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系統(tǒng)工程第7章--決策分析方法(留存版)

2024-11-30 03:38上一頁面

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【正文】 7 3 11 9 10 8 3. 穩(wěn)定性分析 基本假設(shè): ① 每個局中人都將不斷朝著對自己最有利的方向改變其策略; ② 局中人在決定自己的選擇時 , 都會考慮到其他局中人可能的反應(yīng)及對本人的影響; ③ 全局平穩(wěn)結(jié)局首先對每個局中人來說都是個體平穩(wěn)的 。 主要有: (1)時間點 :是說明 “ 沖突 ” 開始發(fā)生時刻的標(biāo)志;對于建模而言 , 則是能夠得到有用信息的終點 。主要分析過程還可用計算機 、 通過人 —機對話解決 , 因而具有很強的實用性 。 三、效用曲線的應(yīng)用 第七章 :決策分析方法 第三節(jié) 沖突分析 一 、 對策論與沖突分析 沖突分析 (Conflict Analysis)是國外近年來在經(jīng)典對策論 (Game Theory)和偏對策理論(Metagame Theory)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種對沖突行為進行正規(guī)分析 (Formal Analysis)的決策分析方法 。 方法 :樂觀法 (最大最大原則 )、 悲觀法 (最小最大原則 )、 等概率法 (Laplace準(zhǔn)則;也是一種特殊的風(fēng)險型決策 )、 后悔值法 (Savage準(zhǔn)則或后悔值最大最小原則 )。 因此 , 決策分析的一般過程也即管理系統(tǒng)分析的過程 。 條件 : (1)(同確定型 ); (2)存在兩個以上不以決策者主觀意志為轉(zhuǎn)移的自然狀態(tài) , 但決策者或分析人員根據(jù)過去的經(jīng)驗和科學(xué)理論等可預(yù)先估算出自然狀態(tài)的概率值 P(θj) ; (3)(同確定型 ); (4)(同確定型 )。 應(yīng)用決策樹法進行多級決策分析叫做多級決策樹 。 該方法的提出也迎合了近一 、 二十年來對策化 (gaming)或通過模擬手段來研究對策問題的趨勢 。 因在平穩(wěn)狀態(tài)下 , 沒有一個局中人愿意離開他已經(jīng)選定的策略 。 各局中人沖突策略的組合共同形成沖突事態(tài)的結(jié)局 。 沖突局勢正是由各方局中人各自采取某些行動而形成的 。 對背景的深刻了解和恰當(dāng)描述 , 是對復(fù)雜的沖突問題進行正規(guī)分析的基礎(chǔ) 。 70年代初 , (英 )提出了一種以現(xiàn)實生活中最容易出現(xiàn) 的情況為基礎(chǔ)的對策理論 ——Metagame Theory(偏對策理論 )。 所謂決策樹法就是利用樹形圖模型來描述決策分析問題 , 并直接在決策樹圖上進行決策分析 。其中依照 θj 的不同所得到的四種類型是最基本和最常見的劃分 。 屬于狀態(tài)變量 ,是決策者不可控制的因素 。 這類決策分析問題是當(dāng)前管理 、 經(jīng)濟界比較關(guān)注的問題 。 對策 (Game)是決策者在某種競爭場合下作出的決策 , 是一種人為的不確定型決策 (競爭或?qū)剐蜎Q策 )。 沖突問題 對沖突事件背景的認(rèn)識與描述 建 模 穩(wěn)定性分析 決 策 結(jié)果分析與評價 Y N 圖 7—11 沖突分析過程示意圖 (1)對沖突事件背景的認(rèn)識與描述 以對事件有關(guān)背景材料的收集和整理為基本內(nèi)容 。 沖突分析要求局中人至少有兩個或兩個以上 。 (5) 優(yōu) 先 序 或 優(yōu) 先 向 量 ( Preference Vector)。 (4)結(jié)果分析與評價 主要是對穩(wěn)定性分析的結(jié)果 (即各平穩(wěn)局勢 )做進一步的邏輯分析和系統(tǒng)評價 , 以便向決策者提供有實用價值的決策參考信息 。 (3)沖突分析既能進行沖突事態(tài)的結(jié)果預(yù)測(事前分析 ), 又能進行事態(tài)的過程描述和評估(事后分析 ), 從而可為決策者提供多方面有價值的決策信息 , 并可進行政策和決策行為的分析 。通過抽樣所獲得的信息,用統(tǒng)計方法來推斷自然狀態(tài)出現(xiàn)的概率,據(jù)此來選擇行動方案。 在基本方法的基礎(chǔ)上 , 應(yīng)注意把握信息的價值及其分析和決策者的效用觀等重要問題 。系統(tǒng)工程 ( Systems Engineering, SE) — 現(xiàn)代管理的系統(tǒng)思維與系統(tǒng)分析方法 西安交通大學(xué)管理學(xué)院 袁治平 第七章 決策分析方法 第一節(jié):管理決策概述 第二節(jié):風(fēng)險型決策分析 第三節(jié):
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