決策理論與方法培訓(xùn)教材(編輯修改稿)
2025-02-01 19:14 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 理（ the principle of optimality）也稱為Bellman原理，是 R. Bellman提出的 DP的基本原理，其表述為：“一個(gè)過程的最優(yōu)策略具有這樣的性質(zhì)，即無論初始狀態(tài)和初始決策如何，對于由前面的決策所形成的狀態(tài)來說，其后各階段的決策序列必定構(gòu)成相應(yīng)子過程的最優(yōu)策略”。 ? ? ? ?22,r a E f E? 動(dòng)態(tài)決策的基本原理 決策樹 決策樹 (decision tree)就是將決策過程各個(gè)階段之間的結(jié)構(gòu)繪制成一張箭線圖，每個(gè)決策或事件（即自然狀態(tài)）都可能引出兩個(gè)或多個(gè)事件，導(dǎo)致不同的結(jié)果。 決策樹的構(gòu)成有四個(gè)要素： 1)決策結(jié)點(diǎn)； 2)方案枝； 3)狀態(tài)結(jié)點(diǎn)； 4)概率枝。 ? ? ? ?22,r a E f E? 動(dòng)態(tài)決策的基本原理 決策樹 ? ? ? ?22,r a E f E?方案枝 方案枝 決策結(jié) 點(diǎn) 概率枝 概率枝 狀態(tài)結(jié)點(diǎn) 概率枝 概率枝 概率枝 狀態(tài)結(jié)點(diǎn) 概率枝 動(dòng)態(tài)決策的基本原理 決策樹 決策樹法的決策程序如下： 1)繪制樹狀圖，根據(jù)已知條件排列出各個(gè)方案和每一方案的各種自然狀態(tài)。 2)將各狀態(tài)概率及損益值標(biāo)于概率枝上。 3)計(jì)算各方案期望值并將其標(biāo)于該方案對應(yīng)的狀態(tài)結(jié)點(diǎn)上。 4)進(jìn)行剪枝，比較各個(gè)方案的期望值，并標(biāo)于方案枝上，將期望值小的 (即劣等方案剪掉 )所剩的最后方案為最佳方案。 多階段決策 多階段決策有以下三個(gè)特點(diǎn)， 第一，決策者需要做出時(shí)間上有先后之別的多個(gè)決策； 第二，前一次決策的選擇將直接影響到后一次決策，后一次決策的狀態(tài)取決于前一次決策的結(jié)果； 第三，決策者關(guān)心的是多次決策的總結(jié)果，而不是各次決策的即時(shí)后果。 多階段決策 多階段決策過程的基本概念 （ 1）階段 （ 2）狀態(tài) （ 3）決策與策略 （ 4）指標(biāo)函數(shù)與目標(biāo)函數(shù) （ 5） 多階段決策過程 多階段決策 多階段決策問題的決策方法 多階段決策問題包括確定型與隨機(jī)型兩大類 ， 在確定型多階段決策中 ， 目標(biāo)值都是確定值 ， 在風(fēng)險(xiǎn)型多階段決策中 ， 目標(biāo)值用期望值作為評價(jià)的標(biāo)準(zhǔn) 。 下面分別以兩個(gè)例子說明其決策方法 。 多階段決策 多階段決策問題的決策方法 例 421 某公司考慮為某新產(chǎn)品定價(jià)，
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