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文档简介

决策论 决策的基本概念及分类 xx 决策 DecisionMaking 就是为达到某种预定的目标 在若干可供选择的行动方案中 选取一合适方案的过程 决策论主要研究如何从许多可行方案集中选取一合适的方案 决策过程 确定目标 收集信息 提出方案 方案优选 决策 10 1 决策的基本概念及分类 决策分类 程序化决策非程序化决策 xx 掌握信息 确定型不确定型随机型 风险型 决策一问题至少应具备以下几个条件 1 问题的性质和目标要求必须明确 2 列出可能出现的客观情况 自然状态 3 列出可能采取的可行方案 4 每一行动方案在各自然状态下的经济损益值能够计算出来 随机型决策 xx 随机型决策 xx 一 最大概率原则 最大概率原则的基本思想是将风险型决策问题 化为确定型决策问题 在各种状态中 只选取发生概率最大的状态作为决策依据 随机型决策 xx 二 最大期望值原则 求各方案的期望收益值 最优方案 一 矩阵法 随机型决策 xx 随机型决策 xx 不唯一时 可以任选最小效益值较大的一个作为最优方案 随机型决策 xx 2 决策树法 把方案 状态 结果和状态概率等用一棵 树 来表示 l 决策点与决策枝 随机型决策 xx 2 事件节点与概率枝 随机型决策 xx 3 结果点用三角结点表示结果点 不确定 Uncertainly 型决策 xx 决策目标各状态概率未知 不确定 Uncertainly 型决策 一 max min原则 悲观原则 最坏中最好原则 不确定 Uncertainly 型决策 二 Max max 乐观原则 不确定 Uncertainly 型决策 三 折衷原则 Hurwicz原则 采取的一种折衷办法 即根据历史经验先确定一个乐观系数a 0 a 1 各个方案的折衷效益值Hi 即 比较多个方案的折衷值 选其中最大所对应的方案作为最优方案 不确定 Uncertainly 型决策 四 等可能原则 LaPlace原则 既然各状态未知可以认为是等可能的 等概率的 然后利用随机模型中的最大期望原则 不确定 Uncertainly 型决策 五 Savage原则 最小遗憾原则 首先将各状态下的效益最大定为理想目标 并将该状态下其它效益值与理想目标作为未达到理想之后悔值 差值为正 找出各方案的最大后悔值 比较各方案的最大后悔值 找
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