《决策准则与选择策略》课件

0.2E₂p₂=

0.5E₃p₃=

0.3期望值S₁100602056S₂80704064S₃50505050S₄08012076在这个案例中，我们有三种可能的事件E₁、E₂、E₃，其发生概率分别为

0.

2、

0.

5、

0.3，以及四种可选策略S₁至S₄对于每个策略，我们计算其期望收益ES₁=

0.2×100+

0.5×60+

0.3×20=20+30+6=56ES₂=

0.2×80+

0.5×70+

0.3×40=16+35+12=63ES₃=

0.2×50+

0.5×50+

0.3×50=10+25+15=50ES₄=

0.2×0+

0.5×80+

0.3×120=0+40+36=76根据期望值准则，我们选择期望收益最大的策略S₄作为最优策略，其期望收益为76期望值方差准则-收益与风险平衡综合考量期望收益和风险风险量化2以方差或标准差衡量风险决策函数USᵢ=ESᵢ-k·VARSᵢ风险厌恶系数k值反映决策者的风险态度最优策略选择决策函数值最大的策略期望值-方差准则是对期望值准则的重要扩展，它不仅考虑了策略的期望收益，还考虑了收益的波动性（风险）在这个准则中，方差（或标准差）被用作风险的度量，k作为风险厌恶系数，反映了决策者对风险的态度期望效用准则效用理论基础效用函数构建期望效用计算期望效用准则基于冯·诺依曼和摩根斯坦效用函数Ux将收益x转换为效用值，反期望效用计算公式为E[USᵢ]=∑p的效用理论，该理论认为决策者的目标映决策者对不同收益水平的偏好效用ⱼ·Uaᵢⱼ，即各状态下效用值的加权平是最大化期望效用，而非简单的期望收函数的形状反映了决策者的风险态度均决策者选择期望效用最大的策略作益效用是对收益的主观评价，反映了构建效用函数通常通过确定等价确定性为最优策略，这体现了对风险的理性态收益对决策者的实际价值收益或标准博弈法实现度效用函数类型线性函数凹函数凸函数Ux=a+bx b0如Ux=lnx或Ux=x^1/2如Ux=e^x或Ux=x^2线性效用函数表示决策者是风险中性型的，凹效用函数（边际效用递减）表示决策者凸效用函数（边际效用递增）表示决策者即决策者只关心期望收益，不特别关注风是风险厌恶型的对于风险厌恶型决策者，是风险偏好型的对于风险偏好型决策者，险对于风险中性型决策者，效用值与收收益增加带来的效用增加逐渐减小，更倾收益增加带来的效用增加逐渐增大，更倾益成正比，期望效用准则等同于期望值准向于选择确定性收益而非等期望值的风险向于选择风险性收益而非等期望值的确定则性收益性收益风险型决策准则应用风险型决策准则在现代商业和经济活动中有广泛应用在投资组合选择中，马科维茨均值-方差模型运用期望值-方差准则，帮助投资者在特定风险水平下最大化收益，或在特定收益目标下最小化风险在库存管理中，通过考虑需求的概率分布，企业可以确定最优库存水平，平衡缺货成本和过量库存成本保险公司利用期望效用理论，设计保险产品和定价策略，满足不同风险偏好客户的需求产品定价决策也常用风险型决策准则，特别是在新产品上市或竞争策略制定时，需要综合考虑价格、销量和竞争对手反应的不确定性第四部分确定型决策准则确定环境特点最大化原则约束条件优化在确定型环境中，决策确定型决策的基本原则在实际问题中，决策往者完全了解各方案的结是对收益型问题选择收往面临各种约束条件，果，决策过程更加直接益最大的方案，对成本如资源限制、技术条件和明确确定性使得决型问题选择成本最小的等确定型决策通常通策者可以专注于目标优方案这一简单直观的过数学规划方法解决这化，而不必考虑概率和原则是确定型决策的核类有约束的优化问题风险因素心多属性决策多属性决策方法用于同时考虑多个决策目标或标准的情况，如层次分析法AHP、TOPSIS等方法，能够综合多维度因素进行决策确定性环境特点结果确定性每个决策方案的结果是完全确定的，决策者准确知道选择特定方案后会得到什么结果这种确定性大大简化了决策过程2无需概率考虑由于结果确定，决策者不需要考虑概率分布，也不需要计算期望值或方差这使得决策分析更加直接和简洁决策过程简化确定型决策问题通常有明确的解决方法，如线性规划、整数规划等数学方法，决策过程相对简单和规范化4适用短期可控环境确定型决策多适用于短期、可控的环境，如生产排程、路径优化、资源分配等问题，这些问题的参数和变量在短期内相对稳定最大化原则12收益型问题成本型问题对于收益、利润、效用等正向指标，选择能够对于成本、风险、时间等负向指标，选择能够使这些指标最大化的方案使这些指标最小化的方案3简单直观直接比较各方案的结果值，选择最优方案，操作简单，易于实施最大化原则是确定型决策中最基本、最直观的准则在单一目标的确定型决策问题中，决策者只需要对各方案的结果进行简单比较，选择能够最大化收益或最小化成本的方案例如，一个企业要从几个投资项目中选择一个，如果只考虑投资回报率这一指标，那么决策过程就是计算每个项目的预期回报率，并选择回报率最高的项目同样，如果一个制造商要从几个供应商中选择一个，且只考虑价格因素，那么选择价格最低的供应商即可约束条件下的优化线性规划方法用于目标函数和约束条件均为线性的问题，如资源分配、生产计划、运输问题等通过单纯形法或内点法等算法求解，找到在约束条件下的最优解整数规划方法处理决策变量必须为整数的问题，如设备数量、人员配置等常用分支定界法、割平面法等算法求解，适用于离散型决策问题目标规划方法处理多目标决策问题，通过设定目标值和偏差变量，将多目标转化为单目标问题特别适用于目标之间有冲突的情况，如同时考虑成本最小化和质量最大化多目标决策方法直接处理多个目标函数的优化问题，寻找帕累托最优解集常用方法包括加权法、约束法、帕累托前沿探索等，适用于复杂的多维度决策问题多属性决策方法灰色关联分析法方法TOPSIS基于灰色系统理论的多属性决策方层次分析法AHPTOPSIS（逼近理想解排序法）的核心法，通过计算方案与参考序列的关联属性加权求和法由萨蒂教授提出的一种结构化决策方思想是选择距离理想解最近且距离负度来评价方案这种方法对样本数据最简单直接的多属性决策方法，通过法，通过建立层次结构模型，进行两理想解最远的方案这种方法计算简要求低，能够处理不完全信息情况下为各属性分配权重，计算加权总分来两比较来确定权重AHP方法适用于单，结果直观，特别适用于多属性决的决策问题，在数据不充分的环境中评价方案其基本步骤包括确定评评价标准复杂且难以直接量化的问策问题，能够处理定量和定性指标混具有优势价属性、建立决策矩阵、确定属性权题，广泛应用于项目评估、方案选合的情况重、计算加权得分、排序选择这种择、资源配置等领域方法简单易行，但难以处理属性间的相互依赖关系第五部分决策策略的选择重要性评估偏好识别分析决策的重要性和影响范围，决定投入的资源和时间信息收集了解决策者的风险偏好和价值观，选择匹配的决策准则评估可获得的信息量，决定是否需要额外信息环境分析时间考量评估决策环境的确定性程度，确定适用的决策准则类考虑决策的时间限制，选择型适合的决策方法和工具如何选择合适的决策准则1评估环境不确定性考虑风险偏好3分析决策重要性首先需要确定决策环境的不确定性程决策者的风险偏好是选择准则的重要决策的重要性和潜在影响决定了应采度如果环境确定，应用最大化原则；因素风险厌恶型决策者更适合悲观用的分析深度对于战略性、高影响如果是风险环境（概率已知），考虑准则或风险调整的期望值准则；风险力的决策，应采用更复杂、更全面的期望值准则或期望效用准则；如果是中性型决策者适合期望值准则；风险决策方法；对于日常性、低影响力的不确定环境（概率未知），则考虑悲偏好型决策者适合乐观准则决策，可采用简单直接的方法观准则、乐观准则等评估信息可获得性考虑时间限制可获得的信息量影响决策准则的选择信息充分时，可使用决策的时间限制也是重要考量因素紧急决策可能需要采用依赖详细数据的复杂方法；信息有限时，需要选择对信息需简化的启发式方法；而有充足时间的决策则可以进行更全面求较低的简化方法的分析和评估决策者风险偏好的影响风险厌恶型风险中性型风险偏好型风险厌恶型决策者更注重避免损失和不利风险中性型决策者主要关注期望收益，对风险偏好型决策者愿意为获得更高潜在收结果，对相同期望值的选项，更倾向于确风险本身不特别敏感他们的效用函数通益而承担更大风险，对相同期望值的选项，定性收益而非风险性收益这类决策者通常为线性，即效用与收益成正比这类决更倾向于风险性收益而非确定性收益这常使用凹型效用函数表示其偏好策者在做决策时，只需比较期望值，选择类决策者通常使用凸型效用函数表示其偏期望收益最大的方案好在不确定环境中，风险厌恶型决策者倾向于采用悲观准则MaxMin，关注最坏情况；在不确定环境中，风险中性型决策者可能在不确定环境中，风险偏好型决策者倾向在风险环境中，他们可能使用期望值-方差倾向于使用等可能性准则Laplace；在风于采用乐观准则MaxMax，关注最好情况；准则，对风险进行扣减，或使用期望效用险环境中，期望值准则是他们的首选风在风险环境中，他们可能使用期望效用准准则与凹型效用函数险中性型决策特别适用于长期重复的决策则与凸型效用函数，或寻求高风险高回报场景的机会信息价值分析完全信息的期望值完全信息是指能够确切知道未来会发生哪种状态的信息完全信息的期望值EVPI等于拥有完全信息时的期望收益减去不拥有信息时的期望收益EVPI代表了消除所有不确定性的最大价值，是额外信息价值的上限样本信息的期望值样本信息是指部分但不完全的信息，如市场调研结果样本信息的期望值EVSI等于拥有样本信息时的期望收益减去不拥有信息时的期望收益EVSI通常小于EVPI，因为样本信息只能减少部分不确定性信息获取的成本获取信息通常需要付出成本，如市场调研费用、咨询服务费等只有当信息的期望值大于获取成本时，获取该信息才是经济合理的信息价值分析帮助决策者判断是否值得投资于额外信息贝叶斯方法与信息更新贝叶斯方法提供了整合新信息、更新概率估计的框架通过贝叶斯公式，决策者可以根据样本信息调整先验概率，得到后验概率，从而做出更准确的决策贝叶斯更新是信息价值分析的核心工具决策分析的步骤明确决策问题识别决策方案清晰定义决策问题，确定决策的目标和范全面收集可行的备选方案，确保不遗漏关围键选项2综合评价并选择确定评价准则6应用适当的决策准则，做出最终选择建立评价方案的标准和指标体系3分析偏好和权衡评估不确定性5考虑决策者对风险的态度和多目标间的权4分析可能的未来状态及其概率衡第六部分决策案例分析生产决策案例通过构建产品产量决策的收益矩阵，应用不同决策准则分析最优产量策略这类案例展示了如何在市场需求不确定的情况下做出合理的生产计划决策投资决策案例分析投资组合选择问题，考虑风险与收益的权衡，应用期望效用最大化原则制定投资策略这类案例展示了如何在金融市场的不确定性中做出明智的资产配置决策战略决策案例探讨企业发展战略选择问题，应用多属性决策方法评估不同战略方案，并在不确定环境下制定风险管理策略这类案例展示了如何处理复杂的长期战略决策问题生产决策案例产量/需求低需求

0.2中需求

0.5高需求

0.3期望利润低产量50505050中产量30707060高产量05010055某制造企业需要决定下一季度的产量水平市场需求存在不确定性，可能出现低、中、高三种情况，预计概率分别为20%、50%和30%企业可选择低、中、高三种产量策略，不同产量与需求组合下的利润如上表所示应用不同决策准则得出的结果为1悲观准则选择低产量最小利润最大为50；2乐观准则选择高产量最大利润最大为100；3等可能性准则选择中产量平均利润最大为

56.67；4期望值准则选择中产量期望利润最大为60考虑到概率信息可靠，企业最终采用期望值准则，选择中产量策略投资决策案例战略决策案例市场扩张战略进入新市场领域，扩大业务范围产品创新战略专注研发创新产品，提升技术优势成本领先战略优化生产流程，降低运营成本并购整合战略通过收购竞争对手扩大市场份额某科技企业面临战略转型，需要从四种战略方向中选择一种作为未来五年的发展重点企业高管团队使用层次分析法AHP进行决策，考虑市场前景、技术可行性、财务表现、风险水平和组织匹配度五个评价标准通过两两比较确定标准权重后，对每个标准下的各方案进行评分综合计算结果显示，产品创新战略的总得分最高，其次是市场扩张战略考虑到外部环境的不确定性，企业还制定了风险对冲策略，保留一定资源用于快速调整方向最终，企业决定以产品创新为主，市场扩张为辅的组合战略公共决策案例政策背景某城市政府需要决定一块土地的开发用途，备选方案包括建设公园、商业中心、保障性住房或文化设施这一决策涉及经济效益、社会价值、环境影响等多个目标，同时需要考虑不同利益相关者的诉求多目标分析政府采用多目标决策分析方法，设定了经济效益25%、社会公平25%、环境保护20%、文化价值15%和可持续性15%五个评价维度通过专家评估和公众参与，对各方案在每个维度的表现进行评分利益相关者分析政府还进行了详细的利益相关者分析，包括周边居民、商业团体、环保组织和文化团体等通过公众听证会和焦点小组讨论，收集各方意见，评估不同方案对各利益相关者的影响决策结果综合多目标分析和利益相关者分析结果，保障性住房方案获得最高综合评分政府决定采用混合开发模式，主要建设保障性住房，同时配套小型公园和社区文化设施，平衡各方需求，最大化社会福利决策辅助工具现代决策分析依赖多种辅助工具提高决策质量决策树是一种图形化工具，展示决策过程中的各种可能性和结果，特别适合分析序贯决策问题决策树通过节点和分支表示决策点、概率事件和最终结果，帮助决策者理解决策路径和预期收益蒙特卡洛模拟通过随机抽样方法模拟大量可能情景，评估不确定性的影响敏感性分析通过改变输入参数观察输出变化，识别关键变量和临界点计算机辅助决策系统整合多种决策方法和工具，提供用户友好的界面，支持数据分析、模型构建和结果可视化，大大提高了复杂决策问题的处理能力决策实践的挑战信息不完全与不对称认知偏差与决策陷阱群体决策的协调实际决策中，决策者常面临信息人类决策容易受到认知偏差影组织决策通常涉及多人参与，不不完全和不对称问题关键数据响，如锚定效应、确认偏误、过同成员可能有不同目标和偏好可能缺失，或者各方掌握的信息度自信等这些心理因素会导致如何协调这些差异，避免群体思不同，导致决策偏差这要求决非理性决策认识并防范这些决维或权力干扰，确保充分讨论和策者改进信息收集机制，建立信策陷阱，通过团队决策、外部观有效整合多方智慧，是群体决策息共享平台，并合理处理信息缺点等方式减少偏差，是提高决策面临的主要挑战口质量的关键动态环境下的决策调整现代商业环境瞬息万变，决策必须不断适应新情况建立动态决策机制，定期回顾和调整决策，平衡短期灵活性和长期一致性，成为组织决策能力的重要方面总结与展望决策准则选择原则决策准则的选择应基于环境确定性程度和决策者风险偏好在确定型环境中，直接应用最大化原则；在风险型环境中，根据风险态度选择期望值、期望效用等准则；在不确定型环境中，根据风险偏好选择悲观、乐观或折中准则方法整合应用实际决策问题通常需要整合多种决策方法例如，可以结合层次分析法确定权重，使用TOPSIS方法评价方案，再通过决策树分析不确定性影响方法整合能够扬长避短，提高决策质量理论发展趋势决策理论正向多学科融合方向发展行为决策理论将心理学见解融入传统模型；模糊决策理论处理模糊不确定性；群体决策理论关注多人决策机制；神经决策理论探索人脑决策机制人工智能与大数据应用人工智能和大数据正深刻改变决策方式机器学习算法可以从历史数据中学习模式，预测未来事件；大数据分析提供更全面的信息支持；智能决策支持系统能够处理复杂决策问题，为人类决策提供建议未来，人机协同决策将成为主流模式。