TREEPLAN使用详解
VB控件-treeview用法详解

VB TreeView控件使用详解(2012-06-16 15:08:16)转载▼分类:VB编程笔记标签:it第一小时:学习直接用代码将数据填充到树控件中。
为什么要先学习直接用代码将数据填充到树控件中?因为这种方法是最简单的,代码也最容易理解,学习树控件,先将这个学会,已经掌握了一半,所以先不要急着想怎么将表中的数据填充到树控件中,在第一小时里,树控件和表完全没有关系。
目的:我们要在树控件中建立如下的一个3层级关系水果||__苹果| |__红富士| |__国光||__葡萄|__红提子|__青提子解释:水果包含2种,一种是苹果,一种是葡萄,苹果又包含2种,一种是红富士,一种是国光,葡萄也如此。
在这里:“爷”是水果,“父”是苹果,葡萄,“子”是红富士,国光,红提子,青提子。
概括如下:爷(只能有一个):水果父(这里有2个):父1:苹果;父2:葡萄子(这里有4个):子1:红富士(父1苹果的子);子2:国光(父1苹果的子);子3:红提子(父2葡萄的子);子4:青提子(父2葡萄的子)1、新建一个窗体,在窗体上放置两个控件,一个是Treeview,一个是Imagelist如何找到这两个控件?Treeview控件在“工具箱”的榔头加扳手图标(其他控件)中选“Microsoft Treeview Control,Version 6.0"Imagelist控件在“工具箱”的榔头加扳手图标(其他控件)中选“Microsoft Imagelist Control,Version 6.0"Treeview控件大家都明白干什么用的,Imagelist控件是干什么用呢?原来这个控件是放图标用的,如果你想在树控件中显示图标的,这个图标都将储存在ImageList控件中。
2、设置这两个控件的属性首先要讲清楚控件的属性设置有2种,一种是设置这个控件在ACCESS中的属性,比如名称等。
一种是设置这个控件本身的属性。
ue4 treeview树形结构的简单使用方法

一、UE4中的TreeView树形结构概述UE4是一款功能强大的游戏开发工具,拥有丰富的功能和组件,其中就包括了TreeView树形结构。
TreeView是一种常见的用户界面控件,可以用于展示层级关系的数据,比如文件夹结构、菜单树等。
在UE4中,使用TreeView可以实现复杂的层级菜单、属性面板等功能,为游戏开发提供了便利。
二、创建TreeView树形结构1. 在UE4中,首先需要创建一个新的UserWidget,作为TreeView的父容器。
在编辑器中选择“User Interface” -> “Widget Blueprint”,创建一个新的UserWidget,并命名为TreeWidget。
2. 在TreeWidget中添加一个TreeView控件,可以在左侧的“Palette”中找到TreeView,并将其拖拽到TreeWidget的CanvasPanel中。
3. 接下来,我们需要在TreeView中添加树形结构的数据。
在TreeWidget的蓝图中创建一个函数,用于绑定数据到TreeView上。
我们可以创建一个名为BindData的函数,然后在该函数中使用AddChild和AddRoot函数向TreeView中添加节点数据。
4. 通过调用TreeView的SetItemHeight函数,可以设置每个节点的高度,使得TreeView显示更加美观。
还可以通过SetIndentation函数设置节点的缩进距离,以体现层级关系。
三、处理TreeView树形结构的交互1. 在UE4中,TreeView是支持交互操作的,比如鼠标点击、拖拽等。
通过监听TreeView的事件,我们可以实现节点的展开、折叠、选中等操作。
2. 在TreeWidget的蓝图中,可以通过绑定TreeView的事件回调函数来处理交互操作,比如OnItemClicked、OnItemDoubleClicked 等。
在这些回调函数中,可以编写逻辑代码来处理节点的展开、折叠等操作。
treeagepro2011安装教程

treeagepro2011安装教程TreeAge Pro 2011是一款用于决策分析和卫生经济学建模的软件。
本文将为您提供TreeAge Pro 2011的安装教程,以帮助您顺利安装和使用该软件。
您需要获得TreeAge Pro 2011的安装文件。
您可以通过官方网站或授权的软件分发渠道获取该软件的安装包。
请确保您从可信任的来源下载软件,以避免安全风险。
一旦您获得了安装文件,接下来就可以开始安装TreeAge Pro 2011了。
请按照以下步骤进行操作:1. 打开安装文件:找到您下载的TreeAge Pro 2011安装文件,并双击打开它。
在某些操作系统中,您可能需要右键单击文件并选择“运行”来启动安装程序。
2. 选择安装语言:安装程序将提示您选择安装语言。
请选择您偏好的语言,并点击“下一步”继续。
3. 阅读许可协议:在继续安装之前,您需要阅读并接受软件的许可协议。
请仔细阅读协议内容,如果您同意,请勾选“我接受许可协议”选项,并点击“下一步”。
4. 选择安装位置:接下来,您需要选择TreeAge Pro 2011的安装位置。
您可以选择默认位置,也可以点击“浏览”选择其他位置。
选择完毕后,点击“下一步”。
5. 选择组件:在这一步中,您可以选择要安装的组件。
通常情况下,建议您选择默认的组件安装选项。
如果您对软件有特定需求,可以根据需要进行自定义选择。
选择完毕后,点击“下一步”。
6. 开始安装:现在,您已经完成了所有的配置选择,可以开始安装TreeAge Pro 2011了。
点击“安装”按钮,安装程序将开始复制文件并进行必要的配置。
7. 完成安装:安装过程可能需要一些时间,请耐心等待。
安装完成后,您将看到一个安装成功的提示。
点击“完成”按钮退出安装程序。
至此,您已经成功安装了TreeAge Pro 2011软件。
现在,您可以在计算机上找到TreeAge Pro 2011的快捷方式,并双击打开它。
软件将启动,并您可以开始使用它进行决策分析和卫生经济学建模。
江西财经大学——运筹学习题集06071015596

第二十章 Decision analysis在下面习题(或习题的一部分)的左边,我们插入符号“A ”(加载宏)表示可以使用以上列出的Excel 加载宏,符号“T ”表示计算后验概率的Excel 模板会有帮助。
几乎所有的习题都可以放不得使用电子表格规划求解。
在题号前带有星号的的问题书后至少给出了部分的答案。
1. 考虑下面的无概率决策分析问题的损益表。
自然状态备选方案1S 2S 3S321A A A 836 142 534 a.使用乐观准则时,应该选择哪一个备择方案? b.使用悲观准则时,应该选择哪一个备择方案?2. 如果12.1中的损益表变成下面的这个表,则结果会如何变化?自然状态备选方案1S2S3S 4S4321A A A A29221725 21221430 26223120 272221243 简·克拉克是米德城(Midtown)食品杂货店的经理。
她现在需要补充草莓的供应。
他要多少,固定供应商就可以供应多少,但是这些草莓已经熟透了,她要在明天把它们卖出去,剩下没有卖掉的将全部扔掉。
简估计明天她可以卖掉10、11、12、或13箱。
她可以以每箱3美元的价格买进草莓,以8美元的价格卖出。
简现在需要决定应该购买多少箱。
简已经检查过了店里的草莓日销售量记录。
在此基础上,她估计明天销售10、11、12、13箱草莓的先验概率为0.2、0.4、0.3、0.1。
a. 用备择方案、自然状态和损益表来表述对这个问题的决策分析。
b. 如果简对这些先验概率的准确性表示怀疑,选择忽略它们并使用了关准则,她应当购买多少箱草莓?c. 如果简使用悲观准则,她应当买进多少箱草莓?d. 如果简使用最大可能性准则,应当购买多少箱草莓?e. 根据贝叶斯决策规则,应当购买多少箱?f. 简认为销售10箱和13箱的先验概率是正确的,但不知道应该如何在11箱和12箱之间分配先验概率。
当11箱和12箱的先验概率为(i )0.2和0.5,(ii )0.3和0.4,(iii )0.5和0.2时重新使用贝叶斯决策规则进行决策。
tree的用法总结大全4篇

tree的用法总结大全tree的用法总结大全精选4篇(一)1. 构建树(Tree):用于构建一个树形数据结构,可以使用Tree类或者其他相关数据结构来实现。
2. 遍历树:通过不同的遍历算法(前序遍历、中序遍历、后序遍历等)对树的节点进行访问和操作。
3. 查找树:根据特定的搜索规则在树中查找节点,如二叉搜索树的查找操作。
4. 插入节点:向树中插入新的节点,可以根据特定的插入规则将节点插入到合适的位置。
5. 删除节点:从树中删除指定的节点,可以根据特定的删除规则执行删除操作,并保持树的结构完整。
6. 查找树的高度:计算树的高度,即树的最大深度,可以使用递归或迭代方法实现。
7. 树的平衡:判断一个树是否平衡,即左右子树的高度差不超过1,可以使用递归方法实现。
8. 树的深度优先搜索(DFS):使用深度优先搜索算法对树进行遍历,可以使用递归或栈来实现。
9. 树的广度优先搜索(BFS):使用广度优先搜索算法对树进行遍历,使用队列来实现。
10. 判断树的相等:判断两棵树是否相等,即树的结构和节点值都相同。
11. 判断树的子树:判断一棵树是否是另一棵树的子树,即判断一个树的结构和节点值是否包含在另一个树中。
12. 树的序列化与反序列化:将树转化为字符串或其他形式的序列化数据,或者将序列化数据转化为树结构。
13. 二叉树的镜像:将一棵二叉树的左右节点互换,可以使用递归或迭代方法实现。
14. 树的修剪:删除树中所有不在给定范围内的节点,可以使用递归方法实现。
15. 树的路径求和:查找树中从根节点到叶子节点的路径,使得路径上节点值之和等于目标值。
16. 最近公共祖先:查找两个节点的最近公共祖先节点,可以使用递归方法实现。
17. 判断对称树:判断一棵树是否是对称的,即树的左子树和右子树是否对称。
18. 重建树:根据树的前序遍历和中序遍历结果重建树的结构,或者根据树的后序遍历和中序遍历结果重建树的结构。
19. 树的直径:计算树的直径,即树中任意两个节点之间的最大距离,可以使用深度优先搜索算法实现。
2021 i-Tree 使用指南

i-Tree使用指南北京市园林科学研究院谢军飞2021.2一、i-Tree简介i-Tree自2006 年开发以来,依次推出了多个版本,由起初的包含城市森林效益分析(UFORE)和行道树树木资源分析(STRATUM)两大模块发展到2021年的i-Tree MyTree、i-Tree Landscape、i-Tree Design、i-Tree Canopy、i -Tree Eco v6、i-Tree Hydro v6核心模块,每个模块可从不同角度,独立开展植物效益(主要是生态效益)及其经济价值计算。
其中,i-Tree MyTree可让居民快速知道树木效益与经济价值;i-Tree Landscape(替代了早期的i-Tree vue模块)是针对较大范围的植物效益与经济价值计算;i-Tree Design针对单株树木以及对建筑能量的影响;i-Tree Eco v6(替代了早期的UFORE 与i-Tree Street模块)是针对个体植物效益与经济价值计算;i-Tree Hydro v6针对水文;i-Tree Canopy则是用于获取植被覆盖状况及其效益价值的工具。
需要注意的是i-MyTree、i-Tree Landscape、i-Tree Design、i-Tree Canopy模块是基于Internet网络运行,另外,i-Tree Canopy 还需要采用随机采样的方法,通过访问Google Map 影像进行土地覆盖的分类(例如分成绿化区域、建筑、水体等类别)。
虽然i-Tree研究范围不仅限于城市植物,还可以涉及农村地区的森林,但目前国内外通过i-Tree Eco v6与i-Tree Street模块,开展的城市植物方面的生态效益与经济价值分析工作较多。
二、关于2021年i-Tree Eco v6模块(版本号6.0.22)的使用12.1 Eco v6模块的功能在主界面中(图1),涉及“F ile”、“Project configuration”、“D ata”、“View”、“Reports”、“Forecast”、“Support”7个主菜单,可分别完成项目的保存调取、项目的配置信息、物种数据输入、物种查看、各项效益的书面报告、长期生态效益预测、使用指导。
vbenadmin tree methods使用 -回复
vbenadmin tree methods使用-回复Tree methods是一种流行的机器学习算法,用于处理分类和回归问题。
这些算法基于决策树,其构建过程使用了递归分区和特征选择。
本文将详细介绍Tree methods的使用方法,涉及三个主要方面:决策树构建、特征选择和模型评估。
决策树构建决策树是Tree methods的核心,它通过在特征空间中划分数据来学习解决分类和回归问题的规则。
决策树由节点和边组成。
根节点对应于数据集中的所有观测值,而内部节点对应于特征上的测试,叶节点对应于具体的类别或回归结果。
决策树的构建过程可以采用递归分区算法。
该算法首先选择最佳的特征来划分数据,使得每个子集中都包含最多的同一类别或者最小化误差。
然后,将每个子集作为一个新的节点,并递归地将其划分为更小的子集,直到达到停止条件。
停止条件可以是达到最大深度、节点中的样本数小于某个阈值或者没有可进一步划分的特征。
特征选择特征选择是Tree methods中的关键步骤之一,它用于确定每个划分中最佳的特征。
在决策树中,特征选择是通过计算不纯度或信息增益完成的。
不纯度是指数据集中的混杂程度,信息增益是指用特定特征划分数据前后的混杂程度差异。
有多种方法可以计算不纯度和信息增益,其中包括基尼不纯度和熵。
基尼不纯度用于分类问题,它衡量从一个数据集中随机选取两个样本后它们属于不同类别的概率。
熵用于分类和回归问题,它衡量将特征划分后的信息不确定性。
特征选择的目标是选择最大化信息增益或最小化不纯度的特征。
决策树算法中常用的特征选择方法有ID3、C4.5和CART。
其中,ID3和C4.5使用熵计算信息增益,而CART使用基尼指数计算不纯度。
这些方法的评估标准是通过计算每个特征的信息增益或不纯度下降来选择最佳特征。
模型评估在构建决策树后,需要对其进行评估以判断其性能和泛化能力。
常用的模型评估方法有交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线和AUC值。
交叉验证是一种常用的模型评估方法,它将数据集划分为训练集和测试集,并多次重复进行。
VCMFC中TREE树控件的使用
VC中树控件的使用树控件可以对数据进行分层显示。
在树控件中,除根节点以外,每个节点都有一个父节点,可以拥有多个兄弟节点和子节点,从而可以是数据以梳妆结构清晰的显示出来。
(树控件图标)一.创建树控件BOOL Create(DWORD dwStyle , const RECT & rect , CWnd * pParentWnd ,UINT nID);dwStyle 控件的风格rect 控件显示区域pParantWnd 父窗口指针nID 命令ID值dwStyle中可以使用以下一些树形控件的专用风格:TVS_HASLINES 在父/子结点之间绘制连线TVS_LINESATROOT 在根/子结点之间绘制连线TVS_HASBUTTONS 在每一个结点前添加一个按钮,用于表示当前结点是否已被展开TVS_EDITLABELS 结点的显示字符可以被编辑TVS_SHOWSELALWAYS 在失去焦点时也显示当前选中的结点TVS_DISABLEDRAGDROP 不允许Drag/DropTVS_NOTOOLTIPS 不使用ToolTip显示结点的显示字符树控件通常和图像列表控件一起使用,在树控件中可以显示图像列表中的图标,即为树控件添加图标。
CImageList * SetImageList(CImageList * pImageList , int nImageListType);pImageList 标识图像列表控件指针nImageListType 标识图像列表类型Eg.m_Tree.Create(TVS_LINESATROOT|TVS_HASLINES|TVS_H ASBUTTONS|WS_BORDER);......m_ImageList.Create(16,16,ILC_COLOR24|ILC_MASK,1,0);......m_Tree.SetImageList(&m_ImageList , LVSIL_NORMAL); 二.向树控件中插入数据在树形控件中每一个结点都有一个句柄(HTREEITEM),同时添加结点时必须提供的参数是该结点的父结点句柄。
tree-table
tree-table
树形表格(Tree Table)作为一种前沿的多种数据技术已被广泛应用于互联网,为用户提供更简便、更高效的管理及浏览数据的方式。
树形表格以树状格式展示数据,并可以解决传统表格无法解决的问题,大大提
高了浏览器端数据处理的效率。
通过提供面向任务的交互界面,树形表格能够更加便捷地把大量数据分类展开、展示和管理,使用者可以更好的把握信息的内容和关系,以及对数据内容的管理操作。
树形表格的数据处理过程非常交互化,用户不需要花费大量的时间浏览和编辑;通过树形表格可以通过简单、高效的方式实现数据组织、展示和处理,而且不存在数据失真和缺失的情况,更加能有效地将大量的数据灵活准确的展示,帮助用户高效的开展工作!
另外,树形表格具有强大的可扩展性,可以根据不同的环境进行定制,满足不
同应用场景的个性化需求。
而且,树形表格具有跨语言、跨平台的特性,支持单页面应用(SPA)下的组件加载技术,使用户在不同平台和系统上都能得到不变的高
效体验。
总之,树形表格可以一定程度上替代传统表格,为用户带来更加视觉化、高效
及简易的数据处理交互体验,已得到互联网的广泛应用。
tree sitter用法
Tree Sitter用法什么是Tree SitterTree Sitter是一个用于解析和分析源代码的工具。
它可以生成抽象语法树(AST),并提供API来对AST进行操作和查询。
Tree Sitter的目标是提供一种高效、准确和易于使用的方式来处理源代码,使开发者能够更好地理解和操作代码。
Tree Sitter的特点1. 高性能Tree Sitter使用自底向上的解析技术,可以在很短的时间内对大型代码库进行解析。
它使用了LR(1)解析器生成器,可以生成高效的解析器。
2. 多语言支持Tree Sitter支持多种编程语言,包括C、C++、Python、JavaScript等。
它提供了一套通用的解析器生成器,开发者可以使用这些生成器来生成特定语言的解析器。
3. 准确的语法分析Tree Sitter使用LR(1)解析器进行语法分析,可以准确地识别和处理语法结构。
它可以处理复杂的语法规则,包括嵌套的语法结构和上下文相关的语法。
4. 可扩展性Tree Sitter的解析器生成器是可扩展的,开发者可以定义自己的语法规则和解析逻辑。
这使得Tree Sitter可以适应不同的编程语言和领域特定语言。
5. 强大的AST查询功能Tree Sitter提供了一套强大的API来查询和操作AST。
开发者可以使用查询语言来查找特定的语法结构,也可以使用遍历API来遍历整个AST。
Tree Sitter的用途1. 代码编辑器Tree Sitter可以用于代码编辑器中的语法高亮、自动补全和代码导航功能。
它可以根据语法规则准确地识别和标记代码的各个部分,使开发者能够更好地理解和编辑代码。
2. 代码分析工具Tree Sitter可以用于编写各种代码分析工具,如代码风格检查器、静态分析工具等。
它可以生成准确的AST,开发者可以使用AST查询功能来分析代码的结构和语义。
3. 代码重构工具Tree Sitter可以用于编写代码重构工具,如重命名变量、提取函数等。
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第一章安装 Tree plan(以下称决策树)是在excel中画决策树的一个加载工具。是由旧金山大学教授米歇尔R. 米德尔顿开发,并由杜克大学Fuqua商学院的詹姆斯E.史密斯教授改良使用。 决策树的所有功能都在一个名为TreePlan.xla的文件中,根据你的使用情况,共有以下3种安装方式。 第1种,偶然使用 如果你只是偶然使用一次决策树,那么每次当你用的时候下载一次即可。你也可以把TreePlan.xla文件放在一张软盘、电脑硬盘或网盘中。 第2种,选择性使用 在这种场景下,你可以使用excel的加载项功能来安装决策树。步骤如下: 把TreePlan.xla保存在你电脑硬盘的某个地方。如果你把TreePlan.xla文件保存在了excel或office子目录文件夹里,请直接到第三步。否则,打开excel——单击office按钮——excel选项——加载项——转到——加载项对话框,单击浏览按钮,找到TreePlan.xla,单击确定。 在加载项对话框中,可以看到已经有TreePlan.xla选项,选中决策树前面的方框,单击确定。 如果你为了释放内存不再用决策树了,那么在加载项对话框中,去掉决策树前面的方框中的对勾。当你要使用的时候,选择加载项,并选中决策树即可。 如果你要从加载项中移除决策树,直接在你保存TreePlan.xla文件的地方把它删除即可。下次当你打开excel并使用加载项时,会出现一个“未找到加载的TreePlan.xla文件,是否从列表中删除?”的对话框,单价确定即可。 第3种,经常使用 如果你希望只要打开excel就能够使用决策树,那么就把TreePlan.xla文件保存在Excel XL Start文件夹里。 Excel XL Start文件夹路径:系统盘(通常为C盘)——Documents and Setting 文件夹——Application Data文件夹——Microsoft 文件夹——Excel 文件夹——XL Start 文件夹。
1.1新建一个决策树
你可以通过选择加载项-决策树或者按快捷键ctrl+t来新建一个决策树。 如果你的工作表没有马上出现一个决策树,就会出现一个有三个选项的对话框,如图
,选择New Tree(新建树),就会出现一个决策树: 决策树将以你选中的左上方的单元格为基准画一个默认的决策树,上图就是选中B4单元格画的决策树。 (注意:决策树在的区域将会改写工作表中已经存在的值;尽可能从你保存数据的右面的区域开始画决策树;并且不要添加或删除决策树覆盖区域的行或列)。 对默认决策树添加分支或修改分支和节点来制作一个决策树。 1)如果要修改分支名称和概率,则单击包含分支名称和概率的单元格,直接修改即可。 2)如果要修改决策树的结构,比如添加或删除分支和节点,则选择那个节点或者包含节点的单元格进行修改,同时可以单击加载项中的决策树或快捷键ctrl+t,决策树会提供一个可以使用的命令的对话框。 添加分支和节点
选择节点 选择 Decision Tree 命令按钮 Add branch---ok 删除分支和节点
选择要删除的分支节点--选择 Decision Tree 命令按钮—Remove previous branch 移除树枝 比如要为第一个事件添加一个新的事件节点,则选择紧挨着那个事件分支终点的空白单元格(G6),然后按ctrl+t。决策树则出现如下对话框: 我们通过选择第二项Change to event node(改为事件节点)来把选择的终点变为事件节点,选择分支数目,这里默认为2个。然后单击OK,决策树就会在终点的地方出现两个新的分支事件。如图:
决策树将根据你选择的不同出现不同的对话框。当你选中一个事件节点,并按ctrl+t时,会出现如下对话框:
当你选中一个决策节点时,会出现一个类似的对话框。如果你想为此节点添加一个分支,则选择Add branch(添加分支)——单击OK即可。 如果你想在你选择的节点之前插入一个决策或事件节点,则单击Insert decision(插入决策节点)或Insert event(插入事件节点)——单击OK即可。
选择节点 如果想把选择的节点移除 选择节点--选择 Decision Tree 命令按钮—Shorten tree
如果想得到命令按钮的详细介绍,则单击Help按钮。 对于Copy subtree (复制子树)这个按钮在建立大的决策树是很有帮助的。如果有两个及以上的决策树是相似的,则可以用复制粘贴子树而不是分开添加各部分。要复制一个子树,则单击你要复制的子树的根节点——单击Copy subtree按钮。这表示要复制所选择的节点以及在这个节点后面所有的部分。要粘贴子树,则选择要粘贴的节点——选择Paste subtree(粘贴子树)即可。 选择根节点—复制子树 选择根节点—粘贴子树
因为决策树是直接在Excel里做的,可以用EXCEL的功能修改决策树格式。比如你可以对事件标签使用用粗体或斜体。选择你需要修改格式的单元格,然后用excel格式按钮修改格式。有一点可能很有帮助,就是当你没有选中一个节点, 按ctrl+t之后就会出现一个Select(选择)的对话框。也可以在Node(节点)对话框中单击select按钮出现此对话框。通过这个对话框,你可以选择决策树中具有同一特性的元素。比如,如果你选择Probabilities(概率)并单击OK,决策树就会选中所有包含概率的单元格,你就可以对所有的概率值进行格式化。(由于excel的限制,在大型决策树中,Select对话框是不可用的。)
1.2决策树示例 下图是一个决策树的示例。在这个事例中,这个公司需要作出如下决策: (1)是否接受一个合同的提案; (2)采用哪种方式满足合同的要求。 决策树包含由分支连起来的决策节点、事件节点和终结点。每个分支由包含 公式、单元格引用、标签的单元格环绕。你可以编辑各分支的标签、概率及现金流。每个分支上的现金流是这个公司做这一事件的所得或所支付。 比如,如果公司决定采用合同的提案,则需支付50000美元,签订合同后可得250000美元。如果采用自动方式,需支付50000美元,如果自动方式失败,需支付120000美元,采用机械方式则需花费120000美元。
决策树的值由嵌入到工作表中的公式直接计算得出。终结点的值是这个分支上所有现金流的和。在事件节点旁边的返回值(上图中的90000)是决策树计算的期望值,在决策节点旁边的返回值则是两种选择的最大值。在决策节点旁的值表明了哪种选择为最优决策。比如,在1这个决策节点的值是20000,这表明接收提案是最优决策;在2这个决策节点的数值为90000,说明公司应该尝试自动方式,因为自动方式的收益90000大于采用机械方式的收益80000. 可以通过选项按钮来选择决策树的计算方式。在任何决策树的对话框中,单击Options(选项)按钮,打开对话框。第一个选择是Use Expected Values(使用期望值)、Use Exponential Utility Function(使用指数效用函数) 。
第二章决策树详细步骤指导
决策树可以用于在不确定环境下连续决策的模型。决策树生动地描绘了做出的决策、可能发生的事件以及与决策、事件相关联的产出。概率被指定给事件,收益依赖于各项产出。决策树分析的目标便是找出最优决策。 决策树包含以下内容:节点、分支、终点收益、策略、收益分配、确定均等值以及压值法。下面的问题说明了一些基本的概念。
2.1DriveTek研究院的问题
DriveTek研究院发现一个电脑公司需要一个适用于新电脑系统的磁盘驱动。由于这个电脑公司没有可用的研发人员开发此磁盘驱动,所以他们将于一家独立的研发公司签订开发合同。这个电脑公司将为最优的磁盘驱动的开发提供250000美元的费用。研发公司则提供最优的技术方案,并享有较高的技术声誉。 DriveTek研究院计划参与此次投标。管理层测算了一个50000美元花费提案,有50%的可能赢得此次投标。然而,DriveTek的工程师们则不清楚签订合同后如何开发此磁盘驱动器。 有三种方式可以尝试。 第一种是机械方式,将花费120000美元,工程师们确定使用这种方式他们可以成功开发出模型。 第二种方式是包含了电子元素。工程师们经过测算,电子方式开发的模型仅需要花费50000美元,但是只有50%的可能得到想要的结果。 第三种方式是采用磁元素,此方式将花费80000美元,有70%的可能成功。 DriveTek研究所在同一时间只能选择一种方式,但有时间尝试两种方式。如果选择磁方式或电子方式,并且尝试失败,第二选择则必须是机械化方式以保证开发出成功模型。DriveTek的管理层需要在综合这些信息并作出是否继续的决策。
2.2节点和分支
决策树有3种节点和2种分支。Decision node(决策节点)表示此处必须做出一个选择,用方框表示。从决策节点延伸出来的分支称为决策分支,每个分支代表了一种方式选择或行动方案。选择的设置要满足两个条件,一个是必须是排他的,即选择一个,其他的则不能选择;另一个必须是详尽的,即所有的可能选择都包括在内。 在Drive Tek的案例中,涉及到两个主要决策: 第一个,需要决策是否准备提案; 第二个,如果准备了提案并赢得了合同,则选择三种方式中哪种方式满足合同要求。 事件节点能够解决事件的不确定性,即决策者在此能够知道事件发生的可能性。事件节点,有时称为机会节点,用圆圈表示。一个事件包含了从事件节点延伸出的事件分支,每个分支代表了这个节点上可能发生的事件。事件的设置必须是排他的及详尽的。每个事件都被指定了一个主观概率,一个节点包含的事件的概率之和必须是1. 对于Drive Tek的案例有3个不确定性: 是否能够赢得合同; 电子的方式成功还是失败; 磁方式是成功还是失败。 一般来讲,决策节点及其分支表示了决策中可控制的因素;事件节点及其分支表示了不可控的因素。决策节点及事件节点按照主观的时间顺序排序。例如,一个事件节点的位置代表了决策者知道这个事件的产出的时候,不必等到事件发生。 第三种节点为终结点,代表了决策与事件的最终结果。终节点代表了决策树的终止,在手绘决策图中,在分支的结尾显示;在电脑绘图中,以三角形表示。下面的表格显示了决策树中3种节点和2种分支的涵义。