模型辅助决策支持
灌区管理服务中的决策支持系统和决策模型

灌区管理服务中的决策支持系统和决策模型灌区管理是指对农田进行水资源调控和管理的一种管理方式。
灌区管理的目的是为了提高农田灌溉效率,保障农田的水资源供给,并合理分配水资源,从而确保农业生产的可持续发展。
而决策支持系统和决策模型是在灌区管理中为管理者提供决策辅助和决策分析的工具。
本文将就灌区管理服务中的决策支持系统和决策模型的概念、功能和应用进行介绍。
一、决策支持系统的概念和功能决策支持系统(Decision Support System,简称DSS)是一种基于现代信息技术的管理支持系统,它通过数据、模型和分析工具的结合,提供对管理者决策过程的辅助和支持。
决策支持系统的主要功能包括数据收集与整理、决策模型的建立与分析、决策方案的生成与评估、以及对决策结果的监控与反馈。
对于灌区管理而言,决策支持系统能够帮助管理者对灌区的水资源进行科学的调配和管理,优化灌溉决策,提高农田的灌溉效率。
决策支持系统在灌区管理中的具体功能包括以下几个方面:1. 数据收集与整理:决策支持系统通过收集、整理和管理灌区的各类数据,如水资源、气象、土地利用等数据,为决策提供数据支持。
2. 决策模型的建立与分析:决策支持系统通过建立与灌溉相关的模型,如灌水需求模型、水资源分配模型等,对灌区的水资源进行分析和模拟,为决策提供科学依据。
3. 决策方案的生成与评估:决策支持系统能够根据灌区的实际情况和不同的目标要求,生成多种决策方案,并通过评估模块对这些方案进行评估,以帮助管理者选择最优的决策方案。
4. 监控与反馈:决策支持系统能够对决策方案的实施过程进行监控,及时收集和反馈决策方案的执行情况和结果,以便管理者进行调整和优化。
二、决策模型在灌区管理中的应用决策模型是决策支持系统的核心组成部分,它是通过建立数学模型来分析决策问题,对决策方案进行量化评估和决策制定的工具。
在灌区管理中,决策模型主要包括灌水需求模型、水资源分配模型和灌溉效率模型等。
管理者的决策分析和决策模型

管理者的决策分析和决策模型决策是管理者日常工作中不可或缺的一部分。
管理者需要根据各种情况和信息做出决策,以促进组织的发展和实现目标。
为了提高决策的质量和效率,管理者需要运用决策分析和决策模型来辅助决策过程。
一、决策分析决策分析是指通过对问题进行分析、评价和比较,选择最优决策方案的过程。
在决策分析中,管理者可以采用以下步骤:1. 定义问题:明确决策的目标和内容,确定需要解决的问题。
2. 收集信息:收集相关的数据和信息,了解问题的背景和关键因素。
3. 分析信息:对收集到的信息进行整理和分析,找出问题的根本原因和影响因素。
4. 评价方案:制定潜在的解决方案,并对其进行评估和比较,确定最有利的方案。
5. 做出决策:根据评价的结果,选择最优的决策方案,并做出决策。
二、决策模型决策模型是指用数学或者逻辑来描述决策问题的模型。
常见的决策模型包括:1. 判断模型:用于处理不确定性决策问题。
如概率模型和统计模型等,可以通过概率和统计方法来评估不同方案的风险和收益。
2. 优选模型:用于选择最优决策方案。
如线性规划、整数规划和动态规划等,可以通过数学方法求解最优解。
3. 影响模型:用于分析不同因素对决策结果的影响程度。
如敏感性分析和决策树等,可以帮助管理者理解不同因素对决策的影响。
决策模型的选择需要根据具体问题的特点和需求来确定,不同的决策模型适用于不同的决策情境。
三、决策分析和决策模型的优势1. 提高决策质量:决策分析和决策模型可以系统地分析和评估问题,帮助管理者清晰地认识问题的本质和关键因素,从而提高决策的质量。
2. 降低决策风险:决策模型可以通过概率、统计等方法评估不同方案的风险和收益,帮助管理者降低决策风险,做出更加合理和可行的决策。
3. 提高决策效率:决策分析和决策模型可以帮助管理者系统地收集和分析信息,减少决策的时间和成本,提高决策的效率。
四、决策分析和决策模型的应用决策分析和决策模型广泛应用于各个领域,包括企业管理、市场营销、金融投资等。
人工智能辅助的决策支持系统

人工智能辅助的决策支持系统在当今这个数字化和信息化的时代,人工智能(AI)的应用已经渗透到了我们生活和工作的各个领域。
其中,人工智能辅助的决策支持系统正逐渐成为帮助人们做出更明智、更高效决策的重要工具。
决策,对于个人和组织来说,都是至关重要的环节。
无论是企业制定发展战略、政府规划公共政策,还是个人规划职业发展、选择投资方向,都需要在众多的可能性中做出选择。
而这些选择的结果,往往会对未来产生深远的影响。
传统的决策过程往往依赖于决策者的经验、直觉和有限的信息,这可能导致决策的不确定性和风险。
而人工智能辅助的决策支持系统的出现,为解决这些问题提供了新的途径。
人工智能辅助的决策支持系统是一种将人工智能技术与决策支持系统相结合的创新应用。
它通过收集、分析和处理大量的数据,为决策者提供全面、准确和及时的信息,同时利用机器学习和智能算法,对未来的趋势和结果进行预测和模拟,帮助决策者更好地理解问题、评估选项和制定策略。
这种系统的工作原理大致可以分为以下几个步骤。
首先,它通过各种渠道收集相关的数据,包括内部数据库、互联网、传感器等。
这些数据可能涵盖了市场动态、客户需求、竞争对手情况、财务数据等多个方面。
然后,利用数据清洗和预处理技术,对这些数据进行筛选、整理和转换,去除噪声和无效信息,使其成为可分析的结构化数据。
接下来,运用机器学习算法和数据挖掘技术,对数据进行深入分析,挖掘出其中的隐藏模式、关联和趋势。
例如,通过聚类分析可以将客户分为不同的群体,以便制定更有针对性的营销策略;通过关联规则挖掘可以发现产品之间的购买关联,优化产品组合。
在数据分析的基础上,人工智能辅助的决策支持系统还可以利用预测模型和模拟技术,对未来的情况进行预测和模拟。
例如,通过时间序列分析可以预测市场需求的变化趋势,帮助企业合理安排生产和库存;通过建立仿真模型可以模拟不同决策方案的实施效果,为决策者提供直观的参考。
最后,将分析和预测的结果以直观、易懂的方式呈现给决策者,如数据报表、图表、可视化界面等,并提供相应的决策建议和风险提示。
基于AI大模型的智能辅助决策系统

基于AI大模型的智能辅助决策系统大数据时代下,人们面临的信息爆炸和决策复杂性日益增加,传统的决策方式已经无法满足快速变化的市场需求和复杂环境下的决策挑战。
基于人工智能技术的大模型智能辅助决策系统应运而生,成为企业、政府及个人决策者的得力助手。
一、智能辅助决策系统的定义及特点智能辅助决策系统是基于人工智能技术,通过大数据处理和算法分析,从海量数据中提炼出有用的信息,帮助决策者准确、快速地做出决策。
其特点主要包括:1.数据驱动:系统通过大数据分析和挖掘,基于事实和规律做出决策建议;2.智能化决策:系统具备自动学习和优化能力,能够根据反馈不断完善自身的决策能力;3.全面性和准确性:系统能够综合考虑多方面因素,提供全面、准确的决策信息。
二、大模型的优势及应用场景基于AI大模型的智能辅助决策系统具有更高的智能化和精准度,能够更好地理解和分析复杂的决策问题。
其优势主要包括:1.精度更高:大模型在处理大规模数据时,能够更好地识别数据之间的关联性和规律,提供更精准的决策支持;2.适应性更强:大模型具备更强的自适应能力,能够应对多变的决策环境和需求;3.处理能力更强:大模型在计算和处理能力上更为强大,能够更快地完成决策分析和预测。
基于AI大模型的智能辅助决策系统广泛应用于金融、医疗、电商、物流等领域。
在金融领域,系统可以通过大数据分析和算法模型,准确预测股票、汇率等市场趋势,帮助投资者做出理性的投资决策;在医疗领域,系统可以根据大数据分析病人的病历和生理指标,辅助医生做出诊断和治疗方案;在电商领域,系统通过用户行为数据和商品信息进行关联分析,为用户提供个性化的推荐和购物建议;在物流领域,系统可以优化线路规划和货物分配,提高物流效率和降低成本。
三、智能辅助决策系统的未来发展趋势随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断拓展,基于大模型的智能辅助决策系统将迎来更广阔的发展空间。
未来智能辅助决策系统的发展趋势主要包括:1.多模态融合:系统将融合语音、图像等多模态数据,提供更全面的信息处理和分析能力;2.个性化推荐:系统将进一步提升个性化推荐和定制化决策服务,满足用户多样化的需求;3.智能协同决策:系统将实现多方协同、智能决策,提高组织间的协作效率和决策质量。
病虫害的预测模型与决策支持系统

随着全球气候变化和农业集约化程度的提高,病虫害的发生和传播变得更加复 杂和难以预测。传统的病虫害防治方法已经不能满足现代农业的需求,因此需 要发展更加先进和科学的预测模型与决策支持系统。
病虫害预测的重要性
减少经济损失
保护生态环境
准确的病虫害预测能够及时采取防治措施 ,减少病虫害对农作物造成的损失,提高 农业生产的经济效益。
集成系统的设计和实施
设计原则
集成系统的设计应遵循模块化、可扩展性和易用性原则,确保系统能 够适应不同用户的需求和数据源。
数据整合
将不同来源的数据进行整合,包括气象、地理、病虫害历史数据等, 为预测和决策提供全面的数据支持。
算法集成
集成多种预测算法,包括统计模型、机器学习模型等,以提高预测精 度和稳定性。
促进国际交流与合作
积极参与国际交流与合作,引进国外先进的技术 和经验,推动病虫害预测模型与决策支持系统的 国际合作与发展。
THANKS
感谢观看
用户界面
设计直观的用户界面,使用户能够方便地输入数据、查看结果和制定 决策。
集成系统的案例研究
案例一
某地区果树病虫害预测与防治决策支 持系统,通过集成气象、土壤和病虫 害数据,实现了对病虫害发生趋势的 准确预测,为防治措施的制定提供了 科学依据。
案例二
某农田生态系统病虫害管理决策支持 系统,该系统集成了生态、气象和病 虫害等多方面数据,通过智能算法进 行预测和评估,为管理者提供了有效 的决策支持。
病虫害防治策略制定
根据病虫害发生情况,制定防治策略,包括防 治时间、防治方法等。
资源管理和调度
优化资源配置,提高防治效率,降低防治成本。
决策支持系统的优势和挑战
优势
决策支持解决方案

决策支持解决方案在当今竞争激烈的商业环境中,企业面临着诸多复杂的决策问题。
为了帮助企业高效地解决这些问题,决策支持系统(DSS)应运而生。
决策支持解决方案是一种集成了数据分析、模型建立和决策辅助功能的系统,它能够提供准确、及时的信息,帮助管理者做出明智的决策。
决策支持解决方案的核心功能是数据分析。
在企业运营过程中,大量的数据会被积累起来,这些数据蕴含着很多有价值的信息。
但是,如何从这些海量数据中提取出对决策有用的信息是一项极具挑战性的任务。
决策支持解决方案通过使用各种分析工具和算法,能够对数据进行深入挖掘和分析,从而提供可靠的信息依据。
通过对过去的数据进行模式识别和趋势分析,决策支持解决方案可以为管理者提供对未来的预测和趋势分析,帮助他们更好地把握市场变化和发展方向。
除了数据分析,决策支持解决方案还包括模型建立的功能。
模型是一种理论的描述,可以帮助我们理解和解释复杂的现象。
在决策支持解决方案中,各种模型可以通过建立数学模型或者仿真模型来对问题进行描述和解决。
例如,在供应链管理中,我们可以利用线性规划模型来优化配送方案,从而减少物流成本;在市场营销中,我们可以使用市场模型来预测产品销量,制定合理的价格策略。
通过使用不同类型的模型,决策支持解决方案可以帮助管理者更好地理解问题的本质,并提供有针对性的解决方案。
除了数据分析和模型建立,决策支持解决方案还提供了决策辅助功能。
决策辅助是指通过帮助决策者进行思考和分析,提供决策的候选方案,并进行评估和比较。
决策支持解决方案通过使用决策树、灰色关联分析等工具,可以帮助管理者分析问题,理清决策要点,从而做出准确的决策。
此外,决策支持解决方案还能够进行决策结果的模拟和评估,帮助管理者更好地理解决策的后果,并及时调整决策方案。
综上所述,决策支持解决方案是一种能够帮助企业高效解决决策问题的工具。
通过数据分析、模型建立和决策辅助,决策支持解决方案能够为管理者提供准确的信息,帮助他们做出明智的决策。
决策分析和决策支持系统方案

决策分析和决策支持系统方案一、简介决策分析和决策支持系统是管理领域中常用的工具和方法,它们旨在帮助决策者更好地理解复杂的问题,并提供针对决策问题的解决方案。
本文将探讨决策分析和决策支持系统的概念、特点以及其在实际应用中的方案。
二、决策分析决策分析是指通过对问题进行系统的分析和评估,为决策者提供决策依据的过程。
它旨在将复杂的问题简化、量化,并提供不同方案之间的比较和评判。
决策分析通常包括以下步骤:1. 问题定义:明确决策的目标和范围,并确定需要解决的问题。
2. 数据收集:收集相关的数据和信息,并对其进行整理和分析。
3. 建立模型:根据问题的特点,构建数学模型或其他模型,以便对问题进行量化和分析。
4. 分析和评估:使用适当的方法对模型进行分析,评估不同方案的优劣。
5. 结果解释:将分析结果向决策者进行解释,并提供相应的建议。
三、决策支持系统决策支持系统是利用计算机技术和数学方法来辅助决策者进行决策的系统。
它结合了信息技术、管理科学和决策理论,能够处理大量的数据和信息,并提供可视化和交互式的界面。
决策支持系统通常包括以下特点:1. 数据库管理:能够存储和管理大量的数据和信息,方便决策者进行查询和分析。
2. 模型建立:支持使用数学模型或其他模型来辅助决策,提供量化和分析的能力。
3. 决策分析:能够对不同方案进行评估和比较,帮助决策者做出最优的决策。
4. 可视化和交互界面:提供直观、易于操作的界面,方便决策者进行数据分析和决策过程的控制。
四、决策分析和决策支持系统的应用方案决策分析和决策支持系统在各行各业都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用方案:1. 营销决策:通过对市场数据的分析和评估,帮助企业确定最佳的市场推广策略和定价策略。
2. 供应链管理:利用决策支持系统来优化供应链的运作,包括供应商选择、库存管理和运输优化等。
3. 项目管理:使用决策分析方法来评估项目风险、资源分配和进度控制,提高项目决策的准确性和效率。
决策支持系统中模型模型库

决策支持系统中模型模型库在决策支持系统(DSS)中,模型模型库是一个存储和管理各种模型的集合,可以帮助用户进行决策分析和预测未来结果的工具。
这些模型包括统计模型、机器学习模型、优化模型等,用户可以根据自己的需求选择适当的模型来解决特定的问题。
模型模型库的作用是提供一个可靠和有效的方式来组织和管理各种决策模型。
以下是一些模型模型库的重要作用:1.存储模型:模型模型库允许用户存储和管理各种模型,包括已经建立的和正在开发中的模型。
这样用户就可以轻松地访问和查找需要的模型,而不需要重新建模。
2.重用模型:模型模型库为用户提供了一个平台,可以共享和重用已经建立的模型。
用户可以在模型库中适合自己需求的模型,并进行适当的修改和调整。
这样可以减少重复工作,并提高模型的准确性和可靠性。
3.简化模型开发过程:模型模型库提供了一个标准化的方法来建立和应用模型。
用户可以使用预定义的模型模板,根据自己的需求来定制模型。
这样可以加速模型开发过程,并提高决策分析的效率。
4.交互式模型评估和比较:模型模型库允许用户对模型进行评估和比较。
用户可以使用不同的数据和参数来测试模型的性能,并选择最佳的模型来支持决策。
这样可以提高决策的可信度和准确性。
5.模型管理和更新:模型模型库提供了一个集中管理模型的平台。
用户可以方便地更新和维护模型,并保证模型的及时准确性。
同时,模型库还可以跟踪模型的使用情况,并生成相应的报告和分析结果。
虽然模型模型库在决策支持系统中有很多优点,但也存在一些挑战和限制。
首先,建立和维护模型模型库需要大量的时间和资源投入。
其次,模型库需要不断更新和扩充,以适应不断变化的决策需求和技术进展。
此外,模型库还需要具备良好的和过滤功能,以便用户能够快速找到需要的模型。
总之,模型模型库是决策支持系统中的一个重要组成部分,可以帮助用户管理和应用各种模型。
通过模型模型库,用户可以方便地存储、分享、重用和比较模型,从而提高决策过程的效率和准确性。
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第二章 模型辅助决策支持
2.1 决策概述 2.2 决策过程 2.3 决策体系 2.4 模型的决策支持 2.5 数学模型的决策支持 2.6 多模型辅助决策支持
2.1 决策概述
一、 决策概念: • 决策:是指个人或集体为了达到或实现某一目标,借
助一定的科学手段和方法,从若干备选方案中选择或 综合成一个满意合理的方案,并付诸实施的过程。 • 决策定义的理解: ① 找出制定决策的根据,即收集信息,并根据手头
实例: 某县对粮食产量进行规划,预测2010年的粮食总产量。为
此,利用该县从1990年到2000年各年的粮食产量数据, 按照不同预测模型的要求,分别建立了五个不同的数学 模型,并分别进行了预测计算:
多模型辅助决策支持
(1)灰色模糊预测模型 其中x1、x2、x3、x4分别为:良种面积、汗涝保收面积、化 肥施用量、农药用量。
2.1 决策概述
四、决策原则:
① 在决策全过程中需要遵循的原则: – 实事求是原则:根据实际情况确定方针。 – “外脑”原则:重视发挥参谋、智囊作用。 – 经济原则:力求节约财力、人力、物力等。
② 在确定决策目标时需遵循的原则 – 差距原则:决策目标与现实之间存在一定差距。 – 紧迫原则:解决目标与现实之间的差距具有紧迫性。 – “力及”原则:达到目标解决差距应该是力所能及的,是主 客观条件所允许的,有解决的现实可能性。
解并检验是否有可能对其进行改进 – 盲目搜索:盲目搜索是一种任意的、没有向导的搜
索方法 • 目标:在搜索中需要给出期望解的描述 • 完全穷举:通过比较所有方案,发现最优解 • 部分搜索:一直找到足够好的解为止
– 启发式搜索:在许多应用中有可能找到指导搜索过 程的规则,而减少不必要的搜索次数
2.5 数学模型的决策支持
参谋系统利用信息系统制定决
策方案提供给决策系统,决策 系统利用信息系统提供的信息 对参谋系统提供的方案进行决 决 策。决策系统的决策指令,在 策 监督系统的监督下,由执行系 系 统贯彻执行,执行的情况和结 统 果,又经过智囊系统和信息系 统反馈到决策系统。智囊系统 根据新情况给决策系统提供补 充或修改方案,决策系统对修 改方案进行决策,作出修订指 示,再由执行系统执行。
y 502.9x1 622.9x2 1.917x3 8.13x4 预测2010年总产量为15.9亿斤。
(2)生长曲线预测模型
y
1
173803.7 2.0429e0.08(t 1990)
预测2010年总产量为15.4亿斤。
多模型辅助决策支持
(3)时间趋势预测模型
y 35055 3498(t 1990)
② 在完成预定目标的过程中如何以最少的人力、物 力、财力等资源去实现目标。
2.5 数学模型的决策支持
二、线性规划模型
• 线性规划模型的一般形式:
目标: min(或max)
n
z c j x j j 1
n
约束条件(s.t.): aij x j ≤ bi j 1
xj ≥ 0
其中,z为目标函数;xj为决策变量;aij、bi和cj分 别为消耗系数、需求系数和收益系数。
执行系统
监督系统
参谋(智囊) 系统
信息系统 DSS
决策体系的运行图
2.4 模型的决策支持
一、 模型概念 • 模型是对现实世界的事物、现象、过程或系统的简化
描述。
2.4 模型的决策支持
二、 模型分类 • 按模型的表现可分为:
– 物理模型:也称为实体模型 • 实物模型 • 类比模型
– 数学模型:是用数学语言描述的一类模型 – 结构模型:是反映系统的结构特点和因果关系的模
试验验证 普遍实施
追踪决策 修改决策
2.3 决策体系
• 决策体系的定义:指决策整个过程中的各个层次、各 个部门在决策活动中的决策权限、组织形式、机构设 置、调节机制、监督方法的整个体系。
• 决策体系由决策系统、参谋(智囊)系统、信息系统、 执行系统和监督系统组成的一个统一整体。
2.3 决策体系
• 决策体系运行过程:
一、数学模型的决策支持问题 • 数学规划模型的决策支持
– 线性规划模型 • 多模型辅助决策支持
2.5 数学模型的决策支持
二、线性规划模型 • 线性规划是用来处理线性目标函数和线性约束条件的
一种颇有成效的最优化方法。 • 解决的两类典型问题:
① 在给出一定的人力、物力、财力条件下,如何合 理利用它们完成最多的任务或得到最大的效益;
线性规划模型的决策支持实例 • 某公司研制了两种新产品“玻璃门”和“铝框
窗”。 • 工厂A每周大约有4个小时用来生产玻璃门;工厂B
每周大约有12个小时用来生产铝框窗;工厂C每周 大约有18个小时用来生产玻璃门和铝框窗。 • 生产每扇门工厂A、C分别需要1、3个小时;生产 每扇门工厂B、C都需要2个小时。
型 – 仿真模型:通过计算机运行程序所表达的模型
2.4 模型的决策支持
三、数学模型的类型:
① 原理性模型(如,牛顿力学三定律) ② 系统学模型(如,系统动力学、灰色系统、最优控制等) ③ 规划模型(如,线性规划、非线性规划、动态规划、目标规划、
运输问题等) ④ 预测模型
– 定性预测法有:专家调查法、情景分析法、主观概率法等。 – 定量预测法有:趋势法、回归法、平滑法等。 ⑤ 管理决策模型(关键路径法CPM、计划评审技术PERT、风险评 审技术VERT、层次分析法) ⑥ 仿真模型(蒙特卡罗法、微观分析模拟等) ⑦ 计量经济模型(经济计量法、投入产出法、可行性分析、价值工 程等)
2.5 数学模型的决策支持
线性规划模型的决策支持包括两方面: 模型求解的最优解的决策支持 模型的what-if分析的决策支持
2.5 数学模型的决策支持
模型求解的最优解的决策支持
– 线性规划模型→ 最优解:单纯形法,这是结构化决 策。
– 实际的决策问题→线性规划模型:人选定参数、建 立目标函数和约束方程,这是非结构化决策。
学模型的组合来完成。
多模型辅助决策支持
模型的组合分两种:并行组合与串行组合。 –并行组合:各模型所需输入数据是相同的,但输出 数据的结构(变量、数组等)相同、数值不同。 –串行组合:一个模型的输出为另一个模型的输入。 –串并组合:模型之间既有串行组合,也有并行组合
多模型辅助决策支持
在对一个实际决策问题做方案时,往往会采用对同一问 题的多个不同模型进行计算,然后对这些模型的计算结 果进行选择或者进行综合,得到一个比较合理的结果。 这是一种采用多模型并行组合的决策方案。
预测2010年总产量为17.5亿斤。
(4)多元回归预测模型
y 1644211.2045x1 0.282x2 861.4x3 975.9x4 2631.5t 1684x6
其中x1、x2、x3、x4、t、x6分别为:化肥、种子、 水、种粮面积、时间、政策因素。
预测2010年总产量为16.9亿斤。
•信息的收集、加工、 传输与利用贯穿着决 策各阶段的工作过程。
•现代管理的核心是决 策。决策的基础是信 息。
确定目标
设计方案 环境
实施方案
评价方案
2.2 决策过程
调查研究 预测技术
环境分析 创新技术
模型技术 可行性分析 决策理论
可靠性 分析
确定决策 目标
拟定各种 方案
从各方案 中选择
执行 方案
提出问题 确定目标 价值准则 拟定方案 分析评估 选择方案
从上表可见px的改变而不改变最优解(x,y)的最 小值与最大值,即最优域为:
0≤ px ≤700 同样方法可求出py的最优域值为:
py ≥200 其它what-if分析的问题在此不进行讨论。
多模型辅助决策支持
利用模型解决决策问题,即建立决策方案,有两种情况: 1. 利用标准数学模型,建立决策方案。 2. 组合标准数学模型,建立决策方案。 对于复杂的决策问题的方案需要考虑用多个标准数
求解方法:代入不同的px值,求解线性规划模型的解, 得数据如下页数据表。
பைடு நூலகம்x
X
0
2
100
2
200
2
300
2
400
2
500
2
600
2
700
2
800
4
900
4
1000
4
Y
p
6
3000
6
3200
6
3400
6
3600
6
3800
6
4000
6
4200
6
4400
3
4700
3
5100
3
5500
2.5 数学模型的决策支持
上的信息制定可能的行动方案。 ② 在诸行动方案中进行抉择,即根据当时的情况和
对未来发展的预测,从各个备选方案中选定一个 方案。 ③ 对已选择的方案及其实施进行评价。
2.1 决策概述
二、决策的特征: – 目的性 – 超前性 – 创造性 – 管理性
2.1 决策概述
三、科学决策: – 科学决策是决策者依据科学方法、科学程序、科 学手段所进行的决策工作。
• 单个工厂生产新产品时间改变后,最优解怎样变化? • 三个工厂生产新产品时间改变后,最优解怎样变化?
2.5 数学模型的决策支持
问题举例:假设门的单位利润(px)的估计不准确,最 优解怎样变化?