理论教育 运筹学方法与模型:非确定型决策方法

运筹学方法与模型:非确定型决策方法

时间:2023-11-18 理论教育 版权反馈
【摘要】:有时我们关于自然状态的信息掌握得很少,无法估算出自然状态的概率分布,因而难以运用随机型决策方法.因此,这类非确定型决策,就要依据决策者的决策偏向进行决策,也就是说在这种情况下主要取决于决策者的主观意志和素质.常用的处理这类非确定型决策问题的方法有:乐观值准则、悲观值准则、折中值准则、后悔值准则和等可能准则.我们结合实例来说明这5个准则.例12-9某电视机厂为下一年度作广告宣传需要进行投资.现考虑

运筹学方法与模型:非确定型决策方法

有时我们关于自然状态的信息掌握得很少,无法估算出自然状态的概率分布,因而难以运用随机型决策方法.因此,这类非确定型决策,就要依据决策者的决策偏向进行决策,也就是说在这种情况下主要取决于决策者的主观意志和素质.

常用的处理这类非确定型决策问题的方法有:乐观值准则、悲观值准则、折中值准则、后悔值准则和等可能准则.我们结合实例来说明这5个准则.

例12-9 某电视机厂为下一年度作广告宣传需要进行投资.现考虑了4个方案:S1(维持今年水平);S2(增加5万元);S3(增加10万元);S4(增加20万元).未来电视机市场可能出现4种情况:N1(有较大上升);N2(略有上升);N3(与今年持平);N4(有所下降).收益f(Si,Nj)=aij如表12-15所示,由于没有认可关于销售量的预测资料,试用各种不同的决策准则求出最优策略.

表12-15(单位:万元)

解 (1)乐观值决策准则.采用乐观值决策准则的决策者,属于敢担风险的进取型人才,对未来结果往往持乐观的态度,总是假设出现最有利的状态,认为即使出现不利的情况也未必会有多大的损失,但是一旦出现最有利的情况却能得到很大的收益.乐观值决策准则又称大中取大的准则.该准则为:

①根据效益矩阵A=(aij),确定每一个策略可能获得的最好结果Mi

②选取Sk,使得Mk=max{M1,M2,…,Mm}.

我们用乐观值决策准则来求解例12-9.决策过程可以用表12-16来说明,其中用黑体字加括号标出的数是Mi中的最大值M4,因此应采用策略S4.

表12-16

(2)悲观值决策准则.采用悲观值决策准则的决策者,决策比较谨慎,不希望因为决策失误而造成失误,是从每一个可能出现的最差结果出发,通过分析多种最坏的可能结果,从中选择最好者,即从最不利的结果中选择最有利的结果.悲观值决策准则又称小中取大的准则.该准则为:

①根据效益矩阵A=(aij),确定每一个策略可能得到的最坏结果mi

②选取Sk,使得mk=max{m1,m2,…,mm}.

我们用悲观值决策准则来求解例12.9.决策过程见表12-17,其中用黑体字加括号标出的数是诸mi中的最大值m3,因此采用策略S3.

表12-17

(3)折中值决策准则.折中值决策准则是介于悲观和乐观之间的决策准则,认为乐观值决策准则太冒险,悲观值决策准则太保守,那么考虑折中一下.即既不完全乐观,也不完全悲观,而是采用引进一个乐观系数λ(0≤λ≤1)来反映;而1-λ就称为悲观系数.该准则为:

①根据乐观值准则中的Mi和悲观值中的mi计算折中值:

②选取Sk,使得

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我们用λ=0.3时的折中值决策准则来求解例12-9.决策过程见表12-18,可见应采用策略S4.

表12-18

(4)后悔值决策准则.在决策过程中,当某种状态可能出现时,决策者必然要选择使收益最大的策略,但决策者由于决策失误而没有选择收益最大的策略,就会感到后悔.后悔值决策准则的思想就是尽量减少决策后的后悔程度.衡量决策者后悔程度的一个指标,称为后悔值.事实上,相应于每对(Si,Ni)都可以定义一个后悔值rij

其中ωj为决策者在状态Nj时可获得的最大收益,即

ωj=max{a1j,a2j,…,amj}.该准则为:

①计算出后悔值rij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n);

②对每个Si可能产生后悔最大的数值Ri

③选取Sk,使得

我们用后悔值决策准则求解例12-9.决策过程见表12-19,采用策略S4.

表12-19

(5)等可能决策准则.在各种自然状态发生的概率总是相同的条件下,我们采用等可能决策准则来选择最优策略.该准则为:

①计算各策略在各自然状态等概率条件下的效益期望值:

②由期望值中的最大者E(Sk),来确定相应的Sk作为最优策略.

我们用等可能决策准则求解例12-9.计算期望值:

对非确定型决策问题,是因人、因时、因地选择的决策原则.在实际决策时,可根据具体情况同时选用几个不同的准则,然后将所得的结果进行分析比较,从而作出最后的选择.一般来说,总是在若干准则中,被选中多的策略应予以优先考虑.比如,例12-9求解中有4次决策为策略S4,所以S4应该是最优策略.

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