管理决策分析 第三章 效用函数
newv3决策分析--不确定决策以及效用函数

0
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产
1000 -10 20 20 20 20
20
量
2000 -20 10 4400 40 40
40
3000 -30 0
30 6600 60
60
4000 -40 -10 20 50 80
80
max{ 0, 0, 0, 0 , 0 } = 0
max{-10, 20 , 20, 20 , 20 } =20
计算公式如下
先取每一列中最大值,用这一最大值减去这列的各个元素。
⑴
bij
max
1im
aij
aij
j 1, 2, , n
再取结果的最大值。
⑵
u(
Ai
)
max
1 jn
bij
最优方案为
i 1, 2, , m
⑶
u(
A* i0
)
min
1im
u(
Ai
)
min
1im
题的决策收益表为
D( A1) E( A1) 1m jin4{aij} 5.50 4 1.50 D( A4 ) E( A4 ) 1m jin4{aij} 5.50 3 2.50 因
D( A1) D( A4 )
故方案1为最优方案。
五。遗憾准则 遗憾准则又称最小最大沙万奇(Savage)遗憾准则或后悔准 则。
①销售量为50,则 a121=(6-4)×50=+1(20-0 4)×50=0
②销售量为100,则 a122==1(060-4)×100=200 ③销售量为150,则 a123=1200 ④销售量为200,则 a124=1200
(b)—悲观主义
《效用函数》课件

05
效用最大化问题
消费者剩余和生产者剩余
消费者剩余
消费者在购买某一商品时愿意支付的 最高价格与实际支付价格之间的差额 。消费者剩余反映了消费者对商品的 主观评价和实际支付之间的差异。
无差异曲线法
预算约束法
通过选择无差异曲线上的点来实现效用最 大化,无差异曲线上的点表示能给消费者 带来相同效用的不同商品组合。
在预算约束条件下,选择能够使总效用最 大的商品组合。
06
效用函数的发展趋势和未来展望
效用函数在经济学中的发展趋势
跨学科融合
随着经济学与其他学科的交叉研究, 效用函数的理论和应用将进一步融入 心理学、社会学和环境科学等领域, 以更全面地解释人类行为和经济现象 。
效用函数作为决策分析的重要工 具,为决策者提供了一套完整的 分析框架和方法。
04
效用函数的性质
边际替代效应
边际替代效应是指消费者在保持总效 用不变的情况下,通过改变消费组合 中不同商品的消费量,以获得最大效 用。
边际替代效应反映了消费者对于不同 商品之间的替代关系,是消费者行为 的一个重要特征。
对同一种商品的效用评价可能不同。
效用具有主观性和个体差异性,反映了消费者的个人偏好和价
03
值取向。
效用函数的定义
01
效用函数:表示消费者对不同消费组合的效用评价 的函数。
02
效用函数将商品的数量或消费组合映射到效用值上 ,反映了消费者的偏好和价值取向。
03
效用函数有多种形式,常见的有线性效用函数、二 次效用函数、对数效用函数等。
效用函数定义

三、效用函数的应用
效用函数在经济学中有广泛的应用,特别是在消费者理论、福利经济学和行为经济学方面。
1.消费者理论:效用函数是描述消费者行为和偏好的重要工具。根据效用函数,经济学家可以分析个体如何根据自身的收入和价格来最大化效用。例如,当收入和价格发生变化时,效用函数可以帮助我们理解个体对商品或服务的消费决策如何做出调整。
二、效用函数的属性
1.非负性:效用函数输出值不能为负数,即U(X1, X2, ..., Xn) >= 0。这意味着个体对商品或服务的满足程度不能为负,越多的商品或服务应该获得越高的效用。
2.递增性:效用函数对各个商品或服务的边际效用应该是递增的。即∂U/∂Xi >= 0,表示当个体获得更多的一种商品或服务时,他的总效用应该增加。
四、效用函数的局限性
尽管效用函数在经济学中具有重要的应用,但它仍然存在一些局限性和争议。首先,效用函数的构建需要基于个体主观感受的假设,而个体的主观感受很难准确度量和比较。其次,效用函数的属性并不适用于所有情况,实际消费决策中,个体行为可能受到其他因素的影响,如心理因素、社会环境等。
综上所述,效用函数是经济学中一个重要的概念,用于量化个体对不同商品或服务的满足程度。它具有一些基本属性,并在消费者理论、福利经济学和行为经济学等领域有广泛应用。然而,我们也应该意识到效用函数的局限性,尤其是在对个体主观感受和非理性行为的解释方面。通过进一步研究和探索,可以不断完善和丰富效用函数理论,提高其在经济学中的适用性和准确性。
决策分析效用函数

3.2.3 效用的公理化定义和效用 的存在性
3.2.3 效用函数的存在性
3.2.4 基数效用与序数效用
基数:为实数,如1,2,3,π 序数:如第一,二,…,4,3,2,1 基数性效用函数与序数效用函数区别:
基数效用定义在展望集P上(考虑后果及其概率分布),是实数; 序数效用定义在后果集C上,不涉及概率,可以是整正数. 基数效用反映偏好强度(正线性变换下唯一, 即原数列可变换 为:b+c, 2b+c, 3b+c, 100b+c; 其中 b, c ∈R1, b>0. ) 序数效用不反映偏好强度,(保序变换下唯一), 原序数列可变 换为16,9,4,1;或 8,6,4,2,或10,7,6,1等.
3.1 引言
例3.1 考虑钱对同一个人的价值。假设一个学生手头紧张,正好有机会挣 100元钱,但是所要做的是他相当讨厌的工作。 (1)如他经济情况差,他会认为100元钱的实际价值足够大,所要做的 工作即使是相当讨厌的,他仍会去干; (2)如他先有了10000元,要为100元钱去干这份让他讨厌的工作,他 就很可能不干了。
3.2 效用的定义和公理系统
3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 效用的定义 效用存在性公理 效用的公理化定义和效用的存在性 基数效用与序数效用
3.2.1 效用的定义
效用( 效用(utility):消费者从消费商品中得 ) 到的满足程度。 效用完全是消费者的一种主观心理感受。
满足程度越高,效用越大; 满足程度越低,效用越小。
3.1 引言
由上面例子可知:在进行决策分析时,存在如何描述 或表达后果对决策人的实际价值,以便反映决策的人 心目中各种后果的偏好次序(preference order)的问 偏好次序( 偏好次序 ) 题。 偏好次序是决策人的个性与价值观的反映,它与决策 人所处的社会地位、经济地位、文化素养、心理和生 理(身体)状态有关。
决策理论3-效用函数课件

圣彼得堡悖论的解释2:
(二)风险厌恶论
• 圣彼得堡悖论对于奖金额大小没有限制。 • 比如连续投掷40次才成功的话,奖金为1.1万亿元。但是这一奖金出现的概率极小,1.1万亿
次才可能出现一次。实际上,游戏有一半的机会,其奖金为 2元,四分之三的机会得奖4元 和2元。奖金越少,机会越大,奖金越大,机会越小。 • Hacking(1980)所说:花25元的费用冒险参与游戏将是非常愚蠢的,虽有得大奖的机会, 但是风险太大。 • 因此,考虑采用风险厌恶因素的方法可以消解矛盾。Pual Weirich就提出在期望值计算中加 人一种风险厌恶因子,并得出了游戏费用的有限期望值,认为这种方法实际上解决了该悖 论。
现的概率的组合,记作P= <p1,c1; p2,c2;…; pr,cr; > .
1.0
1000 优于
2500 0.5
0.5 0
在例3.2的决策问题中,后果集 C={1000, 2500, 0},采取行动
a1和a2时的展望分别是: P1=<1.0, 1000; 0,2500; 0,0> P2=<0, 1000; 0.5决,2策5理0论03-;效0用.函5数,0>
决策理论3-效用函数
1.估计效用函数值的方法
⑴ 概率当量法 ⑶ 增益当量法
⑵ 确定当量法 ⑷ 损失当量法
从纯理论角度看,这四种方法并没有实质性的区别; 但是实验结果表明,使用确定当量法时决策人对最优 后果(增益)的保守性和对损失的冒险性都比概率当 量法严重(Hershey,1982);采用增益当量法与损失当 量法时产生的误差也比用概率当量法大,因此只要有 可能,应该尽可能使用概率当量法。
is indifference to b);也就是说,决策人对选 择或同样满意。
决策理论3_效用函数

决策理论3_效用函数决策理论是研究人类在面对不确定性和风险的情况下做出决策的理论。
效用函数是决策理论中的一个重要概念,用于衡量不同决策结果带来的效用或满足程度,从而指导人们做出最优决策。
效用函数的概念最早由经济学家边沁提出,他认为人们根据自身对事物的偏好程度,对不同结果赋予一定的效用值。
效用函数可以看作是将决策结果映射为实数的函数,而不同人对相同决策结果的效用值可能是不同的。
效用函数的具体形式和性质因人而异,常见的效用函数包括线性函数、指数函数、对数函数等。
线性函数在描述决策者对风险的态度时较为简单,即效用与结果成正比。
指数函数则可以很好地描述决策者对小概率事件的偏好,即决策者更容易选择高概率事件而放弃低概率事件。
对数函数则可以很好地描述决策者对较大收益的饱和效应,即对于相同数量级的收益,决策者的边际效用递减。
效用函数在决策分析中的应用非常广泛。
一方面,通过确定决策者的效用函数,可以将决策问题转化为一个最优化问题,通过求解最大效用值或最小效用值来确定最优决策。
例如,在投资决策中,决策者可以通过测量不同投资组合的效用值来选择最优的投资方案。
另一方面,效用函数也可以用来比较不同决策者之间的偏好,帮助决策者进行选择。
例如,在公共政策制定中,政府可以通过测量不同政策方案对公众的效用值来确定最优政策。
然而,在实际应用中,确定有效的效用函数并不容易。
一方面,人的偏好往往是主观和复杂的,难以用简单的函数来直接描述。
另一方面,效用函数的形式和参数可能随着决策情境和决策者的变化而变化,因此需要不断调整和修正。
为了解决这一问题,决策理论提出了一些方法,如实证研究、实验方法和专家调查等,以获得更准确和可靠的效用函数。
此外,效用函数还存在一些局限性和争议。
首先,效用函数假设人的决策行为完全理性,忽视了人们在面对复杂决策时可能存在的有限理性。
其次,效用函数所基于的价值观和陈述性规则可能因人而异,存在主观差异。
最后,效用函数往往难以考虑到所有的因素和权衡,可能导致决策结果与现实情况的偏离。
第三章 效用函数与风险厌恶

即人们关心的是最终财富的效用,而不是财富的价值量, 而且,财富增加所带来的边际效用(货币的边际效用) 是递减的。
伯努利选择的道德期望函数为对数函数,即对投币游 戏的期望值的计算应为对其对数函数期望值的计算:
E(.)
n1
1 2n
log 2n
1.39
>0
因此,期望收益最大化准则在不确定情形下可能导致不 可接受的结果。而贝努力提出的用期望效用取代期望收 益的方案,可能为我们的不确定情形下的投资选择问题 提供最终的解决方案。
(1)x y 弱偏好于x,x 至少与y 一样好。
(2)x y 强偏好于x ; x y x y 但, y x 不成立。
(3)x y无差异于x 、y;即:
x yxy 和 y x
2.偏好应满足的基本公理(Axiom)条件: (1)完备性(completeness):
x, y C y x x y x y
中有一种关系成立。 完备性假定保证了消者具备选别判断的能力。
(2)自返性(reflexivity):
x C ,则有 x x
自返性保证了消费者对同一商品的选好具有明显的 一 贯性。
(3)传递性:
x, y, z C ifx y, y x x z
传递性保证了消费者在不同商品之间偏好 的首尾一贯性。 同理:
0.11(100) 0.89(100) 0.11( 1 (0) 10 (500)) 0.89(100)
11 11
p1
p1
11 (0)10010 (500) 11 11
p4 0.101.(1100)5000.89(0)
p4p1 0.1(05.80901)00 0.9(0)
!?
0.01 0
500 0.1
效用函数

应进行中批生产。
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假定对该决策人进行风险心理试验得到的效用曲线如图3-7 中A所示。将其决策表3-20中的货币量换成相应的效用值,得到 效用值决策表3-21。 表3-21 决策人甲效用值表
这时
E ( A1 ) 1.0 0.2 0.5 0.3 0 0.5 0.35 E ( A2 ) 0.82 0.2 0.57 0.3 0.3 0.5 0.485 E ( A3 ) 0.66 0.2 0.54 0.3 0.46 0.5 0.524
其决策表如表3-20所示。按期望值法以损益值进行决策,可得: 表3-20 生产方案决策表
E ( A1 ) 20 0.2 0 0.3 (10) 0.5 1(万元) E ( A2 ) 15 0.2 2 0.3 (5) 0.5 1.1(万元) E ( A3 ) 5 0.2 1 0.3 (1) 0.5 0.8(万元)
u ( 20) 1, u (10) 0
第二步,向决策人提出下面两种选择方案,第一方案:以50% 的机会获利20万元,50%的机会损失10万元;第二方案:以 100%的机会获利5万元(注:这 5万元正是第一方案的期望 值)。
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再继续进行下去就可以得到足够的试验数据,如假定在-10~0 万元之间的心理试验得到的结果是 -5.85 万元。这说明-5.85万元
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且:p p j q j 这里,qj(j=1, 2, …, n)为oj关 j 1 于o*与o0的无差异概率。
n
3.1.3 事态体的基本性质
根据性质3. 3 比较一般事态体之间的优劣关系,可以转化 为比较简单事态体之间的优劣关系(将问题 简化) 得到事态体之间两两的优劣或无差异关系后, 再根据公理3.2(传递性)即可得到所讨论 事态体的排序。
x0.75 x0.5 x0.5 x0 * * x x0.5 x x0
计算得: x0.25 , x0.75 2
2
2
效用曲线上新增两个点: ( ε2, 0.25),(2ε-ε2, 0.75)
1 0.75 0.5 0.25 0 ε2 ε
u
2ε-ε2
称T为退化事态体。 退化事态体仍属于事态体集合。
2.事态体的比较
定义3.2 设o1,o2是事态体T的任意两个结果值,根 据决策目标和决策者偏好,o1和o2有如下关 系: ①若偏好结果值o1,则称o1优于o2,记作o1o2; 反之,称o1劣于o2,记作o1 o2。 ②若对结果值o1, o2无所偏好,则称o1无差异于 o2,记作o1 ~ o2。 ③若不偏好结果值o1,则称o1不优于o2,记作 o1≼o2 ;反之,称o1不劣于o2,记作o1 ≽o2 。
§3.2
效用函数的定义和构造
3.2.1 效用和效用函数的概念 2. 效用函数的概念 定义3.6 若在事态体集合Ŧ上存在实值函数u,有: (1)对任意的T1、T2∈Ŧ,T1T2 当且仅当 u(T1)> u(T2) (2)对任意的T1、T2∈Ŧ,且0≤λ≤1,有 u[λT1 +(1-λ)T2]=λu(T1)+(1-λ)u(T2) 则称u(T)为定义在Ŧ上的效用函数。
2.事态体的比较
定义 3.4 设两个简单事态体 T1,T2仅具有一个相同结 果值,另一个结果值不相同,即 : T1=(p1, o1;1-p1, o0 ) T2=(p2, o2;1-p2, o0 ) 且o2 o1 o0,
①若p1≤p2,则事态体T2优于T1,记作T2T1 。 ②若T1~T2 ,则必有p1>p2 。
对于每一个结果值oj都存在一个概率值pj, 使得 oj~(pj , o*;1-pj , o0) pj就可以作为结果值oj的效用值。
3.2.1 效用和效用函数的概念
(1)标准效用测定法(概率当量法,V-M法) 步骤 ①设 u(o*)=1,u(o0)= 0; ②建立简单事态体(x, o*;1-x, o0 ),其中x 称为可调概率; ③通过反复提问,不断改变可调概率值x,让 决策者权衡比较,直至当x= pj时 oj~(pj , o*;1-pj , o0) ④测得结果值oj的效用 u(oj)= pj = pj u(o*)+(1-pj )u(o0)
3.2.1 效用和效用函数的概念
3. 估计效用函数的方法 (2)确定当量法(修正的V-M法) 思路:对于给定的效用值,测定其结果值。 步骤 ①设 u(o*)=1,u(o0)= 0; ②对于给定的效用值pj,构造简单事态体 (pj , o*;1-pj , o0) ③通过反复提问,不断改变结果值oξ ,让决 策者权衡比较,直至当oξ= oj时 oj~(pj , o*;1-pj , o0) ④得效用值pj对应的结果值为oj,即u(oj)= pj 。
§3.1 理性行为公理
3.1.2 理性行为公理 公理3.l(连通性,可比性) 事态体集合Ŧ上事态体的优劣关系是连通的。 即若 T1,T2∈Ŧ 则或者T1T2 ,或者T2T1 ,或者T1~T2 , 三者必居其一。
表示任意两个事态体都是可以比较其优劣的!
§3.1 理性行为公理
3.1.2 理性行为公理 公理3.2(传递性) 事态体集合Ŧ上事态体的优劣关系是传递的。 即若 T1、T2 、T3∈Ŧ,且T1T2 ,T2T3 , 则必有 T1T3 。 表示任意多个事态体的优劣是可以排序的 (若有些事态体无差异,可排在同一位置。)
3.2.2 效用函数的构造
介绍一种实用的效用函数的构造方法。 基本思路 对于决策问题的结果值集合,先用确定当 量法找出一个基准效用值,即效用值等于 0.5的结果值,称为确定当量oξ。其余效用 值不再测定,而是按比例用线性内插的方 法,用同一个标准计算得到。
3.2.2 效用函数的构造
方法 设决策问题结果值集合为: O=(o1, o2 , …, on) ①取 o* ≽max{o1, o2 , …, on } o0 ≼min{o1, o2 , …, on } 并令 u(o*)=1,u(o0)= 0; ② 构造简单事态体(0.5, o*; 0.5, o0),用确 定当量法找到该事态体的确定当量oξ,使 得: oξ~(0.5, o*; 0.5, o0)
§3.1 理性行为公理
3.1.3 事态体的基本性质 性质3.1 设事态体 T1=(p, o1;1-p, o0 ) T2=(x, o2;1-x, o0 ) 且 o1o0 , o2o0 ,若o2o1
则存在 使理性行为公理
3.1.3 事态体的基本性质 性质3. 2(确定当量和无差异概率) 设事态体T=(x, o1;1-x, o2 )且o1o2 。 则对于满足优劣关系o1oξ o2的任意结果值 oξ,必存在x=p(0<p<l),使得 T=(p, o1;1-p, o2 )~ oξ
第三章 效用函数
广西大学数学与信息科学学院 运筹管理系
§3.1 理性行为公理
问题: 某公司拟推出一种新产品,经预测该产品在 市场看好的情况下,可以获利10万;在市场 前景较差时,将亏损1万元。市场看好和较 差的概率分别为0.6和0.4,是否推出该新产 品? 若另有一产品可稳获利2万元,推出哪种产 品更好? 这是一个随机决策问题。
称结果值oξ为事态体T的确定当量,称p为oξ 关于o1与o2的无差异概率。
3.1.3
事态体的基本性质
性质3. 3 任一事态体无差异于一个简单事态体。 设有事态体T =(p1, o1;p2, o2 ;…;pn, on) 则必存在一个简单事态体 T’=(p’, o*;1-p’, o0 )~ T 其中: o* ≽max{o1, o2 , …, on } o0 ≼min{o1, o2 , …, on }
1.事态体的概念
事态体可以用树形图表示如下: p1 o1 p o T 2
︰ ︰ ︰n
2
p 当n= 2时: T
︰ ︰ ︰n
o p 1-p
o1 o
2
事态体集合Ŧ的性质
①在凸线性组合下,Ŧ是闭集。即: 若T1∈Ŧ,T2∈Ŧ,则当0≤λ≤1时,有 λT1 +(1-λ)T2∈Ŧ 两个事态体的凸线性组合仍是一个事态体。 ②T=(0, o1;0, o2 ;…;1, oj ;…;0, on)∈Ŧ
§3.2
效用函数的定义和构造
矩阵O的第i行表示第i个可行方案的n个可能 结果值,即事态体 Ti=(p1, oi1;p2, oi2 ;…;pn, oin) (i=1, 2, …, m) 决策就是要对这 m个事态体进行排序。 由第一节中的性质3.3知,存在简单事态体 T’,使得 Ti’=(pi’, o*;1-pi’, o0 )~ Ti 问题又化为对这m个简单事态体Ti’进行排序。
满足公理3.1和公理3.2的事态体集合称为全序集。
§3.1 理性行为公理
3.1.2 理性行为公理 公理3.3(复合保序性,替代性) 若 T1,T2 ,Q∈Ŧ,且0<p<1,则T1T2 当且仅当 pT1 +(1-p)Q pT2 +(1-p)Q 。 表示任意事态体的优劣关系是可以复合的, 复合后的事态体保持原有的优劣关系不变。
3.2.1 效用和效用函数的概念
3. 估计效用函数的方法 (1)标准效用测定法(概率当量法,V-M法) 思路:对于给定的结果值,测定其效用值。 设有决策系统(Ω,A,F),其结果值集 合为: O=(o1, o2 , …, on) 记: o* ≽max{o1, o2 , …, on } o0 ≼min{o1, o2 , …, on }
§3.2
效用函数的定义和构造
设有决策系统(Ω,A,F),在离散情况 下,结果值可以表示为决策矩阵:
O (oij ) mn
o11 o12 o o22 21 ... ... om 1 om 2
... o1 n ... o2 n ... ... ... omn
§3.1 理性行为公理
在随机决策中,决策系统(Ω,A,F)中的 决策方案均是在状态空间背景中加以比较, 并按照某种规则,选出决策者最满意的行动 方案。 在本章中,我们用事态体表示在随机性状态 空间中的行动方案,方案的比较表示为事态 体的比较,并引入效用的概念,用以衡量事 态体(行动方案)的优劣。
§3.1 理性行为公理
2.事态体的比较
定义 3.3 设两个简单事态体 T1,T2具有相同的结果值 o1,o2,即 :T1=(p1, o1;1-p1, o2 ) T2=(p2, o1;1-p2, o2 ) 并假定o1o2,则: ①若p1=p2,称事态体T1无差异于T2,记作 T1~T2 。 ②若p1>p2,称事态体T1优于T2,记作T1T2; 反之,称事态体T1劣于T2,记作T1 T2。
3.2.2 效用函数的构造
方法 ③ 对结果值进行归一化处理,记归一化的结 果值为x(oj) 0 oj o x(o j ) * , o j O 0 o o 则: x*=x(o*)=1, x0=x(o0)= 0, 0≤x(oj)≤1 ④ 记确定当量oξ的归一化值为ε,也记为x0.5
o o x0.5 x0 x0.5 x(o ) * 0 * o o x x0
0
得到经归一化变换后的效用曲线上的三个点: (0, 0),( ε, 0.5),(1, 1)
1
u
0.5
0
ε
1
x
3.2.2 效用函数的构造
方法 ⑤ 在新区间[0, ε] 和[ε, 1]按同样方法插入点 ( x0.25, 0.25)和( x0.75, 0.75),保持比例 关系 x0.25 x0 x0.5 x0 * x0.5 x0 x x0