第六章决策分析.ppt

第六章 决策分析 第一节 决策分析问题概述 决策：为达到某种目标，从大量可行方案中，经过分析评价， 　　　找出一个最优或合理方案的活动。 决策分析：对决策问题提出一套推理方法、逻辑步骤和科学手 　　　段，并根据所取得的信息对各种替代方案在各种不同的 　　　客观状态下，作出定性分析和定量计算，以此供决策者 　　　在决策过程中对要采用的替代方案作出合理抉择。 按对未来状态把握程度的不同分类 确定型决策：决策所需要的信息完全确切地知道。 风险型决策：方案的执行可能会存在一定风险的决策。这类 　　决策所需要的客观状态是未知的，也是不可控制的，但 　　发生概率是知道的。又称为随机型决策或统计型决策。 非确定型决策：决策所需要的客观状态不知道，出现的概率 　　也一无所知，也没有任何统计数据可循，只能凭借主观 　　意向进行的决策。 1、决策问题的基本要素 　　天气好与不好是两种不 同的自然状态，开工与不开 工是两种行动方案，这是面 对两种客观状态和两种可供 选择方案的决策分析问题。 2、决策问题的构成条件及描述 不确定性决策是在决策者已知决策可能面临的自然状态，但各状态出现的概率完全不知情况下的决策。 由于缺乏自然状态的进一步信息，决策者只能根据自己的主观判断，采用某一准则进行决策。 决策者可根据具体情况，选用最为合适的准则进行决策。 除特别说明外，以下所说损益值均为收益。若损益值为损失，则各决策准则需要作相应地调整。 不确定性决策总结 对于非确定性决策问题，采用不同的决策方法所得结果可能会不同，而且也难以判断各方法的优劣。 实际应用中选择何种方法，取决于决策者对自然状态所持的主观态度。若态度悲观，则选用悲观法；若重视机会，则采用后悔值法；若认为各状态出现机会相等，则可采用等可能准则等。 为了提高决策的客观性，决策者通常需要对决策所面临的自然状态出现的概率进行统计分析。 此时，决策者虽然知道自然状态出现的概率，但仍然不知道哪种自然状态肯定会出现，因此决策仍然具有一定的风险。 这种条件下的决策称为风险决策。 1、决策树的概念 2、决策树的决策过程 例7 某企业就是否引进新产品进行决策。若引进新产品，又面临其它企业竞争。估计有竞争概率为0.8，无竞争概率为0.2。无竞争情况下，企业有高、中、低三种定价方案，其相应收益分别为500、300和100万元。有竞争情况下，企业也有高、 中和低价三种方案，但此时各方案收益大小要受到竞争企业产品定价的影响。试用决策树法进行决策。 3、多级决策树的决策过程 4、决策树法总结 从上述讨论可以看出，决策树方法可以通过一个简单的决策过程，使决策者可以有顺序、有步骤地周密考虑各有关因素，从而进行决策。对于较复杂多级决策问题，可以画出树形图，以便集体讨论、集体决策。 5、决策树法再举例 某工程队承建一座桥梁施工。由于施工地区夏季多雨，需停工三个月。在停工期间工程队可将施工机械搬走或留在原处。如搬走，需搬运费1800元；如留原处，一种方案是花 500元筑一护堤，防止河水上涨发生高水位的侵袭；若不筑护堤，发生高水位侵袭时将损失10000 元。如下暴雨发生洪水时，则不管是否筑护堤，施工机械留在原处都将受到 60000元的损失。据历史资料分析，该地区夏季高水位的发生率为25％，洪水的发生率为 2％。试用决策树法分析该施工队是否搬走施工机械或筑护堤。 所谓全信息就是关于自然状态的准确信息。 当决策者获得了全信息，决策者就能正确地作出决策。 例如：在下表中，当决策者准确知道会出现自然状态S1时，就会作出大批量生产的决策，同理，… 关于全信息的几点结论 信息可以给决策者带来额外的收益，决策者当然想尽可能的获取全面的信息。 获取信息往往要付出代价，若获取完全信息的代价小于全信息价值，决策者就应投资获取全信息，反之，决策者就不应投资获取全信息。 对于随机事件，全信息实际上是不存在的。 一般说来，研究或购买只能得到部分信息，然而这一部分信息也是有价值的。在具有部分信息的情况下应如何决策，这就是下面要说的贝叶斯决策。 不完全信息或样本信息也可以带来额外收益，称为样本信息的价值。 由过去经验或专家估计所得各自然状态概率称为先验概率。 决策者采取各种“试验”手段（抽样调查、抽样检验、购买信息、专家咨询等）获得的新信息作为补充信息，对先验概率进行修正，修正后的各状态的概率称为后验概率。 后验概率通常要比先验概率准确可靠。由于这种概率的修正是借助于贝叶斯定理完成的，所以这种情况下的决策称之为贝叶斯决策。 第五节 效用理论与决策 一、效用的概念 期望值准则并没有考虑决策者对风险的态度； 对风险的承受能力不同，对风险的态度也就不同； 例如，同一数量货币对于不同的人就有不同的主观价值。即使对于同一人，在不同的条件下，也可能有对同一货币值有不同的主观