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1、2019/4/19,1,第七章 决策技术,2019/4/19,2,第7章 风险型决策技术,第一节 决策概述 第二节 风险型决策 第三节 决策树（多阶段风险型决策）,2019/4/19,3,第一节 决策概论,决策的基本概念 决策的基本程序 决策的分类,2019/4/19,4,一 决 策,什么是 决策?,2019/4/19,5,决策,决 策,什么是决策? 决策是人们在政 治、经济、技术和日常 生活中普遍存在的一种 选择方案的行为。决策 是管理中经常发生的一 种活动。决策就是决定 的意思。 西蒙 “管理就 是决策”。这就是说管 理的核心是决策.,2019/4/19,6,案例分析,问题：如何由阿拉斯加
2、东北部的普拉德霍湾油田向美国本土运输原油？ 1系统目的与环境 要求每天运送200万桶原油。油田处在北极圈内，海湾长年处于冰封状态；陆地更是常年冰冻，最低气温达零下50。 2提出备选方案 方案选择的第一阶段，提出了两个初步可行方案： 方案I：由海路用油船运输； 方案II：用带加温系统的油管输送。 3方案的分析、比较 方案1：优点是每天仅需四至五艘超级油轮就可满足输送量的要求，似乎比铺设油管省钱。存在的问题是：第一，要用破冰船引航，既不安全又增加了费用；第二，起点和终点都要建造大型油库，这又是一笔巨额花费；另外，考虑到海运可能受到海上风暴的影响，油库的储量应在油田日产量的十倍以上。归纳起来这一方案
3、的主要问题是：不安全、费用大、无保证。 方案II：优点是可以利用成熟的管道输油技术。存在的问题是：第一，要在沿途设加温站，这样一来管理复杂，而且要供给燃料，然而运送燃料本身又是一件相当困难的事情；第二，加温后的输油管不能简单地铺在冻土里，因为冻上层受热溶化后会引起管道变形，甚至造成断裂。为了避免这种危险，有一半的管道需要用底架支撑和作保温处理，这样架设管道的成本费用要比铺设地下油管高出三倍。,2019/4/19,7,案例分析,4决策人员的处理策略 考虑到系统的安全和供油的稳定性，暂把方案II作为参考方案做进一步的细致研究，为规划做准备；继续拨出经费，广泛邀请系统分析人员提出竞争的新方案。 5进
4、一步分析提出了竞争方案III 其原理是把含1020氯化钠的海水加到原油中去，使在低温下的原油成乳状液，仍能畅流，这样就可以用普通的输油管道运送了。这个方案获得了很高的评价，并取得了专利，其实，这一原理早就用于制作汽车的防冻液了，把这一原理运用到这个工程中来，并断定它能解决问题，这是一个有价值的创造。那么，是否还有其他更好的方案呢？,2019/4/19,8,案例分析,6进一步分析提出了第二个竞争方案IV 正当人们在称赞方案III的时候，另有人提出了竞争方案IV。该方案提出者对石油的生成和变化有丰富的知识，他们注意到埋在地下的石油原来是油、气合一的，这时它们的熔点是很低的，经过漫长的年代以后，油气
5、才逐渐分离。他们提出将天然气转换为甲醇以后再加到原油中去，以降低原油的熔点，增加流动性，从而用普通的管道就可以同时输送原油和天然气，与方案III相比，不仅不需要运送无用的海水，而且也不必另外铺设输送天然气的管道了。这一方案的出现使得人们赞赏不已。由于采用这一方案，仅管道铺设费就节省了近60亿美元，比方案III节省了一半的费用。,2019/4/19,9,决策的特点,决策论就是为决策者分析具有不确定性的复杂问题并辅助决策的一套概念和系统分析方法。 需要进行决策分析的问题通常具有如下的一些特性：不确定性；动态性；多目标性；模糊性；群体性,2019/4/19,10,决策问题的要素,影响决策的环境因素（
6、不可控因素） 决策的目标 采取的方案:应该不止一个 结果：收益、损失 决策者的价值观（偏好） 满意原则,2019/4/19,11,二、决策的基本程序,2019/4/19,12,三、决策问题分类,不确定性决策不知环境变量的分布 风险性决策已知环境变量的分布 贝叶斯决策可得环境变量的后验概率分布 效用函数决策用决策者关于目标结果的效用函数作为损益值 层次分析法定性的系统分析方法 多目标决策目标规划,2019/4/19,13,三、决策问题分类,按决策问题的范围分：宏观、中观、微观 根据决策目标多少分：单目标、多目标 根据决策的层次数分：单级、多级 根据参与决策的人数分：个人、群体 根据是否可结构化分
7、：结构化、非结构化 根据管理层次分：战略、战术、操作,2019/4/19,14,第二节 风险型决策,例1 采用什么批量方案,状态,概率,方案,2019/4/19,15,一、什么是风险性决策,决策环境不确定 决策信息不完全 可估得未来环境发生的概率 设计了多个方案，并已知在不同环境下个方案的损益值 后果不确定；不同后果的效用；效用的客观性和主观性,2019/4/19,16,第二节 风险型决策,三、风险决策问题的组成要素 1.决策者：决策的主体，一个人或团体； 2.决策：两个以上可供选择的行动方案，记dj； 3.状态（事件）：决策实施后可能遇到的自然状况，记 ； 4.状态概率：对各状态发生可能性大
8、小的主观估计，记 ； 5.结局（损益）：当决策dj实施后遇到状态 时所产生的效 益（利润）或损失（成本），记 ，用损益表表示。,2019/4/19,17,某厂需要对明年的生产投资做出决策：是增加设 备投资还是维持现状。该厂产品明年在市场上的销售情况可 能有3种：销量大、销量中、销量小。若增加设备投资遇到 各种情况后的收益（万元）分别为80、20、-5；若维持现状 遇到各种情况后的收益（万元）分别为40、7、1。 请用决策分析的术语描述该问题。,2019/4/19,18,解：设决策 d1:增加设备投资, d2:维持现状; 状态 ：销量大， ：销量中， ：销量小。,损益表：,2019/4/19,1
9、9,三、解决风险决策问题的基本原则,最大可能原则 渴望水平原则 期望最优原则,2019/4/19,20,渴望水平原则应用,一卖冰棒人以每支0.35元购进，每支0.50元卖出，如果卖不出去，就要溶化而损失，有关情况见下表，该冰棒销售者渴望每天盈利30元，那么最优的行动是什么？,2019/4/19,21,计算不同购买量盈利大于30元的概率,设 为购进量a而卖出量这一事件，通过计算可得相应的概率如下表 可见行动a2最好，实现盈利达30元的概率最大。,2019/4/19,22,期望值最大原则,某一方案的收益期望值,期望值最大原则（EMV） Expected Monetary Value,2019/4/
10、19,23,期望值最大原则,状态,概率,方案,E(A1)=200.3+120.5+(-12)0.2=9.6 E(A2)=160.3+100.5+(-10)0.2=7.8 E(A3)=120.3+60.5+(-8)0.2=5 最优方案是：A1,2019/4/19,24,三 决策树法,用 表示决策点，由它引出的分枝叫做方案分枝。 用 表示机会点，由它引出的分枝叫做事件(状态）分枝。 用 表示结果点，它是决策树的叶节点，它旁边是相应状态下的损益值。 根节点是决策点，是采用什么方案的决策 第二层是方案层，都是机会节点。 最后一层是结果层，是叶节点。,2019/4/19,25,前例的决策树,A2,A3,
11、2019/4/19,26,例3 求建厂方案,为生产某产品，计划建厂，建大厂，投资300万元，小厂投资160万元，都是使用10年。每年的损益值如下表所示。 问应选择哪个方案？,2019/4/19,27,例3 决策树分析,2019/4/19,28,例4 例3的扩展,对例3，分前三年和后七年考虑，前三年销路好的概率为0.7，如果前三年销路好，则后七年销路好的概率是0.9，若前三年销路差，则后七年销路肯定差。试问在这种情况应采用哪种方案？,2019/4/19,29,例4 决策树分析,2019/4/19,30,五、多级决策,例5 对例4，先建小厂，如销路好，三年后扩建，扩建需追加投资140万元，扩建后可
12、使用七年，每年的损益值与大厂相同，将该方案与建大厂的方案比较，优劣如何？,2019/4/19,31,例5 决策树分析,2019/4/19,32,例6 多级决策,某化工厂为了改变落后的工艺，拟采用新工艺。有两个途径：自行研究和买专利。自行研究成功的概率为0.6，购买专利谈判成功的概率为0.8。无论哪个方案成功后，生产决策都有两种方案：产量不变和增加产量。有关数据和损益值见后表。 决策问题：购买专利，还是自行研制 第二阶段决策：产量不变，还是增加产量。,2019/4/19,33,例6 损益表,2019/4/19,34,例5-6决策树分析,2019/4/19,35,例6 分析结果,采用购买专利的方案
13、，获利期望值为82 购买专利成功后，应当增加产量 购买专利不成，则按原工艺生产,2019/4/19,36,习题,P178 7.6,2019/4/19,37,2019/4/19,38,2019/4/19,39,六、先验分布的确定方法及决策灵敏度分析,先验分布的确定 主观概率与先验分布 概率盘法,2019/4/19,40,决策灵敏度分析,决策灵敏度分析即分析决策结果对状态概率变化保持不变的稳定程度 对例3，原估计销路好的概率为0.7，所以决策采用建大厂的方案。假设销路好的概率为P，则P多大时，将转向采用建小厂的方案呢？此时我们有 100P+(-20)(1-P)=40P+10(1-P) P=0.33
14、,2019/4/19,41,转移概率与决策稳定系数,可见当P0.33时，就应当决策用建小厂的方案。P叫做转移概率。 决策稳定系数 其中P0时原估计概率。本例中，决策稳定性系数是,2019/4/19,42,第四节 贝叶斯决策,当我们不掌握全情报时得到 S3 是最优方案， 数学期望最大值为 0.3*10 + 0.7*5 = 6.5万 记 EVW0PI,2019/4/19,43,第四节 贝叶斯决策,全情报的价值（EVPI） 全情报：关于自然状况的确切消息。 若得到全情报： 当知道自然状态为N1时，决策者应采取方案S1，可获得收益30万，概率0.3 当知道自然状态为N2时，决策者应采取方案S3，可获得
15、收益5万, 概率0.7 于是，全情报的期望收益为 EVWPI = 0.3*30 + 0.7*5 = 12.5万 那么， EVPI = EVWPI - EVW0PI = 12.5 - 6.5 = 6万 即 这个全情报价值为6万。 当获得这个全情报需要的成本小于6万时，决策者应该对取得全情报投资，否则不应投资。 注：一般“全”情报仍然存在可靠性问题。,2019/4/19,44,具有样本情报的决策分析 先验概率：由过去经验或专家估计的将发生事件的概率； 后验概率：利用样本情报对先验概率修正后得到的概率； 下例，如果请咨询公司进行市场调查，可以根据样本情报来修正先验概率，得到后验概率。 根据资料显示，
16、咨询公司进行市场调查的条件概率如下： 记调查得到市场需求量大、小的事件为I1、I2， P(I1/N1)0.8； P(I2/N1)0.2； P(I1/N2)0.1； P(I2/N2)0.9；,第四节 贝叶斯决策,2019/4/19,45,用全概率公式得到 P(I1)P(N1)P(I1/N1)P(N2)P(I1/N2)0.31； P(I2)P(N1)P(I2/N1)P(N2)P(I2/N2)0.69。 再用贝叶斯公式求后验概率 P(N1/I1)P(N1)P(I1/N1)/P(I1)0.7742； P(N2/I1)P(N2)P(I1/N2)/P(I1)0.2258； P(N1/I2)P(N1)P(I2/N1)/P(I2)0.0870； P(N2/I2)P(N2)P(I2/N2)/P(I2)0.9130； 根据这些概率，可用决策树求得利用样本情报进行决
