非確定型決策方法概述-文庫吧資料
2024-11-20 01:18本頁面
【正文】 中90 75（ 3）直接扔掉65 85一、樂觀法167。 典型不定型決策示例 —— 雞蛋煎餅打蛋方案167。 由貝葉斯公式修正 θ1和 θ2的概率分布為：167。 由貝葉斯公式修正 θ1和 θ2的概率分布為：（ 2）抽出 1件次品 167。（ 1）抽出 1件正品 167。167。167。 某自動化生產(chǎn)設備在生產(chǎn)過程中有兩種狀態(tài) θ1：正常； θ2：不正常。 貝葉斯公式： 式中， p(θi|y) 為各自然狀態(tài) θi發(fā)生的先驗概率分布p(θi) (i=1, …, q)的修正值，即后驗概率分布。 用貝葉斯公式計算在調查結果 y發(fā)生的條件下，自然狀態(tài) θi發(fā)生的概率，以此來修正 θi的先驗概率 p(θi)。 后驗概率分布可以通過貝葉斯公式對先驗概率分布進行修正而獲得。 為了使概率估計值更加準確，在能夠獲得后驗信息的情況下，可用后驗信息來調整先驗概率值，得到后驗概率分布。167。167。 當 p，種植農(nóng)作物甲是最優(yōu)方案；167。 計算兩個方案的期望益損值，并令其相等： 解得： p=，即為轉折概率。 設 p代表 “雨水多 ”這一狀態(tài)出現(xiàn)的概率， (1p)為 “雨水少 ”狀態(tài)出現(xiàn)的概率。 希望所作出的最優(yōu)方案對這些數(shù)據(jù)變動的反應是不敏感的。 考察自然狀態(tài)的概率和（或）后果的益損值的數(shù)據(jù)變動是否影響最優(yōu)方案的選擇，通過分析找到最優(yōu)方案變動的臨界點。 167。167。 3065956085301000100150502002505030020002006002503001000100銷售好 p= 銷售中 p= 銷售差 p= 銷售好 p= 銷售中 p= 銷售差 p= 銷售好 p= 銷售中 p= 銷售差 p= 銷售好 p= 銷售中 p= 銷售差 p= 銷售好 p= 銷售中 p= 銷售差 p= 銷售好 p= 銷售中 p= 銷售差 p= x12產(chǎn)量不變增加產(chǎn)量產(chǎn)量不變增加產(chǎn)量x11x3失敗 p=成功 p=成功 p=失敗 p= x3技術引進自行研制 x22x2130958530x1x2826382圖 51 二級決策樹第一級 (第一階段 )決策 第二級 (第二階段 )決策五、矩陣法167。167。167。四、決策樹法167。 k前的負號表明希望方差為最小。 式中， Var[ ] —— 表示求 [ ]內(nèi)隨機變量的方差（variance）；167。期望值 — 方差法的決策規(guī)則 —— 既使期望益損最大，同時又使益損的方差為最小。 期望值 — 方差法能有效地解決這個問題。 期望值法主要適用于長期決策，它所追求的是長遠期望效益。 若要使 E [C(T )]為最小而求得最佳保養(yǎng)周期 T *，則必須滿足以下條件：16
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