。
举例：
例1：P374 例2：某决策相关的决策收益表如下，
用后悔值准则进行决策。
后悔值准则（Savage准则）
公 司 收 自 然 状 态 N1（需求量大） N2（需求量小）
估计出来
决策的分类
（一）企业经营决策的分类
1.按时间长短分为 长期决策和短期决策 2.按决策的层次分为 高层决策、中层决策
和基层决策 3.按决策所处条件分为 确定型决策、风险
型决策和不确定型决策
三种典型决策：
确定型决策是指在客观自然状态 完全确定条件下所做的决策。
§1 不确定情况下的决策
例1：用最大最小准则进行决策
公
司
收
自然状 态
益
行动方 案 值
S1（大批量生产） S2（中批量生产） S3（小批量生产）
N1（需求量大）
30 20 10
N2（需求量小）
-6 -2 5
例1：
解：
公 司 收 自然状态
行动方
益 案值
S1（大批量生产）
S2（中批量生产）
S3（小批量生产）
S3 5
S4 3
S5 3
自然状态
N2
N3
56
46
73
56
55
max
N4
7 6.4 9 7.6 5 6.2 87 5 4.6
5. 后悔值准则（Savage准则）
又称沙万奇准则。决策者制定决策后，若情 况未能符合理想，必将后悔。
步骤如下： 将各自然状态下的最大收益值定为理想目 标，并将该状态中的其他值与最高值之差 称为未达到理想目标的后悔值，然后从各 方案中的最大后悔值中取最小的一个，相 应的方案选作最优方案。
举例：
例1：P374 例2：某决策相关的决策收益表如下，
用后悔值准则进行决策。
后悔值准则（Savage准则）
公 司 收 自 然 状 态 N1（需求量大） N2（需求量小）
运筹与决策绪论课件
决策支持系统
系统概述
介绍决策支持系统的概念、功能 和发展历程。
系统构成
分析决策支持系统的组成要素，如 数据仓库、模型库、方法库等。
系统应用
介绍决策支持系统在各个领域的应 用案例，如企业管理、政府决策等 。
CHAPTER 04
案例分析与实践
生产计划优化案例
总结词
生产计划优化案例主要涉及企业生产过程中 的资源配置和计划安排，通过优化算法和模 型实现生产效率和成本的提高。
人工智能技术将帮助企业实现 自动化决策，提高决策效率和 准确性。
人工智能技术将促进运筹学与 决策分析的创新发展，开拓新 的研究领域和应用场景。
结论与建议
01
运筹学与决策分析在企业管理中具有重要作用，未来将继续发 挥关键角色。
02
企业应加强运筹学与决策分析的实践应用，提高决策的科学性
和准确性。
学者和研究者应积极探索新的运筹学基础知识
线性规划
线性规划是一种数学优化技术，用于 解决具有线性约束和线性目标函数的 最大化或最小化问题。
VS
线性规划是运筹学中一个重要的分支 ，它通过寻找一组变量的最优组合， 以实现特定的目标或目标函数。线性 规划问题在生产计划、资源分配、运 输、分配等问题中有着广泛的应用。
运筹学与决策分析将继续发挥重要作用，为企业 的决策提供科学依据。
随着大数据和云计算技术的发展，运筹学与决策 分析将更加依赖于数据驱动的决策方法。
未来运筹学与决策分析将更加注重跨学科的研究 ，如与机器学习、人工智能等领域的交叉融合。
人工智能在运筹与决策中的应用
人工智能技术将在运筹与决策 中发挥越来越重要的作用，如 机器学习、深度学习等技术在 优化算法中的应用。
运筹学决策技术课件
=0.3× 0 +0.5×200 +0.2×250=150
1.2风险决策（二）
• 信息价值 • EVPI＝EPPL－EMV EVPI—— 完全信息价值； EPPL ——获得完全信息的期望收益值； EMV ——最大期望收益值。
证券投资收益表
方案
自然状态
S1
S2
S3
A1
800
550
300
A2
650
600
E(B1) ＝0.41×250＋0.59×0＝102.5＞100 ＝ E(A1)
E(B2 )
1 2
2
1 22
22
1 23
23
11
10000 E( A2 )
∴应选方案B1和方案B2 。
效用函数的确定
1.直接提问法 2.对比提问法
表示设他决无策任者何有风两险种的可得供到选一择笔的资方金案x，2 ；A1A、2表A2示。他A1 可到以金以额x概3 ；率这P得里到x1一＞笔x2金＞额xx31，，U或(x以)表概示率金(1额－xP的)得 效用函数。在某个概率条件下，决策者认为两方 案等价，表示为：
证券投资收益表 （状态一、二、三的概率分别为P1=30%， P2= 50%，
P3= 20%。）
方案
自然状态
S1
S2
S3
后悔阵(bij)
A1
800 550 300 200 50 200
A2
650 600 500 350 0 0
A3
1000 400 250 0 200 250
证券投资收益表 （状态一、二、三的概率分别为P1=30%， P2= 50%， P3= 20%。）
益值
画决策树
方案枝
1.2风险决策（二）
• 信息价值 • EVPI＝EPPL－EMV EVPI—— 完全信息价值； EPPL ——获得完全信息的期望收益值； EMV ——最大期望收益值。
证券投资收益表
方案
自然状态
S1
S2
S3
A1
800
550
300
A2
650
600
E(B1) ＝0.41×250＋0.59×0＝102.5＞100 ＝ E(A1)
E(B2 )
1 2
2
1 22
22
1 23
23
11
10000 E( A2 )
∴应选方案B1和方案B2 。
效用函数的确定
1.直接提问法 2.对比提问法
表示设他决无策任者何有风两险种的可得供到选一择笔的资方金案x，2 ；A1A、2表A2示。他A1 可到以金以额x概3 ；率这P得里到x1一＞笔x2金＞额xx31，，U或(x以)表概示率金(1额－xP的)得 效用函数。在某个概率条件下，决策者认为两方 案等价，表示为：
证券投资收益表 （状态一、二、三的概率分别为P1=30%， P2= 50%，
P3= 20%。）
方案
自然状态
S1
S2
S3
后悔阵(bij)
A1
800 550 300 200 50 200
A2
650 600 500 350 0 0
A3
1000 400 250 0 200 250
证券投资收益表 （状态一、二、三的概率分别为P1=30%， P2= 50%， P3= 20%。）
益值
画决策树
方案枝