單目標(biāo)決策方法概述-免費(fèi)閱讀
【正文】 :43:0206:43:02February 11, 2023 ? 1意志堅強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 2023年 2月 上午 6時 43分 :43February 11, 2023 ? 1少年十五二十時，步行奪得胡馬騎。 上午 6時 43分 2秒 上午 6時 43分 06:43: ? 沒有失敗，只有暫時停止成功！。 06:43:0206:43:0206:432/11/2023 6:43:02 AM ? 1以我獨沈久，愧君相見頻。 (2)中立型。 3)單調(diào)性，函數(shù) fk［ sk， uk,Vk+1(sk+1,… ， sn+1)］對其變元 Vk+1來說要嚴(yán)格單調(diào)。 3)要滿足可知性，即所規(guī)定的各段狀態(tài)變量的值，可以直接或間接地測算得到。 (3)正確地定義決策變量及各階段的允許決策集合 Uk(sk)。 (2)階段指標(biāo)函數(shù) (也稱階段效應(yīng) )。 系統(tǒng)在階段 k處于狀態(tài) sk，執(zhí)行決策 uk(sk)的結(jié)果是系統(tǒng)狀態(tài)的轉(zhuǎn)移，即系統(tǒng)由階段 k的初始狀態(tài)sk轉(zhuǎn)移到終止?fàn)顟B(tài) sk+1，或者說，系統(tǒng)由 k階段的狀態(tài) sk轉(zhuǎn)移到了階段 k+1的狀態(tài) sk+1。通常可能狀態(tài)集用相應(yīng)階段狀態(tài) sk的大寫字母 Sk表示， sk∈ Sk。 (2)整個問題求解遵循最優(yōu)化原則。 每個方案在不同狀態(tài)下有不同的遺憾值，其中最大者稱為該方案的最大遺憾值，即 （ 1116） 四、折中分析法 (赫威斯準(zhǔn)則 ) (1)首先設(shè)置一個決策者樂觀程度的折中系數(shù)，用 α表示， 0≤α≤1。在 A區(qū)建廠需要投資 200萬元，在 B區(qū)建廠則需投資 600萬元，兩個廠區(qū)的生產(chǎn)年限暫定為 10年。 (2)其次，假設(shè) c=｛ c1， c2， … ， ｝為各自然狀態(tài)的集合，把它也看作一個向量，則 cj(j=1,2,…,n) 就是它的分量，可記作 c=(c1， c2， … ， )，稱為自然狀態(tài)向量。線性規(guī)劃法數(shù)學(xué)表達(dá)的一般形式為 （ 112） 為了方便計算，通常將線性規(guī)劃問題化成標(biāo)準(zhǔn)形式，其形式為 求解約束條件： 下的一組變量： 使目標(biāo)函數(shù) 最大化。 (1)單一品種盈虧平衡分析法。 (2)存在著一個確定的自然狀態(tài)。 (3)分階段盈虧平衡分析法 (4)多個盈虧平衡點的決策分析 (1)單一品種盈虧平衡分析法。它可以用來解決科學(xué)研究、工程設(shè)計、生產(chǎn)安排、軍事指揮、經(jīng)濟(jì)規(guī)劃以及經(jīng)營管理等問題。 在對若干種可行方案的預(yù)期固定成本和預(yù)期變動成本進(jìn)行計算、比較后，根據(jù)方案的臨界業(yè)務(wù)量選擇優(yōu)勢方案的決策方法叫臨界成本法。企業(yè)經(jīng)過分析，認(rèn)為可以通過擴(kuò)建、兼并及合同轉(zhuǎn)包三個方案來進(jìn)行生產(chǎn)。 圖 1110 決策樹 (2)計算期望損益值 (2)計算期望損益值 (2)計算期望損益值 (2)計算期望損益值 (2)計算期望損益值 圖 1111 決策樹 第三節(jié) 不確定型決策分析 一、悲觀決策 (小中取大準(zhǔn)則 ) 二、樂觀決策法 (大中取大準(zhǔn)則 ) 三、遺憾值法 (最小后悔值準(zhǔn)則 ) 四、折中分析法 (赫威斯準(zhǔn)則 ) 五、等概率法 一、悲觀決策 (小中取大準(zhǔn)則 ) 悲觀決策法屬于保守型決策，是指決策者事先列出各方案在不同自然狀態(tài)下的最小收益值，再從中選取最大者，其最大者所屬方案為最佳決策方案。 第四節(jié) 多階段決策分析方法 一、多階段決策分析方法概述 二、動態(tài)規(guī)劃方法 三、動態(tài)規(guī)劃方法的應(yīng)用 一、多階段決策分析方法概述 1. 多階段決策分析方法的概念 2. 多階段決策分析的特點 1. 多階段決策分析方法的概念 在管理決策中，凡決策的問題通過一次決策就可以求得滿意的決策方案，稱為單階段決策。如果某階段的狀態(tài)給定以后，則在這階段以后過程的發(fā)展不受這一階段以前各狀態(tài)的影響，即過程的歷史只能通過當(dāng)前的狀態(tài)去影響它未來的發(fā)展，當(dāng)前的狀態(tài)是以往歷史的一個總結(jié)。全過程策略是指具有 n個階段的全部過程，由依次進(jìn)行的 n個階段決策構(gòu)成的決策序列，簡稱策略，表示為 P1,n{u1,u2,…,un}。 (1) 指標(biāo)函數(shù)。 用 fk(sk)表示第 k子過程指標(biāo)函數(shù)在狀態(tài) sk下的最優(yōu)值，即 (二 )多階段決策問題的數(shù)學(xué)模型 （ 1119） (三 )最優(yōu)化原理 (貝爾曼最優(yōu)化原理 ) 對于最優(yōu)策略過程中的任意狀態(tài)而言，無論其過去的狀態(tài)和決策如何，余下的諸決策必構(gòu)成一個最優(yōu)子策略。 (2)正確地定義狀態(tài)變量 sk，使它既能正確地描述過程的狀態(tài)，又能滿足無后效性。 如果給定第 k階段狀態(tài)變量 sk的值，則該段的決策變量 uk一經(jīng)確定，第 k+1段的狀態(tài)變量 sk+1的值也
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1