物流系統(tǒng)決策講義-wenkub.com
2025-02-17 11:24 本頁面
【正文】 三 . 多目標決策的簡化方法 38 ３ .平方加權法 利用目標函數(shù)與規(guī)定值的差值最小來構造一個新的函數(shù)。 設物流系統(tǒng)所有的可行方案的集合為 D，每個方案都有 m個目標函數(shù)fi(X), 1im；每個方案的各目標函數(shù)統(tǒng)一表示為 F(X)，則多目標決策問題可以表示為： 36 三 . 多目標決策的簡化方法 對多目標問題的求解一般是將其簡化為單目標或雙目標決策。（兩個目標） ? 又如，選擇一個新的廠址，要考慮以下因素：運輸費用，原材料供應，投資，能源、環(huán)保等因素。通過比較兩個方案的費用，可以看出，采用原方案比改革工藝節(jié)省的期望費用為 =。 計算方法： 費用 =批量 * 次品率 * 單件費用 4. 計算 狀態(tài)節(jié)點的期望費用值 EMV 原工藝的期望費用值 新工藝的期望費用值 32 5. 計算各 方案的期望費用 原方案的期望費用與代表該方案的狀態(tài)節(jié)點的期望費用 EMV1相等。 決策問題：是否應該采用新工藝？ 表 85 新工藝中不同次品率出現(xiàn)的概率 每批元件出現(xiàn)次品率的百分比 2% 8 % 12 % 概率（ P） 30 解： ：工藝要不要進行改革。 二 . 決策樹法決策 28 二 . 決策樹法決策 3. 決策樹法的決策步驟 （ 1）畫決策樹 （ 2）計算各方案的期望值 （ 3）選擇方案 29 例題 2 某儀器廠生產的儀器中需要裝配一種電子元器件，由一家協(xié)作廠供應，每批次供應 800件。 ? 節(jié)點后面的數(shù)字是方案在相應結局下的損益值。分枝數(shù)反映可能的自然狀態(tài)數(shù)目。從決策節(jié)點引出的分枝叫 方案分枝 ，分枝數(shù)反映可能的方案數(shù)目。 配制 5Kg： E=15* + 15* + 15* + 15* + 15* = 15 配制 6Kg： E=13* + 18* + 18* + 18* + 18* = 配制 7Kg： E=11* + 16* + 21* + 21* + 21* = 19 配制 8Kg： E=9* + 14* + 19* + 24* + 24* = 配制 9Kg： E=7* + 12* + 17* + 22* + 27* = 5kg 6 kg 7 kg 8 kg 9 kg 期望值 E 5 kg 15 15 15 15 15 15 6 kg 13 18 18 18 18 7 kg 11 16 21 21 21 19 8 kg 9 14 19 24 24 9 kg 7 12 17 22 27 自然狀態(tài) 方案 概率 損益矩陣表 損益值 25 二 . 決策樹法決策 1. 相關概念 ? 決策樹法 ：是以損益值為準則的圖解決策法，由于這種決策圖類似樹枝，因此稱為決策樹法。 ? 風險型決策包括：損益矩陣法和決策樹法 一 . 相關概念 21 一 .損益矩陣法決策 1. 方法描述 已知 ： 風險型決策的決策空間為（可選擇的方案） A={a1， a2， … ， am}； 風險型決策的狀態(tài)空間為（可能存在的自然狀態(tài)） S={S1， S2， … ， Sn}； 各自然狀態(tài)的概率集合為： P={P1， P2， … ， Pn}； 各方案在各種自然狀態(tài)下的損益值為 V={Vij}, i=1,2,…,m。 ? 不同方案在不同自然狀態(tài)下的損益值可以計算出來，但在未來的時間內，究竟會出現(xiàn)哪種狀態(tài)是不能確定的，只知道各種自然狀態(tài)出現(xiàn)的概率。 ? 選取最大后悔值最小的方案作為最佳方案。在每一自然狀態(tài)下，每一方案的收益值與該狀態(tài)的最大收益值之差，叫做后悔值。 取 ? =，計算結果見下表。 ? 折衷值的計算公式： 折衷收益值 = ? ?最大收益值 +(1 ?) ?最小收益值 ??的取值在 0~1之間， ? 越大，最大收益值對結果的影響越大。決策時，先根據(jù)個性、經驗選定樂觀系數(shù) ?，然后按樂觀和悲觀兩個方面計算折衷值。 ? 算例，以例 1為例計算。（過于保守） 14 六 . 樂觀準則 (maxmax準則 ) ? 這種決策的思路是，從最有利的結果出發(fā)，以在最有利的結果中取得最有利的結果的方案作為最優(yōu)方案。 ? 選取最小收益值最大的方案作為最佳方案。決策結果： 第 3方案為最佳方案 。 ? 決策步驟： ? 編制決策損益表（損益矩陣）。
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