第三章 决策量化方法

第三章 决策量化方法 决策量化方法总论 决策准则、程序及方法；定量分析；量化方法概论；量化工具简介；案例分析 决策量化方法简介 一、决策量化方法总论 （一）决策准则、程序及方法 决策准则： 独立决策（决策）：只是面向自然量因素、内部因素的决策，不考虑社会因素。 互动性决策（对策论）：即考虑自然对象，又考虑社会（竞争对手）的因素，决策取决于决策者对社会其它决策者决策的猜度。 不同的决策，遵守不同的决策准则。 独立决策原则及程序 开始 是否信息充足？ 使用信息充足的独立 决策原则及方法 原则：最优化原则等 方法：模型化决策法、 决策分析法等 执行信息不充足决策原则及方法 决策原则：广泛影响性、随机性 方法： (1) 数据挖掘 (2) 边际性决策法 (3) 不确定性决策法 (4) 不完备信息决策法等 结束 否 是 互动决策准则、程序与方法 开始 信息充足？ 对抗？ 总体原则：综合原则、类型原则 战否？ 战而必胜 的原则 不战而胜 的原则 合作？ 补偿？ 对抗性原则 及方法 非合作原则 及方法 非补偿原则 及方法 补偿原则 及方法 结束 o o o 决策思路 决策框架 影响 利润 低利润 降低成本 降低 价格 减少雇 用人数 影响行 业关系 增加雇 用人数 影响生产中 的其他方面 招聘 增加销售 改变营 销战术 提高价格 降低销售 重新安排 生产计划 劳动力安 排的改变 低 利 润 问 题 图 举例 山西太原几大超市营销策略比较 华宇 价格 美特好 结算、服务、退货 华联 促销 山姆士 促销、价格、打折 田森 促销方式、质量、价格、服务 沃尔玛 书、商场布置 制定决策 /解决问题的步骤 观察 决策方法 识别问题 设定目标 数据挖掘 量化方法 量化方法 决策方案 控制 实施 决策选择 备选方案 量化方法 量化方法 量化方法 决策方法 决策问题分类：确定型、风险型、不确定型 确定型：决策环境完全确定的条件下进行的，决策结果也是确定的； 风险型：决策环境不确定，但对于各自然状态发生的概率，决策者可以预先估计或计算出来； 不确定型：决策环境不确定，对于各自然状态发生的概率，决策者可无法预先估计或计算出来； （二）定量分析 组织内存在 的问题 定量分析 定性分析 决策者经验，不能 用量化的因素 决策者技巧 知识和经验 综合评价 与评估 决策 管理科学的方法，挖掘现有数据 产生的信息进行分析，决策支持 动态反馈控制 （三）决策量化方法概论 问题类型 典 型 的 问 题预 测 对 产 品 的 需 求 有 多 大 ， 需 求 的 类 别 如 何 ， 这 些 将 对 利润 有 何 影 响 ？财 务 需 要 多 少 资 金 ， 从 何 处 得 到 资 金 ， 成 本 是 多 少 ？人力资源 需 要 多 少 员 工 ，他 们 应 具 有 什 么 技 能 ，留 用 多 长 时 间 ？时 序 什 么 工 作 最 重 要 ， 工 作 的 顺 序 如 何 ？资源配置 需 要 什 么 资 源 ， 资 源 是 否 短 缺 ， 我 们 怎 样 才 能 优 先 获得 短 缺 的 资 源 ？设备更新 设 备 运 转 状 况 如 何 ，可 靠 性 如 何 ，什 么 时 候 需 要 更 新 ？库存控制 我 们 应 保 持 多 少 库 存 ，什 么 时 候 应 再 订 货 ，再 订 多 少 ？选 址 动 作 的 最 佳 场 所 在 哪 里 ， 需 要 什 么 设 施 ？项目规划 项 目 需 要 多 长 时 间 ，哪 些 工 作 最 重 要 ，资 源 如 何 利 用 ？排队问题 队 列 多 长 ， 提 供 多 少 个 服 务 台 ， 我 们 能 提 供 什 么 水 平的服务？量化方法概论 解决方法 典型的办法 线性规划 在线性目标和约束条件间取得最优化结果。 目标规划 在相对立的目标间寻得妥协。 预 测 设计时间序列，或找到因果关系。 网络分析 用各种活动和事件的网络排列来说明项目。 决策分析 比较其他决策的结果。 库存模型 把库存的成本降至最低。 统 计 学 从一个抽样得到普遍结果的推论。 排 队 论 分析正在等待的队列的特点。 模 拟 对复杂的问题作动态观察。 （四）量化工具简介 (1) 数据处理及挖掘 数据 信息 支持 (2) 模型：在数据处理的基础上，挖掘决策变量 与处在变量的深层关系（应用规划、决策方法） (3) 计算机模拟 案例分析 案例 1： 制造公司的营业利润 康里德公司生产一系列特制的压力容器，他们计划 1998年生产 400件，这是他们的最高记录。他们扩大生产的依据之一就是预期的经济规模。换句话说，他们制造的数量越多，单位成本就越低。 该公司以自己的论点做了几种分析，其中一种分析是基于过去的利润，可以总结如下： 1995年生产 200件，获利 3百万美元； 1996年生产 250件获利 4百万美元。他们相信获利 有关，用方程式表示为： P=50 000 N+600， 000 因此生产 400件的毛利应是： P=50 4002+1000 400+600， 000=9百万美元 问题 你能从所给出的数字中得到什么其他信息？结果的可靠性如何？ 二、 决策量化方法简介 商业电子表格制模（ 概率与统计简介 基础运筹学 数据挖掘技术 概率与概率分布 (1) 数权归纳：更易理解、直观、总体状态与趋势，比较结果，应用于量化方法。 (2) 平均数 = 中位数 众 数 变动幅度：最大数值 最小数值 绝对商差均值： 标准差 = 方差 i=1 n xi n = i=1 n n n i=1 n 误差平均均值 = 数据 数据 信息 处理 数据解释 概率与概率分布 (3) 概率： 事件 (A) 独立事件概率： P(A B)=P(A)+P(B) (A、 P(A B)=P(A)P(B) 条件概率（贝叶斯定律）： P(A/B)= P(A)=0 P(A)=1 0 P(xP(x x1 概率分布实例 一个中型超市日销售 500品脱牛奶，标准差为 50品脱。 (a)如果在一天的开门时，该超市有 600品脱的牛奶存货，这一天牛奶脱销的概率有多少？ (b)一天中牛奶需求在 450到 600品脱之间的概率有多大？ (c)如果要使脱销概率为 超市应该准备多少品脱的牛奶存货？ (d)如果要使脱销概率为 准备多少品脱的牛奶存货？ f(x) x 450 500 600 统计抽样与检验方法 系统可靠性分析 可靠性： 1-(1 可靠性： R R R 统计抽样与检验方法 抽样： 目的是通过收集式考察少数几个观察值 (样本 )，而不是全部可能的观察值 (总体 )，得出可靠的数据。 抽样分布： 由随机样本得出的分布。 中心极限定理 ( 无论原来总体的分布如何，总体中抽样取大量的随机样本，样本的均值符合正态分布。 假 设总体：个数 N， 均值 ，标准差 ； 样本：个数 n，均值 X，标准差 S； 则： X=， S=/ n 1/2 -(抽样标准误差 ) 统计抽样与检验方法 置信区间： 总体均值在某一范围内的可信水平。 总体均值的 95%置信区间为： ( ， X+) 统计抽样与检验方法 案例：全面质量管理 传统上，有大量的抽样方法应用于质量控制。近年来，许多组织改变了他们对质量的认识。他们不再设定一个残次品水平，出不再认为达到了这样一个水平就说明组织运转良好。相反，他们代之以“零残次品”为目标，其实施方法是全面质量管理 (这要求整个组织一起努力，系统改进产品质量。 爱德华 戴明 (开创了全面质量管理工作的专家之一，他将自己的实践经验总结为以下 14条。 1 将产品质量作为一贯性的目的。 2 杜绝即使是客户允许的差错、延误、残次和误差。 3 停止对于成批检验的依赖，从生产开始的第一步就树立严格的质量意识。 4 停止依据采购价格实施奖励的作法 持切实有效的质量检测。 5 开发成本、质量、生产率和服务的持续改进项目。 6 对全体职员进行正规培训。 7 监督工作的焦点在于帮助职员把工作做得更好。 8 通过倡导双向沟通，消除各种惧怕。 9 打破部门间的障碍，提倡通过跨部门的工作小组解决问题。 10 减少以至消除那些并不指明改进和实现目标方法的数字目标、标语和口号。 11 减少以至消除会影响质量的武断的定额。 12 消除有碍于职员工作自豪的各种障碍。 13 实现终身教育、培训和自我改进的正规的有活力的项目。 14 引导职员为实现上述各条而努力工作。 有许多应用 如，在广岛的日本钢铁厂 (实施 人员数量减少 20%的情况下，产量增长 50%，同时，残次品费用由占销售额的 降到 美国福特公司实施少了保修期内实际修理次数 45%，根据用户调查，故障减少了 50%。惠普公司实施 动生产率提高了 40%，同时，在集成电路环节减少质量差错 89%，在焊接环节减少质量差错 98%，在最后组装环节减少质量差错 93%。 统计抽样与检验方法 假设检验： 对总体的某种认识是否得到样本数据的支持。 检验的步骤： 定义一个关于实际情况的简明、准确的表述（假设）。 从总体中取出一个样本。 检验这个样本，看一看它是支持假设，还是证明假设不大可能。 如果证明假设情况是不大可能的，拒绝这一假设，否则，接受这一假设。 实例： 一种佐料装在包装盒中，名义重量为 400克。实际重量与这一名义重量可能略有出入，呈正态分布，标准差为 20克。通过在生产线上定期抽取样本的方法确保重量均值为 400克。一个作为样本抽出的盒子中佐料重量为 446克。这能说明现在佐料填装过量了吗？ 统计抽样与检验方法 假设检验的误差（增大样本，减少误差） 原假设实际上是 对的 错的 不拒绝 正确的决策 第二类错误 拒 绝 第一类错误 正确的决策 决 策 统计抽样与检验方法 实例： 据说，某行业从业人员平均工资为每周 300英镑，标准差为 60英镑。有人认为这一数据已经过时了，为检验实际情况究竟如何，一个 36份工资的随机样本从该行业中抽取出来。研究确定如果样本工资均值小于 270英镑或大于 330英镑，就拒绝原假设。犯一类错误的概率有多大？ 统计抽样与检验方法 显著水平： 是根据观察值证明样本是取自某一假设总体的最低可接受概率。（ 5%） % 绝 ) (拒绝 ) 受假设 统计抽样与检验方法 假设检验的步骤： 表述原假设和备选假设。 确定拟采用的显著性水平。 计算待检验变量的可接受范围。 取得待检验变量的样本值。 决定是否拒绝原假设。 说明结论。 统计抽样与检验方法 实例： 某地区公布的人均收入为 15， 000英镑。一个 45人的样本的平均收入是 14， 300英镑，标准差为 2000英镑。按照 5%的显著性水平检验公布的数字。按 1%的显著性水平检验结果又如何？ 统计抽样与检验方法 (a)双边检验 (b)单边检验 f(x) x f(x) - - x 统计抽样与检验方法 实例： 准差为 费现在很高，而有人提出该客户邮件重量均值不止 机抽取该客户 100份邮件的样本，平均重量为 是否说明重量均值确实已超过 f(x) x % 5% 5%显著性 1%显著性 基础运筹学 (线性规划 运输问题 存 贮 论 整数规划 指派问题 决策分析 0 - 1 规划 非线性规划 对 策 论 动态规划 目标规划 排 队 论 预 测 模 拟 排 序 论 基础运筹学 (运筹学软件 ( 1） 000 ( ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ( 5 ) ( 6 ) 教学软件； ( 7) 其他 。 数据挖掘技术 (数据挖掘：构造和使用数据仓库的过程。 数据 仓库 达到不同层次用户 可需的最详细的有 用数据、信息 (1)使公司取得 更大的市场 (2)更好的形象 (3)更