无敌《 智能决策技术》

无敌《智能决策技术》
信息管理系
目录
实验一具有事前信息的决策树技术的操作应用 (3)
实验二应用层次分析法进行多目标决策 (7)
实验三成本预测决策支持系统的开发............................................... 错误！未定义书签。

实验四专家系统开发工具CLIPS (8)
实验五专家系统的开发 (10)
实验一 具有事前信息的决策树技术的操作应用
实验类型：验证性 实验学时：2
实验目的：掌握风险型决策中的贝叶斯决策，利用决策树进行决策的方法。

实验内容：
某石油公司的决策人，打算投资开发某油田。

根据现有资料，预计这口油井有高产、低产两种不同状态，分别记为S 1、S 2。

高产可获利润400万元，而低产时将净亏损200万元，已知这两种情况出现的概率分别为：P （S 1）=0.6,P(S 2)=0.4,一般来说，常见的地质结构有“好”、“中等”、“差”3种，分别记为C 1、C 2、C 3，为判断该地区属于哪种结构，可作进一步勘测，勘测费用为10万元。

已知在不同的油井状态下，勘测结果为不同地质结构的概率如下，P （C 1/S 1）=0.7，P （C 2/S 1）=0.2，P （C 3/S 1）=0.1，P （C 1/S 2）=0.3，P （C 2/S 2）=0.1，P （C 3/S 2）=0.6，问：应采取何种行动方案,才能获取最大收益?
(问题：是否要进一步勘测?若进一步勘测，那么在勘测后应采取何种方案) 重点利用全概率公式：
和贝叶斯公式：
求后验概率部分，得出各方案在不同状态下的概率Ｐ(S j /C k )，以求出最大期望值。

要求实验操作过程中，学生自己输入已有数据，并基于已知数据求出后验概率，然后求出不同方案的期望值，进行剪枝决策，得出最优方案。

具体过程如下：
第一步：将已知数据输入excel 中，如表1所示。

1
1
()()()
k k j k j p c p c s p s ==|∑2
1
()()
()(1,2,3;1,2)
()()
k j j j k k
j j j p c s p s p s c k j p c
s p s =||=
==|∑
表1 输入已知数据
第二步：用贝叶斯公式计算各自然状态下的后验概率P （S j │C k ），用概率论中的全概率公式计算勘测结果为C k 的概率P （C k ）。

由公式
计算在不同勘测结果下、油井状态为高产或低产的后验概率。

由公式 计算勘测结果为C k 的概率P （C k ）
在相关的单元格中输入上述公式，其计算结果如表2所示：
表2 后验概率与全概率的计算结果
11
()()()
k k j k j p c p c s p s ==|∑2
1
()()
()(1,2,3;1,2)
()()
k j j j k k
j j j p c s p s p s c k j p c
s p s =||=
==|∑
上表中相应的公式见下表3
表3 后验概率与全概率的计算公式
第三步：构造决策树。

本实验的决策树如下图1所示
图1 决策树
第四步：计算各方案的期望收益值，并进行决策。

决策树中各方案的期望收益计算是从右向左进行的，首先考虑第二级决策，当勘测结果是“结构好”时，如果采取“不开发”方案，则期望收益为0；如果采取“开发”方案，则当自然状态为“高产”（其修正后的后验概率为0.78）时，收益为400，当自然状态为“低产”，（其修正后的后验概率为0.22）时，收益为-200，所以，“开发”方案的期望收益=400*0。

78+（-200）*0.22=268(万元)。

该值可以单元格P19中输入=V17*T17+V21*T21获得.
比较两种方案的期望收益，选择“开发”方案。

所以当勘测结果为“结构好”时，应选择“开发”方案，其期望收益为268万元（这里暂时未扣除勘测费用）。

前去“不开发”这一方案分支，并在“结构好”的概率分支上标上期望收益为268万元。

同理可得，当勘测结果为“结构中等”时，应采取“开发”方案，其期望收益为250万元；当勘测结果为“结构差”时，应采取“不开发”方案，其期望收益为0（这里暂时均未扣除勘测费用）。

比较三个方案的期望收益，取期望收益最大的方案作为最优方案，在单元格D16中输入=MAX（G10，G14，G30）
得到最大期望收益值为175万元，可见方案“先勘测”的期望收益最大，为最优方案。

因此，本实验的最优决策结果是：先勘测，当勘测结果为“结构好”或“结构中等”时开发，当勘测结果为“结果差”时，不开发，该决策的期望收益为175万元。

实验小结（要求手写）：
实验中遇到的问题及解决办法、心得、体会等等...
实验思考题（要求手写）：
1、利用各种资源查询一个DSS的应用案例，说明它的应用环境、功能结构和所起的作用
（注：此处主要说明案例的适应领域，是用来解决什么问题的，怎样解决问题的，采用
哪些技术或手段，它的结构是怎样的？你觉得这个DSS如何？为什么？）。

实验二 应用层次分析法进行多目标决策
实验类型：验证性 实验学时：3
实验目的：熟悉并应用层次分析方法对多方案进行优劣排序，从而使学生掌握综合定性和定量两种方法解决问题的思维方式。

实验内容：
某公司打算增添一台新设备，现有三种不同型号的设备，P1，P2，P3供选择，选择设备主要考虑的要素是功能、价格和维护，你将如何选择？
第一步，建立递阶层次结构模型。

图1 设备购买决策的递阶层次结构图
第二步，构造比较判断矩阵。

设比较判断矩阵A=
(i.j=1,2,……，n)。

比较判断矩阵中的元素a ij
是以上一层某要素（比如说要素A ）为准则，对本层次的n 个元素( 比如说，要素C1，C2……C n)进行两两比较来确定的。

其形式如下：
A C1 C2 …… Cj …… Cn C1 a 11 a 12 a 1j a 1n C2 a 21 a 22 a 2j a 2n …… …… …… …… …… Ci a i1 a i2 a ij a in ……
Cn a n1 a n2 a nj a nn
其中，比较判断矩阵中的元素a ij 表示对上一层要素A 要素而言，本层要素C i 的相对重要程度。

本实验中，A 为目标层，其下一层的相关要素有三个：功能C1，价格C2，维护C3。

通过
a ij
咨询，由专家对要素C1，C2，C3进行两两比较，得到如下结果：“功能（C1）”比“价格C2”明显重要，比“维护（C3）”稍微重要，“价格C2”比“功能（C1）”明显不重要，比“维护（C3）”稍微不重要。

由此构造出比较出判断矩阵A-C 如下：
1 5 3
A-C= 1/5 1 1/3 1/3 3 1
. 1 1/4 2 C1-p= 4 1 8 1/2 1/8 1
1 4 1/3 C2-p= 1/4 1 1/8 3 8 1
1 1 1/3 C3-p= 1 1 1/5
3 5 1
第三步，层次单排序。

首先，估算比较判断矩阵各列的列和S j 。

其次，将比较判断矩阵A 中的各个要素除以该要素所在的列的列和S j ，得到一个归一化了的新矩阵A norm ，这里归一化矩阵是指每一列和等于1的矩阵，则有，
再次，计算新矩阵A normk 中每一行的均值Wi,它就是特征向量W ，它就是A 矩阵中各要
素的层次单排序权值。

最后，由特征向量估算特征根
第四步，层次总排序
求出最低层（方案层）相对于最高层（目标层）的相对重要性排序权值，也就是层次总排序权值，最大的为最优方案。

即C 层对于总目标A 的层次总排序权值，是以上一层次B 的层次总排序权值为权重、对C 层的层次单排序权值进行加权和得出的，如下式所示：
第五步，一致性检验
1
(1,2)
j n
ij i s a j n ===∑……*
(,1,2,)
ij ij j
a a i j n s =
=……*
1
(1,2)
n
ij
j i a
w i n n
==
=∑……max 1
()n
i i i
AW nW λ==∑
1
(1,2)
m
i j i j i c b c j n ===∑……max 1
n
CI n λ-=
-
定义一致性指标ＣＩ为 定义一致性比率ＣＲ为
其中，RI 为平均随机一致性指标，它是与比较判断矩阵的阶数有关的指标，即RI 可查
表得出，当n=3时，RI=0.52。

计算出CR ，当CR ≤0.1时，比较判断矩阵具有满意的一致性。

本实验具体操作步骤如下：
（1）输入比较判断矩阵如表1所示： （2）层次单排序和归一化矩阵如表2所示： （3）一致性检验如表3所示
表1 比较判断矩阵 表2 层次单排序
CI CR RI
=
0.1
CR
≤
表4 层次总排序表3一致性检验
（4）层次总排序如表4所示：
决策结果p2最优。

实验小结：
实验中遇到的问题及解决办法、心得体会等
思考题：
除了AHP方法外，解决多目标决策问题还有哪些方法？简单介绍其中的一种方法是如何解决多目标问题的?。