决策分析的工具与应用(ppt 19页)
（需求量大）（需求量小）
S1（大批量生产）
30
-6
S2（中批量生产）
20
-2
S3（小批量生产）
10
5
最大最小准则
瓦德决策原则(min max)
自然状态
N1
N2
效益值 方案
（需求量大）（需求量小） Max min
S1（大批量生产）
30
-6
-6
S2（中批量生产）
20
-2
-2
S3（小批量生产）
10
5
5
最大最大准则
S3是所选方案
期望值准则
自然状态 N1（0.3） N2（0.7）
效益值 方案
（需求量大）（需求量小） 收益期望
S1（大批量生产）
30
-6
4.8
S2（中批量生产）
20
-2
4.6
S3（小批量生产）
10
5
6.5
决策树法
4.8
s1
大批量生产
4.6
决策
中批量 s2
生产
6.5
小批量生产
s3
N1（需求量大) ;p(N1)= 0.3 N2（需求量小) ;p(N2)= 0.7 N1（需求量大) ;p(N1)= 0.3 N2（需求量小) ;p(N2)= 0.7
– 风险型：决策环境不确定，但对于各自然状态发生的 概率，决策者可以预先估计或计算出来；
– 不确定型：决策环境不确定，对于各自然状态发生的 概率，决策者可无法预先估计或计算出来；
不确定型决策问题
• 引例：某公司现需对某新产品生产批量作 出决策方案。产品的基本情况见下表：
效益值 自然状态
N1
N2
方案
C 0.09 0.25 0.10 0.44 0.20 0.57 0.23
S1（大批量生产）
30
-6
12
S2（中批量生产）
20
-2
9
S3（小批量生产）
10
5
7.5
后侮值原则
沙威治决策原则： (后悔矩阵，min max)
自然状态
N1
N2
效益值 方案
（需求量大）（需求量小）
S1（大批量生产）
0
11
S2（中批量生产）
10
7
S3（小批量生产）
20
0
max
11 10 -min 20
乐观系数准则
准则选用：CV=(a) max + (1-a) min
自然状态
N1
N2
效益值 方案
（需求量大）（需求量小） a=0.7
S1（大批量生产）
30
-6
19.2
S2（中批量生产）
20
-2
13.4
S3（小批量生产）
10
5
8.5
风险型决策问题
最大可能准则 P(N1)=0.3, p(N2)=0.7
决策分析
决策框架
低利润
降低成本
改变营 销战术
提高价格
低 利 润
降低销售
问
减少雇 用人数
降低 价格
增加销售
重新安排
题 图
增加雇
生产计划
影响行 业关系
用人数
招聘
劳动力安 排的改变
影响 利润
影响生产中 的其他方面
决策分析
• 决策问题分类：确定型、风险型、不确定型
– 确定型：决策环境完全确定的条件下进行的，决策结 果也是确定的；
较多 0.25 0.25
MIN SIG MAJ
ABC 0.3 0.4 0.3 0.3 0.5 0.0 0.5 0.5 0.25 0.25 0.5 0.2
MIN SIG MAJ
A 0.09 0.25 0.05 0.39 0.23 0.64 0.13
B 0.12 0.00 0.05 0.17 0.71 0.00 0.29
瓦德决策原则(max max)
自然状态
N1
N2
效益值 方案
（需求量大）（需求量小） Max max
S1（大批量生产）
30
-6
30
S2（中批量生产）
20
-2
20
S3（小批量生产）
10
5
10
等可能准则
拉普雷斯决策原则(平均法)
自然状态 N1（1/2） N2（1/2）
效益值 方案
（需求量大）（需求量小） 收益期望
大批量生产
30
中批量生产
20
12.5 P=0.3 N1
小批量生产
10
决策 P=0.7
大批量生产
-6
中批量生产
-2
N2
小批量生产
5
效用函数法
效用函数法
10
min
0
max
自然状态 N1(0.3)
N2(0.7)
效益值 方案
（需求量大）（需求量小） 效用期望值
S1（大批量生产） 30(10)
-6(0)
3
N1（需求量大) ;p(N1)= 0.3 N2（需求量小) ;p(N2)= 0.7
30 -6 20 -2 10 5
• 灵敏度分析
p(N1)=p, p(N2)=1-p
E(s1)=36p-6 E(s2)=22p-2 E(s3)=5p+5
0.3548
p
全情报的价值(EVPI)
• EVPI=12.5-6.5=6
S2（中批量生产）
20(8)
-2(2)
3.8
S3（小批量生产）
10(6)
5(4)
4.6
风险决策型决策（续）
用贝叶斯定理更新概率
实例 1：
产油量
较少 可观 较多
快速开发 100 0.3
130 180
缓慢开发 80 0.5
150 210
0.5
产油 较少
测试结果 A BC 0.3 0.4
规模 可观 0.5 0.0
合集下载
运筹学决策分析
• 选择性：从多个可行方案中选择最优方案。
• 非零起点：一般地说，组织的决策或多或少要受到 过去决策的影响，因此，大多数决策都是“非零起 点”决策。 • 预测性：决策是在事情发生之前的一种预先分析和 抉择，具有明显的预测性。 • 动态性：决策的动态性指的是决策具有一定的生命 周期。
第二节 决策的分类
第五节 风险型决策方法
23 成功(0.8) 失败 (0.2)
H
40万元
D
13
A
提出 不提出
B F
0
得到合同 （0.6) 得不到 (0.4)
23
旧方法
I－45万元 J
50万元
C
新方法
7.5 成功(0.5)
G
-2万元
E
(0.5)
失败
K－35万元
由多级决策树图可以看出：提出建议可获益损值 为13万元，如果不提出，益损值为0。结论：应提出建 议。
该问题属于不确定型决策问题，常用的决策准 则包括：最大最小准则、最大最大准则、最小最大后 悔值准则等。
第四节 不确定型决策方法
1.最大最小决策准则
自然状态 方案 方案1 方案2 方案3 畅销（万元） 300 一般 （万 最小收益 滞销（万元） 元） 值 150 －200 －200
200 150
100 50
最大最大决策准则
从表中看出，此时本例的最优方案为方案1。
第四节 不确定型决策方法
3.赫威斯决策准则
自然状态 方案 方案1 方案2 方案3 畅销 （万元 ） 300 200 150 一般 （万元 ） 150 100 50 滞销 （万元 ） －200 －50 10 最大收 最小收 益值 益值 300 200 150 －200 －50 10 折衷收 益值 150 125 108
问题的分析与决策(PPT195页)
——始计篇
案例模拟
一次部门经理会议： • K公司起重机销售额下降，成本不断增加，
总裁要求找到问题并采取行动。 生产部认为：是采购和运输问题； 市场部认为：是经济形势的影响； 销售部认为：对竞争对手不了解； 开发部认为：是技术优势不明显。
问题的两个方面
以上情况司空见惯，问题与困难： • 有些难题是清楚的（销售额下降的事实）； • 有些很笼统（竞争压力与销售成本剧增）； • 你可能感到无从下手，并且无法找到对策。 关键词： • 我们需要一个系统的程序帮助解决难题。
有效决策与问题解决
更多课程PPT及视频访问：
孙子兵法
孙子曰：
兵者，国之大事，死生之地， 存亡之道，不可不察也。
——始计篇
决策与我们的关系
• 我们每天都需要作出各种决策； • 决策的大小、难度、风险不同。 小型决策： • 今天吃什么？喝什么？去那玩？ 中型决策： • 上学、成家、工作、买房买车。 大型决策： • 投资项目确定、企业发展战略； • 国与国之间的纠纷，发动战争。
决策的风险
小型决策：风险很小，轻易承受； 中型决策：风险较大，难以承受； 大型决策：风险很大，无法承受。 问题： • 如何降低决策失误造成的风险？ • 怎样增强我们承受风险的能力？ 关键词： • 建立键
• 对问题的正确判断； • 对环境的客观评估； • 对资源的有效评价； • 对困难的理性分析； • 对风险的充分准备。 关键词： • 建立决策支持体系！ • 数据、推理、逻辑！
传统决策思维模式
中国式决策： • 谁官大，谁决策！ 决策三步曲： • 拍脑袋、拍胸脯、拍屁股！ 关键词： • 任务导向，人治驱动！
东、西方的差异
西方企业： • 重视“过程”，尽量把问题放在前面； 中方企业： • 重视“结果”，总是把问题放在后面。
案例模拟
一次部门经理会议： • K公司起重机销售额下降，成本不断增加，
总裁要求找到问题并采取行动。 生产部认为：是采购和运输问题； 市场部认为：是经济形势的影响； 销售部认为：对竞争对手不了解； 开发部认为：是技术优势不明显。
问题的两个方面
以上情况司空见惯，问题与困难： • 有些难题是清楚的（销售额下降的事实）； • 有些很笼统（竞争压力与销售成本剧增）； • 你可能感到无从下手，并且无法找到对策。 关键词： • 我们需要一个系统的程序帮助解决难题。
有效决策与问题解决
更多课程PPT及视频访问：
孙子兵法
孙子曰：
兵者，国之大事，死生之地， 存亡之道，不可不察也。
——始计篇
决策与我们的关系
• 我们每天都需要作出各种决策； • 决策的大小、难度、风险不同。 小型决策： • 今天吃什么？喝什么？去那玩？ 中型决策： • 上学、成家、工作、买房买车。 大型决策： • 投资项目确定、企业发展战略； • 国与国之间的纠纷，发动战争。
决策的风险
小型决策：风险很小，轻易承受； 中型决策：风险较大，难以承受； 大型决策：风险很大，无法承受。 问题： • 如何降低决策失误造成的风险？ • 怎样增强我们承受风险的能力？ 关键词： • 建立键
• 对问题的正确判断； • 对环境的客观评估； • 对资源的有效评价； • 对困难的理性分析； • 对风险的充分准备。 关键词： • 建立决策支持体系！ • 数据、推理、逻辑！
传统决策思维模式
中国式决策： • 谁官大，谁决策！ 决策三步曲： • 拍脑袋、拍胸脯、拍屁股！ 关键词： • 任务导向，人治驱动！
东、西方的差异
西方企业： • 重视“过程”，尽量把问题放在前面； 中方企业： • 重视“结果”，总是把问题放在后面。
简单的决策分析方法ppt课件
5000
5000
5000
5000
110
4700
5500
5500
5500
5340
120
4400
5200
6000
6000
5360
130
4100
4900
5700
6500
5140
编辑版pppt
20
决策树法
是一种用树枝图形简单明确地说明投资项目及方案的面貌
并反映决策过程的方法。它既可以解决相对简单的单阶段决策问
96（-80）
50（70）
0（16）
c.与其他企业协作 140（100）
编辑版pppt
31
第二步：找出各方案的最大后悔值
销路好
销路一般
销路差
a.改进生产线
60（180）
0（120）
56（-40）
b.新建生产线
0（240）
20（100）
96（-80）
140（100）
50（70）
0（16）
c.与其他企业协作
编辑版pppt
32
第三步：在最大后悔值中找出最小的后悔值
销路好
销路一般
销路差
a.改进生产线
60（180）
0（120）
56（-40）
b.新建生产线
0（240）
20（100）
96（-80）
140（100）
50（70）
0（16）
c.与其他企业协作
编辑版pppt
33
第四步：确定最所选方案为a
销路好
销路
一般
图解法和代数法两种。
编辑版pppt
7
【例题】某企业生产某产品的总固定成本为
决策分析工具(Decision Analysis)
Decision Analysis
决策分析
Yanfeng Adient-INTERNAL
Introduction
• Founded in 1958 by Dr Charles Kepner and Dr Benjamin Tregoe • Pioneers in managerial Problem Solving and Decision Making
Action and Set Triggers
• Problem Analysis 问题分析
• Decision Analysis 决策分析
• Potential Problem (Opportunity) Analysis 潜在的问题（机会）分析
• Situation Appraisal 状况评估
Process:
• 澄清目的
Clarify Purpose
• 评估可选择方案 Evaluate Alternatives
• 评估风险
Assess RisksMake
• 做出决策
Decision
End result:
• 一个标准或目标的清单 An organized list of criteria or objectives
有什么可能会犯错？
What could go威wr胁ong?
1.1
1.2
1.3 2.
机会
3.1
3.2
Yanfeng Adient-INTERNAL
PSDM如何与DMAIC结合？PSDM Integrates With DMAIC
D M A
决策分析/状况评估 DA / SA
项目章程，界定工具（利益相关者分析，5个为什么，框架内外， 是或者否）Project Charter, Scoping tools (Shareholder Analysis, 5 Why’s, In-Out of Frame, Is / Is Not)
决策分析
Yanfeng Adient-INTERNAL
Introduction
• Founded in 1958 by Dr Charles Kepner and Dr Benjamin Tregoe • Pioneers in managerial Problem Solving and Decision Making
Action and Set Triggers
• Problem Analysis 问题分析
• Decision Analysis 决策分析
• Potential Problem (Opportunity) Analysis 潜在的问题（机会）分析
• Situation Appraisal 状况评估
Process:
• 澄清目的
Clarify Purpose
• 评估可选择方案 Evaluate Alternatives
• 评估风险
Assess RisksMake
• 做出决策
Decision
End result:
• 一个标准或目标的清单 An organized list of criteria or objectives
有什么可能会犯错？
What could go威wr胁ong?
1.1
1.2
1.3 2.
机会
3.1
3.2
Yanfeng Adient-INTERNAL
PSDM如何与DMAIC结合？PSDM Integrates With DMAIC
D M A
决策分析/状况评估 DA / SA
项目章程，界定工具（利益相关者分析，5个为什么，框架内外， 是或者否）Project Charter, Scoping tools (Shareholder Analysis, 5 Why’s, In-Out of Frame, Is / Is Not)
智能决策理论与方法解析PPT课件精选全文
Confidence | A B | | A|
2024年9月23日3时49分
第16页/共52页
知识发现—基本概念 • 分类(等价关系，判别)：按类标签(为数据库中的某属性集，一般仅包含一个属性)对数据库中的对象 进行分类，具有相同标签值或标签值在指定区间内的对象属于同类。分类规则是判断某个对象属于某 类的充分条件即对象具有某类的属性时则表示该对象属于该类。其规则形式一般为IF LogicExp Then A类 Else B类。主要方法：逻辑回归、判别分析、决策树、ANN、粗糙集、SVM等。
• 解决问题的主要理论方法：人工智能与不确定性理论
2024年9月23日3时49分
第1页/共52页
智能决策理论与方法
1、智能决策理论的形成背景 2、知识发现 3、机器学习 4、不确定性理论
2024年9月23日3时49分
第2页/共52页
智能决策理论与方法—形成背景
• 人类面临越来越复杂的决策任务和决策环境：
• 针对可建立精确数学模型的决策问题，由于问题的复杂性，如组合爆炸、参数过多等而无法获得问题 的解析解，需要借助AI中的智能搜索算法获得问题的数值解；
• 针对无法建立精确数学模型的不确定性决策问题、半结构化或非结构化决策问题，需要借助AI方法建 立相应的决策模型并获得问题的近似解。
2024年9月23日3时49分
mm
profit
age
20
30
40
50
2024年9月23日3时49分
0
回归模型 0
第20页/共52页
neural liner
500
100 mins
0
知识发现—基本概念
• 数据挖掘方法
Data Mining
决策分析
▪ 挑选具有最大货货币期望值的方案为最优决策 (EMV)
EMVi rij p j
j
rij 在第j个自然状态发生，选择 第i个决策的支付。
p j 第j个自然状态发生率 ▪ EMVi是如果我们面对同一个决策问题数次，且总选择方案i
的平均收益.
先验分析
根据主观概率或先验概率所作的分析为先验分析。 先验分析步骤： 1. 列出可行的决策方案和随机事件。 2. 估计各个随机事件发生的主观(先验)概率。 3. 计算各个结局并列表。 4. 计算每个决策的期望值。 5. 选择具有最大期望利润或最小期望损失决策作为最优决策。
TOM BROWN - 最大最小 准则
寻找最优决策
✓ 记录每个决策的最低收益。 ✓ 识别具有最大的“最低收益”
决策 Gold Bond Stock C/D account
Large Rise
-100 250 500 60
The最Ma大ximi最n C小rit值erion
Small rise No Change
小跌 300 -100 -200 60 -200
大跌 0
-150 -600 60 -150
A a1, a2 ,L , am
决策 方案 黄金 债券 股票 储蓄证 股票期权
支付表
大涨 -100 250 500 60 200
小涨 100 200 250 60 150
自然状态 不变 200 150 100 60 150
Bond
250
50
50 400 210 400
Stock C/D
0
0 100 500 660 660
440 190 140 240
0
4244 0
不确定决策 - 最大最大准则
EMVi rij p j
j
rij 在第j个自然状态发生，选择 第i个决策的支付。
p j 第j个自然状态发生率 ▪ EMVi是如果我们面对同一个决策问题数次，且总选择方案i
的平均收益.
先验分析
根据主观概率或先验概率所作的分析为先验分析。 先验分析步骤： 1. 列出可行的决策方案和随机事件。 2. 估计各个随机事件发生的主观(先验)概率。 3. 计算各个结局并列表。 4. 计算每个决策的期望值。 5. 选择具有最大期望利润或最小期望损失决策作为最优决策。
TOM BROWN - 最大最小 准则
寻找最优决策
✓ 记录每个决策的最低收益。 ✓ 识别具有最大的“最低收益”
决策 Gold Bond Stock C/D account
Large Rise
-100 250 500 60
The最Ma大ximi最n C小rit值erion
Small rise No Change
小跌 300 -100 -200 60 -200
大跌 0
-150 -600 60 -150
A a1, a2 ,L , am
决策 方案 黄金 债券 股票 储蓄证 股票期权
支付表
大涨 -100 250 500 60 200
小涨 100 200 250 60 150
自然状态 不变 200 150 100 60 150
Bond
250
50
50 400 210 400
Stock C/D
0
0 100 500 660 660
440 190 140 240
0
4244 0
不确定决策 - 最大最大准则
第12章决策分析
转折概率的求法是：
设p为某一自然状态的概率，则另一自然状态出现的概率
为1 p ,计算两个方案的期望收益值，并使之相等，此时解
得的概率值即为转折概率。
在上例中，不妨假设状态1 出现的概率为p，两个方
案的期望收益值分别为 E(S1) 1000 p (400 ) (1 p) E(S2) (300) p 2000 (1 p)
按照决策环境分类：
确定型：对未来情况可以获得精确、可靠的 数据
随机型：未来有几种可能的状态和相应后果， 其出现的概率可以预测
非确定型：未来可出现的状态和后果难以估 计
决策分析是为解决随机型和非确定型问题提供一 套推理方法和逻辑步骤。
根据决策问题的基本模式，可划分决策问题的 类型。其中依照不同标准所得到类型也不同，下面 四种类型是最基本和最常见的划分。
conflict analysis(冲突分析）。
决策分析框架
确定结构
评定后果
评定不确定因素
评价方案 灵敏度分析 选择方案
收集信息
决策分析框架
确定决策模型结构：确定决策过程的阶段、相应 的环境信息、各阶段的状态和备选方案以及他们 间的层次结构关系
评定后果：估计备选方案在不同环境状态下所付 出的代价和取得的收益后果值。衡量效益往往采 用效用值指标作为准则。
决策树法
描述多级决策（序列决策）的工具 “• ”表示决策节点，从它引出的分枝为方案枝，
分枝数量与方案数量相同，分枝上要注明方案名 称。 “Ο”表示状态节点，从它引出的分枝为状态分 枝或概率分枝，分枝数量与可能出现的自然状态 数量相同，分枝上要注明状态出现的概率。 决策节点反映决策者的谋略，状态节点反映其机 遇。 “△”表示结果节点，不同方案在各种状态下所 取得的结果（益损值），标注在结果节点的右端。
决策理论与方法课件PPT1决策分析概述
头脑风暴法
通过小组讨论和集思广益的方 式来产生新的创意和解决方案
。
情景分析法
通过对未来可能发生的不同情 景进行分析，制定相应的应对
策略。
SWOT分析法
通过对组织内部的优势、劣势 、机会和威胁进行分析，制定
相应的战略和决策。
混合分析方法
综合评价法
系统分析法
将定性和定量方法结合起来，对多个方案 进行综合评价和比较。
风险分析与管理
决策分析的步骤 方案制定与评估 决策实施与监控
重要性
提高决策的科学性和准确性
通过数学模型和定量分析，决策分析能够更准确地预测未来，减 少主观臆断和经验主义的误差。
优化资源配置
决策分析能够帮助决策者更合理地分配资源，实现资源利用的最大 化，提高整体效益。
增强风险防范能力
通过风险分析和评估，决策分析能够帮助决策者识别潜在风险，制 定相应的应对策略，降低决策失败的风险。
总结词
数据质量对决策分析至关重要，缺乏高质量数据可能导致决策失误。
详细描述
在决策分析中，数据是基础。如果数据不足或不准确，会导致决策者无法全面了 解情况，从而做出错误的判断。为了解决这一问题，需要加强数据收集和整理， 提高数据质量，确保数据的准确性和完整性。
主观偏见和情绪影响
总结词
主观偏见和情绪是影响决策分析的重要因素，需要避免或减少其影响。
概率决策法
基于概率统计的方法，通过预测可能 的结果和发生的概率来进行决策。
线性规划法
通过线性方程组来描述决策问题，寻 找最优解的方法。
动态规划法
将复杂的长期决策问题分解为一系列 的短期子问题，通过求解子问题的最 优解来得到原问题的最优解。
定性分析方法
《决策分析》PPT课件
麦金勒（A.Craing 大学沃顿商学
普林斯顿，新泽16 西：
举例：1926年1月到1994年12月间的月收益率
统计量 期国库券
最小值 -0.06%
最大值 1.35%
平均值 （3.6%APR）
标准差 0.27%
2020/11/26
S&P500
-29.73% 42.56% 0.97%（12%APR）
题作
就在数小时之前，丰田章男在美国国会就公司安全问 证，经历了人生中最困难的一天，当 时看起来几乎是茕茕
经销商
孑立。丰田章男在全国新闻俱乐部流着泪告诉丰田 和员工： “在听证会上，我并不孤 独。我在北美，全球的
同事都与我在一起。
2020/11/26
11
如何量化风险
2020/11/26
12
收益率：R(t)=[p(t)-P(t-1)]\P (t-1)
绿色
1 0.95
2 1
3 1 4
轮次51 11
6 1.1
2
3
初始价值 收益率 初始价值 收益率 初始价值 收益率
绿色 $1,000 0.9 $900 1.1 $990
0.8
0.9
1.1
1.1
红1色.2 $1,000
1.4
3.0 $3,000 0.2 $600
黄色 $1,000 1.0 $1,000 1.1 $1,100
2020/11/26
先决条件 无 1 2 4，8 4，8 2 5，8 3
24
要点
变异 一个过程总会有某种变异 关键问题在于， 这种变异是否意味着您的服务和产品达到或超出客户的要求。 改进这个过程 找到最可靠（也就是行人最少、红绿灯最少）的路径
普林斯顿，新泽16 西：
举例：1926年1月到1994年12月间的月收益率
统计量 期国库券
最小值 -0.06%
最大值 1.35%
平均值 （3.6%APR）
标准差 0.27%
2020/11/26
S&P500
-29.73% 42.56% 0.97%（12%APR）
题作
就在数小时之前，丰田章男在美国国会就公司安全问 证，经历了人生中最困难的一天，当 时看起来几乎是茕茕
经销商
孑立。丰田章男在全国新闻俱乐部流着泪告诉丰田 和员工： “在听证会上，我并不孤 独。我在北美，全球的
同事都与我在一起。
2020/11/26
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如何量化风险
2020/11/26
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收益率：R(t)=[p(t)-P(t-1)]\P (t-1)
绿色
1 0.95
2 1
3 1 4
轮次51 11
6 1.1
2
3
初始价值 收益率 初始价值 收益率 初始价值 收益率
绿色 $1,000 0.9 $900 1.1 $990
0.8
0.9
1.1
1.1
红1色.2 $1,000
1.4
3.0 $3,000 0.2 $600
黄色 $1,000 1.0 $1,000 1.1 $1,100
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先决条件 无 1 2 4，8 4，8 2 5，8 3
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要点
变异 一个过程总会有某种变异 关键问题在于， 这种变异是否意味着您的服务和产品达到或超出客户的要求。 改进这个过程 找到最可靠（也就是行人最少、红绿灯最少）的路径
决策分析模型应用实例.ppt
二、决策分析模型介绍
（4）后悔准则 --- 使后悔值最小 该准则是指决策者在某种自然状态下本应选取收益最大的方案获得最大收益时选择了其他 方案而造成机会损失的损失值。该准则要求决策者首先计算每个方案的最大损失值，然后选取 损失值最小的方案为最优决策方案。即： d*=min max{ qj*-qij } ，其中qj*=max{ qij } 这就是说，对每个方案ai，令di=max{qj*-qij }，则dk*=min{di}所对应的方案ak是最优决策方案。 （5）等可能性准则 --- 各自然状态机会均等 该准则认为各种自然状态发生的可能性在缺乏资料而又没有理由说明哪一个状态发生的可能 性更大的情况下应当是相等的。决策者首先计算每个方案收益的均值，然后从中选取均值最大的 方案为最优决策方案。 即： d*=max{ average( qij ) } 这就是说，对每个方案ai，令di= average( qij ) ，则dk*=max{ di } 所对应的方案ak是最优决策 方案。
(5)等可能性准则：各种自然状态发生的可能性在缺乏资料而又没有理由说明哪一个状态发生的可能 性更大的情况下应当是相等的。首先计算每个方案收益的均值，然后从中选取均值最大的方案为最 优决策方案。 本例中，根据等可能性准则，对于每个方案ai(i=1,2,3),有 d1=(50+30+20)/3=33.3; d2=(80+40+0)/3=40; d3=(120+20-30)/3=36.6 则d2*=max{33.3,40,36.6}=40，故方案a2是最优决策方案。
分析：这是一个不确定性决策问题。根据以上可得出如下收益矩阵：
？
解答： (1)悲观准则：对决策问题持保守态度，保险起见，对每个方案先找出其最不利 状态下的收益，然后从中选取收益最大的方案作为决策方案