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决策树法11
主要内容 西北大学数学系 * NWU * 随机决策 风险型决策方法 最大可能法 决策表法 决策树法 完全不确定型决策方法 五种决策原则 如所面临的未来状态不是完全不确定的,而是具有随机性,且其概率可以估计,则根据概率计算得到的结果进行决策,其把握性比完全不确定型决策的把握性要大一些,但也还是要冒一定的风险。因此,将随机性决策称为风险型决策。 1、风险型决策的五个条件 (1)存在决策者企图达到的明确目标; (2)存在决策者可选择的两个以上方案; (3)存在不以决策者意志为转移的两种以上状态; (4)不同方案在不同状态下的益损值可以计算出来; (5)可以估算出来各种状态出现的概率。 若缺少条件(5),即成为完全不确定型决策问题。 风险型决策方法 2、风险型决策方法 (1)最大可能法则 (2)期望值法则—— a)决策表法 b)决策树法 c)决策矩阵法 风险型决策方法 选择其中概率最大的状态当作未来的必然状态,再用确定型决策方法进行决策,此时已不考虑其他状态的出现。例如,发布非概率型的天气预报就是采用这种方法决策的。 因此,确定型决策可以看作是风险型决策的一个特例,即认为某状态出现概率Pj=1。 若各种市场状态的出现概率已知,该决策问题变成风险型决策问题。 一、最大可能法 【例2】 显然,应选取大批生产方案(A3)作为决策方案。 状态 概率 益损值 (万元) 方案 小批生产(A1) 中批生产(A2) 大批生产(A3) 畅销S1 一般S2 滞销S3 P1=0.2 P2=0.7 P3=0.1 将S2当作未来的必然状态时的益损值 50 40 30 40 80 60 10 60 120 80 -20 80 一、最大可能法 在一组状态中,某个状态的出现概率比其它状态的出现概率大得多,且相应的益损值差别不大时,采用最大可能法的效果才较好;如果几种状态的出现概率很接近时,不能用此法决策,而必须采用期望值法则进行决策。 一、最大可能法 风险型决策采用最大可能法则进行决策的限制条件严格,使用场合不多,因此主要采用基于期望值法则的三种决策方法。 每个方案的益损期望值可以表示为 然后取 Max E(Ai) (收益) Min E(Ai) (损失) 的方案为最优方案。 风险型决策方法 其中:Vij——第i方案在自然状态Sj下的益损值; E(Ai )——备选方案Ai的益损期望值; Pj ——自然状态Sj下出现的概率。 基于期望值法则的决策表法是利用益损矩阵表的延伸,直接计算各方案的益损期望值,然后按照期望值法则进行方案选择。 二、决策表法 【例3】将其益损矩阵表向右边延伸(红色一列所示),在表中分别计算出三个方案在不同自然状态下的益损期望值分别为41,59,78万元,选择收益期望值最大的A3方案为最优方案。 状态 概率 益损值 (万元) 方案 小批生产(A1) 中批生产(A2) 大批生产(A3) 畅销S1 一般S2 滞销S3 P1=0.2 P2=0.7 P3=0.1 50 40 30 41 80 60 10 59 120 80 -20 (78) E(Ai) 二、决策表法 决策树如下图所示。 1 2 3 决策点 自然状态点 自然状态点 概率枝 概率枝 概率枝 概率枝 结果点 结果点 结果点 结果点 方案分枝 方案分枝 修枝 方块为决策点,由它画出若干线条,每条线代表一个方案,为方案分枝。方案分枝末端的圆圈,为自然状态点。从它引出的线条代表不同自然状态,叫概率枝。概率枝的末端的三角,为结果点,在结果点旁,一般列出不同自然状态下的收益或损失值。 三、决策树 【例4】试用决策
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