環(huán)境系統(tǒng)工程決策方法(編輯修改稿)
2025-02-14 01:43 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 第四節(jié) 不確定型決策 （ 1） 悲觀決策法 它是一種比較小心 、 謹(jǐn)慎的所謂 “保守型 ”決策者常用的方法 。 對(duì)客觀情況持悲觀態(tài)度 ， 從壞處著想 ， 在各種最壞的情況下選擇好一點(diǎn)的結(jié)果 。 首先從每一個(gè)方案中選擇一個(gè)最小的收益值 。 然后再?gòu)倪@些最小收益值所代表的不同方案中 ， 選擇一個(gè)收益最大的方案 。 第四節(jié) 不確定型決策 自 然 狀 態(tài) 損 益 可 行 方 案 S1 S2 S3 S4 d1 600 400 100 350 350 d2 850 420 150 400 400 d3 300 200 50 100 100 d4 400 250 90 50 50 決策 ? ?m in ( , )ijQ d S \ ? ?? ?m a x m in ( , ) 50ijQ d S ?\第四節(jié) 不確定型決策 （ 2） 樂(lè)觀法 該法多被一些敢想敢干 ， 敢承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的所謂 “進(jìn)取型 ”決策者采用 ， 其特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)方案選擇中的樂(lè)觀原則 。 第四節(jié) 不確定型決策 自 然 狀 態(tài) 損 益 可 行 方 案 S1 S2 S3 S4 d1 600 400 100 350 600 d2 850 420 150 400 850 d3 300 200 50 100 300 d4 400 250 90 50 400 決策 ? ?m ax ( , )ijQ d S \ ? ?? ?m a x m a x ( , ) 50ijQ d S ?\第四節(jié) 不確定型決策 （ 3） 折中法 對(duì)客觀條件的估計(jì)既然不樂(lè)觀 ， 也不悲觀 ， 介于樂(lè)觀與悲觀之間的一個(gè)折中標(biāo)準(zhǔn) 。 在應(yīng)用時(shí) ， 決策者確定一個(gè)折中系數(shù) ?， 對(duì)未來(lái)的估計(jì)樂(lè)觀時(shí)大于 ， 悲觀時(shí)小于 。 m a x ( 1 ) m inv i j i j j i jC q q??? ? ?第四節(jié) 不確定型決策 （ 3） 折中法 仍以例 52為例：如果決策者傾向樂(lè)觀估計(jì) ， 將 α值定為 ， 根據(jù)上式 ， 可計(jì)算每一可行方案的折中收益值 。 S1 S2 S3 S4 d1 600 400 100 350 *600+*（ 350） d2 850 420 150 400 *850+*(400) d3 300 200 50 100 *300+*(100) d4 400 250 90 50 *400+*50 決策 第四節(jié) 不確定型決策 （ 4） 等可能法 該法以所謂無(wú)充分理由原則為依據(jù) 。 由于各種自然狀態(tài)出現(xiàn)的概率未知 ， 故沒(méi)有足夠的信息說(shuō)明其發(fā)生概率是不同的 。 因此 ， 可認(rèn)為各種自然狀態(tài)出現(xiàn)的概率可能性相等 。 第四節(jié) 不確定型決策 （ 4） 等可能法 A. 若損益矩陣為收益值 ， 則按下式計(jì)算 B. 若損益矩陣為損失值 ， 則按下式計(jì)算 11m a x nijQijqn????????11m in nijQijqn??第四節(jié) 不確定型決策 （ 5） 后悔值法 當(dāng)某一自然狀態(tài)發(fā)生時(shí) ， 已明確某一行動(dòng)方案最好 ，但決策者由于某種原因沒(méi)有采用該方案而采用了其它方案 ， 必將后悔 。 因此將每種自然狀態(tài)下的最優(yōu)損益值作為該狀態(tài)的理想目標(biāo) ， 再將該狀態(tài)下其余損益值與最優(yōu)值之差稱為未達(dá)到理想的后悔值 。 39。 m a x ( )ij ij ijQiq q q??第五節(jié) 風(fēng)險(xiǎn)型決策 風(fēng)險(xiǎn)型決策是指決策者在進(jìn)行決策時(shí)并不確切知道哪一個(gè)條件 （ 自然狀態(tài) ） 將一定發(fā)生 ， 而只是根據(jù)經(jīng)驗(yàn) 、已有資料推算出事件發(fā)生的概率 ， 并據(jù)此進(jìn)行決策 。 ? 最大期望收益標(biāo)準(zhǔn) ? 最小期望損失值標(biāo)準(zhǔn) ? 最大可能決策標(biāo)準(zhǔn) ? 矩陣法 ? 靈敏度
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