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发布时间:2024-12-03 08:56

决策模型18: 概率折中法,处理决策中的不确定性 #生活技巧# #领导力技巧# #决策模型#

几种决策概率模型在现实生活中应用

几种决策概率模型在现实生活中应用   摘要:介绍了现实生活中的概率模型中的决策建模模型,决策模型的分类,以及在现实生活中怎样运用决策论解决一些实际问题。   关键词:不确定型决策;风险决策;概率   中图分类号:C93 文献标识码:A 文章编号:1004-0544(2006)05-0091-03      决策是管理中经常发生的一种活动,是人们在政治经济技术和日常生活中普通存在的一种选择方案的行为。决策按环境划分可分为确定型、风险型和不确定型的决策三种。确定型的决策是指决策的环境是完全确定的,作出选择的结果也是确定的。风险决策是指决策的环境不是完全确定的,而其发生的概率是已知的。不确定型决策是指决策者对将发生的结果的概率一无所知,只能凭决策者的主观倾向进行决策。本文讨论的主要问题是决策论中的不确定因素和有风险的决策。      一、决策方法      (一)不确定型的决策   所谓不确定型的决策,是指决策者环境情况一无所知,这时决策者是根据自己的主观倾向进行决策。由决策者的主观态度将不确定型的决策分为四种准则:悲观主义准则,乐观主义准则,等可能性准则和最小机会准则。   1.悲观主义(max mim)决策准则。悲观主义决策准则并称保守主义准则,当决策者面临着各事件的发生概率不清时,决策者总是从最坏的情况下手。即决策者考虑可能由于决策错误造成重大经济损失,又由于自己的经济实力比较脆弱,故在处理问题时就较谨慎。其分析各种最坏的可能结果,从中选择最好者,即为悲观主义决策准则。假设在决策矩阵中先从各策略所对应的可能发生的“策略――事件”对各结果中选出最小者(即),将他们列于表的最右列,在从此列中选出最大者,以他对应的策略为决策者应选的决策策略,可用公式表示为:      2.乐观主义(max max)决策准则。持乐观主义决策准则的决策者面临情况不明的决策问题时,决不放弃任何一个可获得最好结果的机会,以乐观的态度来选择他的决策策略,这种类型的决策者带有很大的冒险性。决策者在分析收益矩阵策略的“策略一事件”对的结果中每行选出最大者(即maxaij)记在表的最右列,再从该列中选出最大者。以它为决策策略,可用公式表示为:      3.等可能性(Laplace)准则。等可能性(Laplace)准则是由19世纪数学家Laplace提出的。他认为当一人面临着谋事件集合时,在没有什么确切理由来说明这一事件有更多发生机会时,只能认为各事件发生的机会是均等的。决策者计算各策略的收益的期望值,然后选择其中的最大者,它对应的策略为决策策略,可用公式表示为:      4.最小机会损失准则。最小机会损失决策准则亦称为最小遗憾值决策准则或Savage决策准则。首先将收益矩阵中各元素变换为每一“策略――事件”对的机会损失值,其含义是:当某一事件发生后,由于决策者没有选用收益最大的策略而形成的损失值。若发生k事件,各策略的收益为aij,i=1,2,…,5,其中最大者为:      这时各策略的机会损失值为:      从所有最大机会损失值中选取最小者,它对应的策略为决策策略。用公式表示为:      5.折衷主义准则。当用maxmin决策准则或maxmax决策准则来解决问题时,有的决策者认为这样太极端了,应把这两种决策综合。令α为乐观系数,且0≤α≤1,并且用以下关系表示:      其中,aimax,aimin分别表示第i个策略可能得到的最大收益值与最小收益值。取定的值,再计算H的值,然后选择。用公式表示为:      实证分析:例设某工厂是按批生产某产品按批销售,每件产品的成本为30元,批发价格为每件35元,若每月生产的产品销售不完,则每件损失1元。工厂每产一批是10件,最大月生产能力是30件,决策者可选择的生产方案为0,10,20,30,四种,假设决策者对其产品的需求情况一无所知。分别运用悲观、乐观主义决策、等可能性、最小损失、折衷主义准则来选择最优决策,其中设乐观系数a为1/3,其各解见图1-4。   这个问题可用决策矩阵来描述。决策者可造的行动方案四种。这是他的策略集合,设作{E},i=l,2,…,4,经分析它可断定将发生四种销售情况.及销售量为0,10,20,30,但不知他们发生的概率,这就是事件集合,设作{Ei}j=1,2,3,4,每个“策略――事件”对都可以计算出相应的收益值或损失值,如当选择月产量为20件,而销售量为10件时,这时收益额为:   10(35-30)-1(20-10)=40元   同理可计算出各“策略――事件”对应的收益值或损失值,设作aij或a’ij,将这些数据填写记总在矩阵中,见图1、图3,分别为收益或损失矩阵。其中决策矩阵可分为收益矩阵,风险矩阵,损失矩阵等。“√”

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