決策分析方法概論(ppt61頁)(參考版)
2025-03-31 03:58本頁面
【正文】 61 。全體策略的組合 (笛卡爾乘積或直積 )為基本結局集合，結局是沖突分析問題 （ 5）優(yōu)先序或優(yōu)先向量 (Preference Vector)。 60 第三節(jié) 沖突分析 二、沖突分析的程序及要素 沖突分析的基本要素 （ 4）結局 (Outes)。局中人集合記作 N，｜ N｜ =n≥2 （ 3）選擇或行動 (Options)。局中人是指參與沖突的集團或個人 (利益主體 )，他們必須有部分或完全的獨立決策權 (行為主體 )。沖突總是一個動態(tài)的過程，各種要素都在變化，這樣很容易使人認識不清，所以需要確定一個瞬間時刻，使問題明朗化。 第三節(jié) 沖突分析 一、對策論與沖突分析 58 第三節(jié) 沖突分析 二、沖突分析的程序及要素 沖突分析的一般過程 59 第三節(jié) 沖突分析 二、沖突分析的程序及要素 沖突分析的基本要素 （ 1）時間點。 一、對策論與沖突分析 57 沖突分析方法有以下主要特點： （ 4）分析方法在使用中幾乎不需要任何數學理論和復雜的數學方法，很容易被理解和掌握。 56 第三節(jié) 沖突分析 （ 2）具有嚴謹的數學 (集合論 )和邏輯學基礎，是在一般對策論基礎上發(fā)展起來的偏對策理論的實際應用。 1 ? j ? 2 S 1 （大批量生產） 0 ( 30 , 理想值 ) 11 [ 5 ( 6 ) ] 11 S 2 （中批量生產） 10 ( 30 20 ) 7 [5 ( 2 ) ] 10 ( m i n ) S 3 （小批量生產） 20 ( 3 0 1 0 ) 0 ( 5 , 理想值 ) 20 55 第三節(jié) 沖突分析 沖突分析是國外在經典對策論和偏對策理論基礎上發(fā)展起來的一種沖突行為進行正規(guī)分析的決策分析方法。 54 ?前例：把在不同自然狀態(tài)下的最大收益值作為理想目標，各方案的收益值與這個最大收益值的差稱為未達到理想目標的后悔值，然后從各方案最大后悔值中取最小者，從而確定行動方案。 依此類推 ， 可以得出 ?2 ,?3 ,?4自然狀態(tài)下的后悔值 ， 見表的下半部分 。 這樣 ， 從收益矩陣就可以計算出后悔值矩陣。 決策者在制定決策之后 ， 如果不能符合理想情況 ， 必然有后悔的感覺 。 49 ?前例：設每個自然狀態(tài)發(fā)生的概率為 1/n, n為事件數 ，然后計算各行動方案的收益期望值。 188。 188。 他認為 ， 當決策者無法事先確定每個自然狀態(tài)出現的概率時 ，就可以把每個狀態(tài)出現的概率定為1/n， n是自然狀態(tài)數 ， 然后按照最大期望值準則決策 。 取 ? = 167。用 ?(Si,Nj)表示收益值 自然狀 態(tài) 行動方案 N 1 （ 需求量大 ） N 2 （ 需求量小 ） M in [ ? (S i ,N j )] 1 ? j ? 2 S 1 （大批量生產） 30 6 6 S 2 （中批量生產） 20 2 2 S 3 （小批量生產） 10 5 5 ( m a x ) 42 (3) 折衷主義準則 折衷主義準則也叫做赫爾威斯準則(Harwicz Decision Criterion)，這種決策方法的特點是對事物既不樂觀冒險，也不悲觀保守，而是從中折衷平衡一下，用一個系數稱為折衷系數 ?來表示，并規(guī)定 ?∈ [0,1] ，用以下算式計算結果 cvi= ? max aij+ (1?) min aij j j 43 決 策 表 (取 ?=) ?j aij Ki 自 然 狀 態(tài) CVi ?1 ?2 ?3 ?4 決策方案 K1 K2 K3 K4 K5 4 5 6 7 2 4 6 9 5 7 3 5 3 5 6 8 3 5 5 5 * 7 44 其中 CV1=*7+*4= CV2=*9+*2= CV3=*7+*3= CV4=*8+*3=7 CV5=*5+*3= max CVi = max(,7,)= i 結果選擇方案 k2 。 ?j aij Ki 自 然 狀 態(tài) min(Ki, ?j) ? ?1 ?2 ?3 ?4 決策方案 K1 K2 K3 K4 K5 4 5 6 7 2 4 6 9 5 7 3 5 3 5 6 8 3 5 5 5 4* 2 3 3 3 41 ?前例 : 決策者從最不利的角度去考慮問題。 決策時從決策表中各方案對各個狀態(tài)的結果選出最小者 ，記在表的最右列 ， 再從該列中選出最大者 。 1 不確定情況下的決策 (2) 悲觀主義準則 悲觀主義準則也叫做最大最小準則 。 38 ? 前例 : 先選出每個方案在不同自然狀態(tài)下的最大收益值（最樂觀），然后從這些最大收益值中取最大的，從而確定行動方案。 決策者在決策表中各個方案對各個狀態(tài)的結果中選出最大者
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