运筹学决策分析课程

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运筹学决策分析

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

运筹学第16章 决策分析

运筹学第16章  决策分析

S2
25
10
5
S3
50
0
-40补11充源自§1 不确定情况下的决策 • 解:(1)最大最小准则
投资方案
S1 S2 S3
不同经济形势
好 一般 差
10
0
-1
25
10
5
50
0
-40
• 因此,最优方案为:S2。
min aij
-1 5(max)
-40
补12充
§1 不确定情况下的决策
• (2)后悔值准则:
– 由已知可求后悔值矩阵为:
用 E(Si )表示第I方案的收益期望值
自然状态
行动方案
S1(大批量生产) S2(中批量生产) S3(小批量生产)
N1
(需求量大)
p = 1/2
30
20
10
N2
(需求量小)
p = 1/2
-6
-2
5
收益期望值 E (Si)
12(max) 9 7.5
8
§1 不确定情况下的决策
四、乐观系数(折衷)准则
• 决策者取乐观准则和悲观准则的折衷:
第十六章 决策分析
第一节 不确定情况下的决策 第二节 风险型情况下的决策 第三节 效用理论在决策中的应用 第四节 层次分析法
1
第十六章 决策分析
“决策” 一词来源于英语 Decision making,直译为“做出决定”。所谓 决策,就是为了实现预定的目标在若 干可供选择的方案中,选出一个最佳 行动方案的过程,它是一门帮助人们 科学地决策的理论。
➢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。

运筹学中的决策分析与风险管理

运筹学中的决策分析与风险管理

运筹学中的决策分析与风险管理运筹学是一门综合应用数学的学科,通过运用数学模型和方法来解决实际问题。

在这个领域中,决策分析和风险管理是非常重要的内容。

本文将介绍运筹学中的决策分析和风险管理,并探讨它们在实际中的应用和重要性。

一、决策分析决策分析是一种科学的方法,旨在帮助决策者在面对复杂问题时做出最佳决策。

在决策分析中,决策者需要收集和分析相关数据,应用数学模型和技术来评估各种不同决策方案的风险和回报。

通过这种方法,决策者可以更好地理解决策问题的各种潜在结果,并选择最优的决策方案。

决策分析通常包括以下几个步骤:1. 问题定义:明确问题的目标和约束条件,并确定决策的范围。

2. 数据收集与分析:收集相关数据,并利用数学模型和统计方法对数据进行分析。

3. 模型建立:根据问题的特点和决策者的需求,选择合适的数学模型,并将问题转化为数学模型。

4. 解决方案评估:评估各种决策方案的风险和回报,并对它们进行比较和优化。

5. 决策实施:根据评估结果选择最佳决策方案,并付诸实施。

在实际应用中,决策分析可以帮助企业管理者制定营销策略、生产计划和供应链管理方案等,从而提高业绩和效益。

二、风险管理风险管理是指通过识别、分析和评估风险,并采取相应的措施来降低和控制风险,并在必要时应对可能出现的风险事件。

在运筹学中,风险管理可以帮助决策者更好地处理不确定性,并最大程度地保护企业的利益。

风险管理通常包括以下几个方面:1. 风险识别:根据问题的特点和环境的变化,识别可能出现的各种风险。

2. 风险分析和评估:对已识别的风险进行定量或定性的分析和评估,确定其发生的概率和影响程度。

3. 风险应对:根据分析和评估的结果,制定相应的风险应对策略,并制定相应的预案和措施。

4. 风险监控与控制:建立有效的监控和控制体系,及时发现和处理风险,并防止风险事件的扩散和蔓延。

通过风险管理,企业可以更好地预测和应对不确定性,减少潜在的损失,并提高业务的可持续发展能力。

运筹学中的优化理论和决策分析

运筹学中的优化理论和决策分析

运筹学中的优化理论和决策分析运筹学是一种科学理论和方法论,主要研究如何制定最优决策,以实现效益最大化。

它主要通过数学模型和计算机仿真等手段,对复杂系统进行优化分析和决策支持,以达到最优化的结果。

优化理论作为运筹学的核心竞争力,是运用数学、工程等学科的方法来解决最优化问题的理论体系,旨在实现最佳决策的目的。

本文将围绕运筹学中的优化理论和决策分析展开讨论。

一、优化理论优化理论是指通过数学分析和计算机仿真等手段,对具有一定复杂性的系统进行分析,从而实现最优化的结果。

优化问题是指在一定的限制条件下,寻求某种指标或目标函数的最优值。

如何处理约束条件和目标函数之间的相互制约关系,是优化问题研究中的核心难题。

因此,优化理论主要通过建立数学模型和算法设计等手段,实现最优决策的目标。

1. 建立数学模型建立数学模型是优化理论的核心。

数学模型通常包括决策变量、目标函数、约束条件等要素。

决策变量是指决策者的选择变量,而目标函数则是指要优化的指标或目标。

约束条件则是指决策制定过程中需要考虑的各类限制因素。

通过将系统建模,可以得到系统的优化方案,并为制定最优决策提供途径。

2. 算法设计算法设计是实现最优化的核心。

常见的算法包括线性规划、非线性规划、动态规划、整数规划等。

不同种类的算法在面对不同的优化问题时,具有各自的优缺点。

因此,在实际应用中,需要根据优化问题特征选择相应的算法进行求解。

3. 求解方法求解方法是指实现算法的具体操作过程,包括求解器、迭代算法、搜索算法等。

求解方法的选择与算法种类密切相关。

通过对数学模型建立算法,并运用求解方法进行求解,可以在有限的时间内得到最优化结果。

二、决策分析决策分析是指对决策问题进行全面、系统地分析,从而为制定最优决策提供支持。

决策分析主要涵盖了决策建模、风险分析、方案评估和数据挖掘四个方面。

1. 决策建模决策建模是指对问题进行抽象、形式化的过程,将现实问题映射到数学模型中进行分析和求解。

运筹学--决策分析

运筹学--决策分析

15.3 不确定型决策 一、不确定型决策 满足如下四个条件的决策称为不 确定型决策: (1)存在着一个明确的决策目标; (2)存在着两个或两个以上随机的自 然状态; (3)存在着可供决策者选择的两个或 两个以上的行动方案; (4)可求得各方案在各状态下的益损 矩阵(函数)。
二、不确定型决策准则 由于不确定型决策问题所面临 的几个自然状态是不确定,是完全 随机的,这使得不确定型决策,始 终伴随着一定的盲目性。决策者的 经验和性格常常在决策中起主导作 用。
j i
例15 -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。已知工 厂每天产量可以是:0个,1000个, 2000个, 3000个, 4000个。根据市场调 查和历史记录表明,这种产品的需要量 也可能是: 0个,1000个, 2000个, 3000个, 4000个。试问领导如何决策?
最优决策a (产量=4000)
5
uij a1 a2 a3 a4 a5*
s1 s2 0 0 -10 20 -20 10 -30 0 -40 -10
s3 0 20 40 30 20
s4 0 20 40 60 50
s5 max max 0 0 20 20 40 40 60 60 80 80 80*
ai:0个,1000个, 2000个, 3000个, 4000
四、决策分类 根据决策者多少分类 单人决策——这是决策者只有一 人,或是利害关系完全一致的几 个人组成的一个群体。 多人决策——决策者至少2个人, 且他们的目标,利益不完全一致, 甚至相互冲突和矛盾。
如果几个决策者的利益 和目标互相对抗,就称为 “对策”; 如果几个决策者的利益 和目标不完全一致,又必须 相互合作,共同决策,则称 为“群体决策”。

运筹学 -- 决策树

运筹学 -- 决策树

--2--
--第15章 决策分析--
☆决策分类: 按内容与层次:战略决策、战术决策 按重复程度:程序决策、非程序决策 按决策条件:确定型、不确定型、风险型、竞争型 按决策时间:长期决策、中期决策、短期决策 按决策目标:单目标决策、多目标决策 ※ 本章只对不确定型和风险型决策问题讨论。
99/12
--3--
4. 树梢:序贯决策引起的最后结果,以表示。
99/12
--20--
--第15章 决策分析--
决策树示例:
从事石油钻探工作的B企业与某石油公司签订了一份合 同,在一片估计含油的荒地上钻井探测储油状况。它可以采 用先做地震试验,然后决定钻井或者不钻井的方案;也可以 不用地震试验法,只凭自己的经验来决定钻井或者不钻井。 做地震试验的费用每次为3,000元,钻井的费用为10,000元。 若钻井后采出石油,则可获得40,000元的收入;若钻井后采 不出石油,那么则无任何收入。各种情况下出油的概率及有 关数据如图中所示。问企业应如何决策,可使收入的期望值 最大?
99/12 --6--
--第15章 决策分析--
一、悲观主义准则 ( max--min)
决策依据:从决策的最坏结果考虑,取其中结果相对较好 者,即对各种决策最坏可能的结果分析,判别方案的优劣, 通常以 max {min (aij) } 来表示。
i j
aij -------第i种方案第j种需求下收益值 悲观主义决策属于保守型决策,或称谨慎型决策, 其 处事的原则是“未思进,先思退”。
事件 决策 0 产 1000 2000 量 3000 4000 0 0 -10 -20 -30 -40 1000 0 20 10 0 -10 需求量 2000 3000 0 0 20 40 30 20 20 40 60 50 4000 0 20 40 60 80 max 0 20 40 60 (80)max

运筹学 第11章-决策分析

N1(需求量大)
p(N1) = 0.3
S1(大批量生产) S2(中批量生产) S3(小批量生产) 30 20 10
N2(需求量小)
p(N2) = 0.7
-6 -2 5
2
§1 决策的基本概念与决策程序
策略 事件
N1(需求量大)
p(N1) = 0.3
30 20 10
N2(需求量小)
p(N2) = 0.7
三、等可能性准则
• 决策者把各事件的发生看成是等可能的: 则每个事件发生的概率为 1/n, n为事件数 ,然后 计算各行动方案的收益期望值。 用 E(Si)表示第i方 案收益期望值
事件 事件 策略 策略
S1(大批量生产) 1(大批量生产) S2(中批量生产) 2(中批量生产) S3(小批量生产) 3(小批量生产)
EOL(Si)
7.7 7.9 6 (min)
9
§2 风险形决策问题
四、全情报的价值(EVPI)
• 全情报:关于事件的确切消息。 • Expected Value in perfect Information是指决策人为获取全情 报,所能支付的信息费的上限。 前例,当我们不掌握全情报时S3 是最优策略,期望收益为 0.3*10 + 0.7*5 = 6.5万 记 EMV* = 6.5万 若得到全情报时:
1
2
1j2
S1(大批量生产) 30 S1(大批量生产) 10 (30-20) S2(中批量生产) 20 S2(中批量生产) 20 (30-10) S3(小批量生产) 10 S3(小批量生产)
0 (30,理想值)
11 [5-(-6)] -6 7 [5-(-2)] -2 0 (5,理想值)
5
11 10 (min) 20

运筹学课件决策分析

步骤如下:
决策者从最不利的角度考虑问题,再从中选择其中最好的。
先选出每个方案在不同自然状态的最小收益值; 从最小收益值中选取一个最大值,对应方案为最优方案。
例1:P371 例2:某决策相关的决策收益表如下,用最大最小准则进行决策。
例1:某公司现需对某新产品生产批量作出决策,现有三种备选方案。S1:大批量生产;S2:中批量生产;S3:小批量生产。未来市场对这种产品的需求情况有两种可能发生的自然状态:N1:需求量大;N2:需求量小。经估计,采用某一行动方案而实际发生某一自然状态时,公司的收益如下表所示,请用最大最小准则作出决策。
S1
4 5 6 7
S2
2 4 6 9
S3
5 7 3 5
S4
3 5 6 8
S5
3 5 5 5
举例:
01
例1:P373 例2:某决策相关的决策收益表如下,用乐观系数准则进行决策。
01
Nj SijSi
自然状态
max
N1 N2 N3 N4
S1
4 5 6 7
6.4
S2
2 4 6 9
Nj SijSi
自然状态
期望值
N1 N2 N3 N4
S1
4 5 6 7
5.50
S2
2 4 6 9
5.25
S3
5 7 3 5
S5
3 5 5 5
Nj SijSi
自然状态
min
N1 N2 N3 N4
S1
4 5 6 7
S2
2 4 6 9
S3
OK
7
9
7
8
5
3.等可能性准则
决策者认为各自然状态发生的概率相等。

运筹学教程胡云权第五版决策分析


风险型决策分析
公司打算生产该护肤品5年。根据以往价格统计资料和市
场预测信息,该产品在今后5年内价格下跌的概率为0.1,保
持原价的概率为0.5,涨价的概率为0.4。通过估算,可得各
种方案在不同价格状态下的益损值如下表所示。
益损值表
单位(万元)
益损值
方案
状态(价格) 概率
跌价 0.1
原价 0.5
涨价 0.4
E(X)=∑ pixi
xi : 随机离散变量x的第i个取值, i=1,2,3…m;
pi : x=xi时的概率
E( A1) ? 0.3? 40 ? 0.6 ? 36 ? 0.1? (?16) ? 32 E( A2 ) ? 0.3? 36 ? 0.6 ? 30 ? 0.1? 15 ? 30.3 E( A3 ) ? 0.3? 30 ? 0.6 ? 25 ? 0.1? 20 ? 26.0
从它引出的分枝叫方 案分枝。分枝数量与
方案数量相同。
. 36 . -16
. 36
结果节点
不同行动方案在不同 自然状态下的结果注 明在结果节点的右端
. 30
. 15
. 30 . 25 . 20
风险型决策分析
(2)计算各行动方案的益损期望值,并将计算结果 标注在相应的状态节点上。
32
. 40
. 36
. -16
决策分析概述
决策环境
确定型决策 非确定型决策
风险型决策 不确定型决策
确定型决策
特征: (1)决策者的明确目标(收益大或损失小等); (2)确定的自然状态; (3)两个以上可供选择的行动方案; (4)不同行动方案在确定状态下的益损值可以计算出来。
【例】某公司管理层需要决策是否生产一种新产品。可以确 定的是,该产品上市后一定供不应求。经数据分析,该产 品的预期单价为 900元,单件可变成本 400元,生产所需固 定成本为50000元。

《运筹学》第四章决策分析介绍

41
P(S2)=0.4时
一般: 般:
E(A1 )=α×500+(1500+(1 α)(-200)=700 )( 200)=700α-200 200 E(A2) )=α×( (-150)+(1150)+(1 α)(1000) )(1000)=-1150 1150α+1000 令E1 =E2 得α=0.65
决策步骤
30
(三)、折衷准则 选择加权系数α(0 α1) max{α(maxVij )+(1-α)(minVij )}
i j j
α=0.6
S1
S2
S3 Vi1 =max Vi2 =min 加权平均
A1 20 A2 9 A3 6
1 8 5
-6 0 4
20 9 6
-6 0 4
9.6 5.4 max=9.6
15
决策分析的主要内容
决策准则 决策树 用决策树分析系列决策问 用决策树分析系列决策问题 检查是否需要获得更多的信息 贝叶斯法 用更新的信息更好地决策 贝叶斯法——用更新的信息更好地决策 效用理论 用效用更好地反映收益的价值 效用理论——用效用更好地反映收益的价值
16
概率论基础
随机事件(实验,试验 实验 试验)
称α=0.65为转折概率 α>0.65 α<0.65 选 A1 选 A2
42

直接使用先验概率 决策步骤 –对于每一种备选方案,将每一个收益乘以 相应自然状态的先验概率,再把乘积相加 就得到收 的加权 均 这就是备选方案 就得到收益的加权平均,这就是备选方案 的期望收益 –选择具有最大期望收益的备选方案作为决 选择具有最大期 收益的备选方案作为决 策方案
34
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• 对需求为7而言,最优决策是订购7份,收 入为35,如果报童订购了6份报纸,他实 际的收入为30,则机会损失为35 - 30 = 5; 类似的,如果报童订购了9份报纸,他的 收入为-5,机会损失为35 - (-5) = 40。
u(Ai*) = mini maxj (maxi aij - aij)
§ 7.1 什么是决策分析
决策分析是研究决策者在复杂而不确 定环境下如何进行决策的理论和方法。决 策分析的目的在于提供一种适于解决包括 主观因素(决策者的判断及偏好)在内的 的复杂决策问题的系统分析方法,其目的 在于改进决策过程,提高决策准确性。
决策分析可能回答的问题
• 在给定数据条件下,用什么样的标准来衡 量各种可能结果的优劣?
2 动态性: 问题由一系列分布在不同时间 段上的序列决策组成。这些决策与一些 可提供附加信息的事件交互出现;
3 多目标性: 决策准则的多样性及冲突; 如 何在不同目标间进行折中;
4 模糊性: 对事物概念描述上的不确定性, 事物无法进行精确定义和度量, 以及数 据的模糊性。
• 例如开发新产品有几个决策阶段: 决策:是否需要进行市场调研。 事件:市场调研的结果。 决策:是否进行市场试验。 事件:市场试验结果。 这种 决策/事件/决策/事件...的模式是可以 应用决策分析问题的最重要特征。
不确定性决策的基本特征是无法确切得 知哪种自然状态将出现, 而且对各种状态出现 的概率(主观或客观的)也不确定, 这种情况下 的决策主要取决于决策者的判断与偏好。
例: 一街头报童每天都要确定订购报纸的数 量, 他要付0.2元订购每份报纸, 然后以0.25 元卖给顾客。订购的报纸当天卖不出去就 一文不值。根据多年买报经验, 他知道每 天可以相同的概率售出6至10份报纸, 他如 何确定每天从出版商处订购报纸的数量。
6 7 8 9 10 *
(事件) 需求数量 6 7 8 9 10 30 30 30 30 30 10 35 35 35 35 -10 15 40 40 40 -30 -5 20 45 45 -50 -25 0 25 50
Max 30 35 40 45 50
Max 50
• 最小机会损失准则
也称最小最大遗憾准则,它利用机会成本 的概念来进行决策。决策首先要计算机会 损失 (遗憾值) 矩阵; 机会损失的概念是,当一个事件发生时 (如顾客需要买7份报纸),由于你没有选 择最优决策(订购7份报纸)而带来的收入 损失。
对于决策问题的重要性,著名的诺贝尔经 济学奖获得者西蒙有一句名言“管理就是决策, 管理的核心就是决策”。决策是一种选择行为 的全部过程。
决策分析在经济及管理领域具有非常广泛 的应用。在投资分析、产品开发、市场营销, 工业项目可行性研究等方面的应用都取得过辉 煌的成就。决策科学本身包括的内容也非常广 泛:决策数量化方法、决策心理学、决策支持 系统、决策自动化等。
第七章 决策分析
主要内容:
§7.1 什么是决策分析 §7.2 不确定型决策方法 §7.3 决策分析过程 §7.4 信息的价值 §7.5 先验概率和后验概率 §7.6 效用理论
引言
决策是在人们的政治、经济、技术和日 常生活中,为了达到预期的目的,从所有可 供选择的多个方案中,找出最满意的方案的 一种活动。
典型的决策问题有以下特征:
1 不确定性: 结果的不确定性, 约束条件的不确定 性, 技术参数的不确定性等;
主观概率意义下的不确定性: 对事件发生 的可能性的主观估计, 事件具有不能重复出现 的偶然性;
客观概率意义下的不确定性: 利用已有历 史数据对未来可能发生事件概率分布的客观 估计, 事件可以重复出现;
(决策) (事件) 需求数量
订购数量 6 7 8 9 10
6
30 30 30 30 30
7
10 35 35 35 35
8
-10 15 40 40 40
9
-30 -5 20 45 45
10
-50 -25 0 25 50
不确定性决策准则
• 最大最小(max-min)准则: 最大最小准则也称悲观准则, 它找出每种 行动的最坏结果, 再从最坏结果中找一个 最好的做为它的选择:
10
-50 -25 0 25 50 -50
Max ,它找出每种 行动的最好结果,再从最好结果中找一个 更好的做为选择:
u(Ai*) = maxi maxj aij 按这一准则报童选择的行动方案是从出版 商订购10份报纸。
(决策) 订购量
u(Ai*) = maxi minj aij 按这一准则报童选择的行动方案是从出 版商订购 6 份报纸。
(决策) (事件) 需求数量
订购量
6 7 8 9 10 min
6*
30 30 30 30 30 30
7
10 35 35 35 35 10
8
-10 15 40 40 40 -10
9
-30 -5 20 45 45 -30
• 怎样决策才可获得最优结果?最优结果的 期望值是多少?
• 为使决策更科学化,是否应进一步获取有 关信息,如何确定获取这些信息的最高成 本?
决策问题的两个共同特点:
1 必须进行某种形式的选择; 2 必须有一个评价标准来评价选择的结果; 决策方案能否为决策者所接受, 取决于: 1 决策问题可能出现的不同结果; 2 决策者对每个可能结果的偏好;
决策分析的过程大致可分为四个步骤:
1 定义决策问题, 包括寻找各种可能方案, 确 定目标及计算各方案损益值等;
2 判断各方案出现的可能性, 可能性一般用 概率描述;
3 利用各方案结果的损益值计算各方案的偏 好;
4 综合获得的信息, 选择最合适的方案, 必要 时可做灵敏度分析。
§7.2 不确定型决策方法
解: 报纸的需求是集合 S = {6, 7, 8, 9, 10}中的 一员, 它们发生的概率 p6 = p7 = p8 = p9 = p10 = 1/5。报童必须在行动 A = {6, 7, 8, 9, 10}中 进行选择。如果他买了 i 份卖出 j 份报纸, 他的收入 aij = 25j - 20i, aij的值见下表。
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