第3章-效用函数幻灯片

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1、1,第三章 效用函数,2,引言 决策的特点之一是后果的价值待定。为了用定量的方法研究决策问题，除了要用主观概率量化自然状态的不确定性以外，还需要量化后果的价值。在量化后果的价值时，会遇到两个主要问题： （1）后果本身是用语言表达的，可能没有任何合适的直接测量标度。 （2）即使有一个明确的标度（通常是钱）可以测量后果，按这个标度测得的量也可能并不反映后果对决策人的真正价值。,3,抽奖的期望值有1250元，大于礼品的确定性收入1000元，但是一定有一部分人会选择这确定的1000元收入。因为对他们而言，抽奖的期望值虽大，风险也大，实际价值还不如保险的1000元。而有的人则相反，认为礼品不如抽奖，因为

2、抽奖提供了获得2500元的机会。,例 决策人面临图中决策树所示的选择：,4,在商业经营中，经营者经常遇到类似的情况，要在（1）期望收益较低但是有保险；（2）期望收益较高风险也较大这两种行动中进行选择。,因此，在进行决策分析时，存在如何描述或表达后果对决策人的实际价值，以便反映决策人心目中对各种后果的偏好次序（preference order）的问题。 偏好次序是决策人的个性与价值观的反映，与决策人所处的社会地位、经济地位、文化素养、心理和生理（身体）状态等有关。,5,在决策理论中，后果对决策人的实际价值，即在有风险的情况下决策人对结果的偏好的量化是用效用（utility）来描述的。效用就是偏好

3、的量化，是数（实值函数）。,6,3.1理性行为公理,问题： 某公司拟推出一种新产品，经预测该产品在市场看好的情况下，可以获利10万；在市场前景较差时，将亏损1万元。市场看好和较差的概率分别为0.6和0.4，是否推出该新产品？ 若另有一产品可稳获利2万元，推出哪种产品更好？ 这是一个随机决策问题。,7,3.1理性行为公理,在随机决策中，决策系统（，A，F）中的决策方案均是在状态空间背景中加以比较，并按照某种规则，选出决策者最满意的行动方案。 在本章中，我们用事态体表示在随机性状态空间中的行动方案，方案的比较表示为事态体的比较，并引入效用的概念，用以衡量事态体（行动方案）的优劣。,8,3.1理性行

4、为公理,3.1.1事态体及其关系 1事态体的概念 定义3.1 具有两种或两种以上有限个可能结果的方案（或事情），称为事态体。 事态体中各可能结果出现的概率是已知的。 事态体即随机性状态空间中的行动方案。,9,1事态体的概念,设某事态体的n个可能结果为： o1, o2, , on 各结果出现的概率是相应为： p1, p2, , pn 则该事态体记为： T（p1, o1；p2, o2 ；pn, on） 特别当n 2时，称 T为简单事态体，此时 T（p, o1；1p, o2 ）,10,1事态体的概念,事态体可以用树形图表示如下：,当n 2时：,p,11,事态体集合的性质,在凸线性组合下，是闭集。即：

5、 若T1，T2，则当01时，有 T1 (1)T2 两个事态体的凸线性组合仍是一个事态体。 T(0, o1；0, o2 ；1, oj ；0, on) 称T为退化事态体。 退化事态体仍属于事态体集合。,12,2事态体的比较,定义3.2 设o1，o2是事态体T的任意两个结果值，根据决策目标和决策者偏好，o1和o2有如下关系： 若偏好结果值o1，则称o1优于o2，记作o1o2；反之，称o1劣于o2，记作o1 o2。 若对结果值o1, o2无所偏好，则称o1无差异于o2，记作o1 o2。 若不偏好结果值o1，则称o1不优于o2，记作 o1o2 ；反之，称o1不劣于o2，记作o1 o2 。,13,2事态体

6、的比较,定义 3.3 设两个简单事态体 T1，T2具有相同的结果值 o1，o2，即 ：T1（p1, o1；1p1, o2 ） T2（p2, o1；1p2, o2 ） 并假定o1o2，则： 若p1p2，称事态体T1无差异于T2，记作T1T2 。 若p1p2，称事态体T1优于T2，记作T1T2；反之，称事态体T1劣于T2，记作T1 T2。,14,2事态体的比较,定义 3.4 设两个简单事态体 T1，T2仅具有一个相同结果值，另一个结果值不相同，即 ： T1（p1, o1；1p1, o0 ） T2（p2, o2；1p2, o0 ） 且o2 o1 o0， 若p1p2，则事态体T2优于T1，记作T2T1

7、 。 若T1T2 ，则必有p1p2 。,15,3.1理性行为公理,3.1.2理性行为公理 公理3.l（连通性，可比性） 事态体集合上事态体的优劣关系是连通的。即若T1，T2 则或者T1T2 ，或者T2T1 ，或者T1T2 ，三者必居其一。 表示任意两个事态体都是可以比较其优劣的！,16,3.1理性行为公理,3.1.2理性行为公理 公理3.2（传递性） 事态体集合上事态体的优劣关系是传递的。即若T1、T2 、T3，且T1T2 ，T2T3 ，则必有T1T3 。 表示任意多个事态体的优劣是可以排序的 （若有些事态体无差异，可排在同一位置。） 满足公理3.1和公理3.2的事态体集合称为全序集。,17,

8、3.1理性行为公理,3.1.2理性行为公理 公理3.3（复合保序性，替代性） 若T1，T2 ，Q，且0p1，则T1T2 当且仅当 pT1 (1p)Q pT2 (1p)Q 。 表示任意事态体的优劣关系是可以复合的，复合后的事态体保持原有的优劣关系不变。,18,3.1理性行为公理,3.1.2理性行为公理 公理3.4（相对有序性，连续性，偏好的有界性） 若T1，T2 ，T3，且T1T2 T3 则存在数 p，q，0pl，0q1，使得： pT1 (1p)T3 T2 qT1 (1q)T3 表示任意事态体都不是无限优，也不是无限劣。,19,3.1理性行为公理,3.1.3事态体的基本性质 性质3.1 设事态体

9、 T1（p, o1；1p, o0 ） T2（x, o2；1x, o0 ） 且 o1o0 ， o2o0 ，若o2o1 则存在x=pp 使得 T1T2 称x为可调概率值。,20,3.1理性行为公理,3.1.3事态体的基本性质 性质3. 2（确定当量和无差异概率） 设事态体T（x, o1；1x, o2 ）且o1o2 。则对于满足优劣关系o1o o2的任意结果值o，必存在xp（0pl），使得 T（p, o1；1p, o2 ） o 称结果值o为事态体T的确定当量，称p为o关于o1与o2的无差异概率。,21,3.1.3事态体的基本性质,性质3. 3 任一事态体无差异于一个简单事态体。 设有事态体T （p1

10、, o1；p2, o2 ；pn, on）则必存在一个简单事态体 T（p, o*；1p, o0 ） T 其中： o* maxo1, o2 , , on o0 mino1, o2 , , on 且：,这里，qj(j=1, 2, , n)为oj关于o*与o0的无差异概率。,22,3.1.3事态体的基本性质,根据性质3. 3 比较一般事态体之间的优劣关系，可以转化为比较简单事态体之间的优劣关系（将问题简化） 得到事态体之间两两的优劣或无差异关系后，再根据公理3.2（传递性）即可得到所讨论事态体的排序。,23,3.2 效用函数的定义和构造,设有决策系统（，A，F），在离散情况下，结果值可以表示为决策矩阵

11、：,24,3.2 效用函数的定义和构造,矩阵O的第i行表示第i个可行方案的n个可能结果值，即事态体 Ti（p1, oi1；p2, oi2 ；pn, oin） (i=1, 2, , m) 决策就是要对这 m个事态体进行排序。 由第一节中的性质3.3知，存在简单事态体T，使得 Ti（pi, o*；1pi, o0 ） Ti 问题又化为对这m个简单事态体Ti进行排序。,25,3.2 效用函数的定义和构造,Ti（pi, o*；1pi, o0 ） Ti 注意到这m个简单事态体Ti具有相同的结果值o*、 o0 ，根据定义3.3，其优劣关系可以由比较pi的大小决定。 根据性质3.3,qij是结果值oij关于o

12、*与o0的无差异概率。 其中：,问题：如何测定无差异概率？,o* ,o0 ,26,3.2 效用函数的定义和构造,3.2.1 效用和效用函数的概念 效用的概念 定义3.5 设决策问题的各可行方案有多种可能的结果值o，依据决策者的主观愿望和价值倾向，每个结果值对决策者均有不同的价值和作用。反映结果值o对决策者的价值和作用大小的量值称为效用。,27,3.2 效用函数的定义和构造,3.2.1 效用和效用函数的概念 效用函数的概念 效用函数(曲线)：反映决策者的期望值与效用值的对应关系. 效用决策：将结果用效用值代替，以期望效用最大为决策准则.,28,3.2 效用函数的定义和构造,3.2.1 效用和效用

13、函数的概念 效用函数的概念 定义3.6 若在事态体集合上存在实值函数u，有： (1)对任意的T1、T2，T1T2 当且仅当u(T1) u(T2) (2)对任意的T1、T2，且01，有 uT1 (1)T2=u(T1)(1)u(T2) 则称u(T)为定义在上的效用函数。,29,3.2.1 效用和效用函数的概念,估计效用函数的方法 （1）标准效用测定法(概率当量法，VM法) 思路：对于给定的结果值，测定其效用值。 设有决策系统（，A，F），其结果值集合为： O（o1, o2 , , on） 记： o* maxo1, o2 , , on o0 mino1, o2 , , on 对于每一个结果值oj都存

14、在一个概率值pj，使得oj（pj , o*；1pj , o0） pj就可以作为结果值oj的效用值。,30,3.2.1 效用和效用函数的概念,（1）标准效用测定法(概率当量法，VM法) 步骤 设 u(o*)=1，u(o0)= 0； 建立简单事态体（x, o*；1-x, o0 ），其中x称为可调概率； 通过反复提问，不断改变可调概率值x，让决策者权衡比较，直至当x= pj时 oj（pj , o*；1pj , o0） 测得结果值oj的效用 u(oj)= pj = pj u(o*)(1pj )u(o0),31,3.2.1 效用和效用函数的概念,估计效用函数的方法 （2）确定当量法(修正的VM法) 思路

15、：对于给定的效用值，测定其结果值。 步骤 设 u(o*)=1，u(o0)= 0； 对于给定的效用值pj，构造简单事态体 （pj , o*；1pj , o0） 通过反复提问，不断改变结果值o ，让决策者权衡比较，直至当o= oj时 oj（pj , o*；1pj , o0） 得效用值pj对应的结果值为oj，即u(oj)= pj 。,32,3.2.2 效用函数的构造,介绍一种实用的效用函数的构造方法。 基本思路 对于决策问题的结果值集合，先用确定当量法找出一个基准效用值，即效用值等于0.5的结果值，称为确定当量o。其余效用值按照类似方法测定，或是按比例用线性内插的方法，用同一个标准计算得到。,33,

16、3.2.2 效用函数的构造,方法 设决策问题结果值集合为： O（o1, o2 , , on） 取o* maxo1, o2 , , on o0 mino1, o2 , , on 并令 u(o*)=1，u(o0)= 0； 构造简单事态体（0.5, o*； 0.5, o0），用确定当量法找到该事态体的确定当量o，使得： o（0.5, o*； 0.5, o0）,34,3.2.2 效用函数的构造,方法 对结果值进行归一化处理，记归一化的结果值为x(oj),则： x*=x(o*)=1， x0=x(o0)= 0， 0 x(oj)1, 记确定当量o的归一化值为，也记为x0.5,35,得到经归一化变换后的效用曲线上的三个点：,（0, 0）,（ , 0.5）,（1, 1）,u,x,0,1,1,0.5,36,3.2.2 效用函数的构造,方法 在新区间0, 和, 1按同样方法插入点（ x0.25, 0.25）和（ x0.75, 0.75），保持比例关系,计算得：,37,效用曲线上新增两个点：,（ 2, 0.25）,（22, 0.75）,u,x,0,1,1,