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基于限制优势关系的粗糙决策分析模型

贝叶斯决策模型与实例分析报告

贝叶斯决策模型及实例分析一、贝叶斯决策的概念贝叶斯决策，是先利用科学试验修正自然状态发生的概率，在采用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法。风险型决策是根据历史资料或主观判断所确定的各种自然状态概率（称为先验概率），然后采用期望效用最大等准则来确定最优决策方案。这种决策方法具有较大的风险，因为根据历史资料或主观判断所确定的各种自然状态概率没有经过试验验证。为了降低决策风险，可通过科学试验（如市场调查、统计分析等）等方法获得更多关于自然状态发生概率的信息，以进一步确定或修正自然状态发生的概率；然后在利用期望效用最大等准则来确定最优决策方案，这种先利用科学试验修正自然状态发生的概率，在采用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法称为贝叶斯决策方法。二、贝叶斯决策模型的定义贝叶斯决策应具有如下容贝叶斯决策模型中的组成部分： ) ( ,θ θP S A a及 ∈ ∈。概率分布S P∈ θ θ) (表示决策者在观察试验结果前对自然θ发生可能的估计。这一概率称为先验分布。一个可能的试验集合E，E e∈，无情报试验e0通常包括在集合E之。一个试验结果Z取决于试验e的选择以Z0表示的结果只能是无情报试验e0的结果。概率分布P(Z/e,θ)，Z z∈表示在自然状态θ的条件下，进行e试验后发生z结果

的概率。这一概率分布称为似然分布。 c 以及定义在后果集合C的效用函数u(e,Z,a,θ)。一个可能的后果集合C，C 每一后果c=c(e,z,a,θ)取决于e,z,a和θ。.故用u(c)形成一个复合函数u{(e,z,a,θ)}，并可写成u(e,z,a,θ)。三、贝叶斯决策的常用方法 3.1层次分析法(AHP) 在社会、经济和科学管理领域中，人们所面临的常常是由相互关联，相互制约的众多因素组成的复杂问题时，需要把所研究的问题层次化。所谓层次化就是根据所研究问题的性质和要达到的目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照各因素之间的相互关联影响和隶属关系将所有因素按若干层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。 3.1.1层次分析模型最高层：表示解决问题的目的，即层次分析要达到的目标。中间层：表示为实现目标所涉及的因素，准则和策略等中间层可分为若干子层，如准则层，约束层和策略层等。最低层：表示事项目标而供选择的各种措施，方案和政策等。 3.1.2层次分析法的基本步骤 (l) 建立层次结构模型在深入分析研究的问题后，将问题中所包括的因素分为不同层次，如目标层、指标层和措施层等并画出层次结构图表示层次的递阶结构和相邻两层因素的从属关系。 (2) 构造判断矩阵判断矩阵元素的值表示人们对各因素关于目标的相对重要性的认识。在相邻的两个层次中，高层次为目标，低层次为因素。 (3) 层次单排序及其一致性检验判断矩阵的特征向量W经过归一化后即为各因素关于目标的相对重要性的排序权值。利用判断矩阵的最大特征根，可求CI和CR值，当CR<0.1时，认为层次单排序的结果有满意的一致性；否则，需要调整判断矩阵的各元素的取值。 (4) 层次总排序计算某一层次各因素相对上一层次所有因素的相对重要性的排序权值称为层次总排序。由于层次总排序过程是从最高层到最低层逐层进行的，而最高层是总目标，所以，层次总排序也是计算某一层次各因素相对最高层（总目标）的相对重要性的排序权值。设上一层次A包含m个因素A1,A2,…,A m其层次总排序的权值分别为a1,a2,…,a m；下一层次B包含n个因素B1,B2,…,B n，它们对于因素A j(j=1,2,…,m)的层次单排序权值分别为：b1j,b2j,…,b nj（当B k与A j无联系时，b kj=0），则B层次总排序权值可按下表计算。层次总排序权值计算表

数据、模型与决策例题分析

数据、模型与决策 3 线性规划问题的计算机求解及应用举例第7题（1）线性规划模型（2）线性规划模型代数式公司所做决策的变量是每种原料合金的数量，因此引入决策变量 i x 表示第i 种原料合金的数量()1,2,3,4,5,6i =。建立此问题的数学模型为： 123456min 1008075859495Z x x x x x x =+++++ 6 1234561 6 12345616 12345616025304030404020352025405030..204050353010300(1,2,3,4,5,6)i i i i i i i x x x x x x x x x x x x x x s t x x x x x x x x i ===? +++++=??? ? +++++=?????+++++=????≥=?? ∑∑∑

第8题（1）线性规划模型（2）线性规划模型代数式公司所做决策的变量是每种原料数，因此引入决策变量i x 表示第i 种原料数()1,2,3,4i =。建立此问题的数学模型为： 1234min 0.80.40.60.4Z x x x x =+++ 12341234 1234123485204080250 35853565190..152560151601089840 x x x x x x x x s t x x x x x x x x +++≥??+++≥?? +++≥??+++≥?

第9题线性规划模型代数式车间所做决策的变量是(1,2,3)i A i =机床生产(1,2)j B j =零件数，因此引入决策变量ij x 表示加工(1,2)j B j =零件使用的(1,2,3)i A i =机床台数。建立此问题的数学模型为： 111221223132max 304565403542Z x x x x x x =+++++ 1112212231328060..300(1,2,3,1,2) ij x x x x s t x x x i j +≤? ?+≤? ? +≤??≥==? （1）线性规划模型（2）使用sumproduct 函数

《数据模型与决策》学习心得

《数据模型与决策》学习心得 ——运用运筹学的理念定会取得“运筹帷幄，决胜千里” 运筹学问题和运筹思想可以追溯到古代，它和人类实践活动的各种决策并存。现在普遍认为，运筹学是近代应用数学的一个分支，主要是将生产、管理等事件中出现的一些带有普遍性的运筹问题加以提炼，然后利用数学方法进行解决。界定运筹学作为在科学界的一门独立学科的出现，应当说是在1951年，即P. M. Morse和G. E. Kimball 的专着“运筹学方法”出版的那一年。运筹学的思想贯穿了企业管理的始终，运筹学对各种决策方案进行科学评估，为管理决策服务，使得企业管理者更有效合理地利用有限资源。优胜劣汰，适者生存，这是自然界的生存法则，也是企业的生存法则。只有那些能够成功地应付环境挑战的企业，才是得以继续生存和发展的企业。作为企业的管理者，把握并运用好运筹学的理念定会取得“运筹帷幄之中，决胜千里之外”之功效。一、企业发展原则与战略管理企业战略管理是企业在宏观层次通过分析、预测、规划、控制等手段，充分利用本企业的人、财、物等资源，以达到优化管理，提高经济效益的目的。随着我国经济市场化的日益加深，市场竞争日趋激烈，我国企业面临着更多的环境因素的影响与冲击。企业要求得生存与发展，必须运筹帷幄，长远谋划，根据自身的资源来制定最优的经营战略，以战略统揽全局。企业战略过程包括，明确企业战略目标，制定战略规划，作出和执行战略决策，并最后对战略作出评价。企业战略管理作为企业管理形态的一种创新，应是以市场为导向的管理、

是有关企业发展方向的管理、是面向未来的管理、是寻求内资源与外资源相协调的管理、是寻找企业的长期发展为目的。也就是将企业看作一个系统，来寻求系统内外的资源合理分配与优化，这正体现了运筹学的思想。我国企业战略管理的内容应根据自己的国情，制定对应的战略。主要侧重规定企业使命、分析战略环境、制定战略目标。中国现在绝大部分商品已由卖方市场转为买方市场，知识经济正向我们走来，全球经济一体化的程度在加深，我国企业不仅直接参与国内市场，还将更直接面临与世界跨国公司之间的角逐，企业间竞争的档次和水平日益提高，因而企业将面临更加复杂的竞争环境。只有确定了宏伟的奋斗目标，才能使企业凝集全部的力量，众志成城，向一个共同方向努力，争取实现有限资源的最有效的利用。显然，运筹学理念的作用举足轻重。二、企业生产计划与市场营销 1、生产计划。使用运筹学方法从总体上确定适应需求的生产、贮存和劳动力安排等计划，以谋求最大的利润或最小的成本，运筹学主要用线性规划、整数规划以及模拟方法来解决此类问题。线性规划问题的数学模型是指求一组满足一个线性方程组（或线性不等式组，或线性方程与线性不等式混合组）的非负变量，使这组变量的一个线性函数达到最大值或最小值的数学表达式. 建立数学模型的一般步骤：（1）确定决策变量（有非负约束）；对于一个企业来说，一般是直生产某产品的计划数量。（2）写出目标函数（求最大值或最小值）确定一个目标函数；

决策分析模型

中国经理决策行为调查蔡思凯北京大学光华管理学院奥地利维也纳经济管理大学尊敬的女士/先生：首先，非常感谢您能够抽出宝贵的时间参加我们的问卷调查。我的名字叫蔡思凯，是维也纳经济管理大学的研究生。作为维也纳经济管理大学与北京大学校际交流奖学金的获得者，我正在北京大学光华管理学院学习。与此同时，我还在准备我的硕士论文，研究的主题是“中国经理在决策过程中的领导行为”。这项研究的主要理论依据是所谓的“Vroom-Yetton模型”，而您现在正在参与的这项调查所用的材料也是该模型所应用的案例。这个模型区分并定义了五种决策的风格。这五种决策风格包括独断风格、听取意见风格、团队决策风格以及介于这三者之间的其他两种。领导者出于对问题的性质、决策的过程和可能的结果的考虑，他可以决定他手下的员工应该在多大程度上参与决策的制定。几个国家的研究表明，那些按照该模型所推荐的方式进行的决策往往比那些不按照该模型所推荐的方式进行的决策更加容易带来令人满意的结果。因而，这个模型对于决定组织决策制定过程中员工参与的形式和程度有非常有价值的指导意义。在您做完这份调查之后，我将向您提供有关这一模型的进一步的信息，比如该模型所认为的“理想决策方式”以及一些调查的统计结果。这些结果可以向您展示不同国家的经理是如何倾向于不同决策风格的。我会尽快给您反馈。此致蔡思凯（OskarZettl）奥地利维也纳经济管理大学研究生北京大学光华管理学院访问学生手机：（86）传真：（010）调查说明我们的这次调查请您作30个案例。每一个案例都向您提供一个进行决策制定的场景，并给出了需要您作决策的问题。您决策的过程不仅对您自己——案例中的经理——有意义，而且也会对其他人有影响，最典型的就是那些执行决策的下属们。

常用决策分析方法(基本方法)

常用决策分析方法（基本方法）上一节我们说了决策分析的基本概念，这一节我们谈谈决策分析常用的三种方法：决策树法、Bayes方法、Markov 方法。决策树法决策树法（decision tree-based method）：是通过确定一系列的条件（if-then）逻辑关系，形成一套分层规则，将所有可能发生的结局的概率分布用树形图来表达，生成决策树（decision tree），从而达到对研究对象进行精确预测或正确分类的目的。树的扩展是基于多维的指标函数，在医学领域主要用于辅助临床诊断及卫生资源配置等方面。决策树分类：按功能分：分类树和和回归树按决策变量个数：单变量树和多变量树按划分后得到分类项树：二项分类树和多项分类树决策树的3类基本节点：决策节点（用□表示）机会节点（用○表示）结局节点（用?表示）从决策节点引出一些射线，表示不同的备选方案，射线上方标出决策方案名称。射线引导到下一步的决策节点、机会节点或结局节点。从机会节点引出的线表示该节点可能出现的随机事件，事件名称标在射线上方，先验概率在下方。每个结局节点代表一种可能的结局状态。在结局节点的右侧标出各种状态的效用（utility），即决策者对于可能发生的各种结

局的（利益或损失）感觉和反应，用量化值表示。绘制决策树基本规则：各支路不能有交点每一种方案各种状态发生概率之和为1 决策树分析法步骤：1 提出决策问题，明确决策目标2 建立决策树模型--决策树生长2.1决策指标的选择的两个步骤：2.1.1 提出所有分值规则2.1.2 选择最佳规则 2.2 估计每个指标的先验概率3 确定各终点及计算综合指标 3.1 各终点分配类别3.2 各终点期望效用值得确定3.3 综合指标的计算3.4 计算值排序选优树生长停止情况：子节点内只有一个个体子节点内所有观察对象决策变量的分布完全一致，不能再分达到规定标准一棵树按可能长到最大，通常是过度拟合（overfit）的。训练集：用于决策树模型建立的数据集测试集：决策树进行测评的数据集。过度拟合的树需要剪枝，即去掉噪声（拟合中的误差）。剪枝需要兼顾复杂度（节点数目）和预测精度（决策损失）。决策损失（decision lose）：指随机抽取的某一个个体，在树的某决策节点被错误分类所引起的效用损失。建立决策树的目的在于获得最高精度的分类或预测值，以期为决策提供依据。可按照这几个特性对其评估：准确、简洁、易行、易理解和能发掘复杂数据内在关系。Bayes方法在实际决策过程中，决策者通常是将状态变量当作随机变量，状态变量发生的可能性用先验概率（prior probability）表示，以期望值准则（expectation rule）作为选择最优方案的标准。但是先验概率

经典多属性决策算法对比分析

算法分析 1.TOPSIS（逼近理想解法）：S.1981提出). 基本原理:根据评价指标的标准化值与指标的权重共同构成规范化矩阵来确定评价指标的正、负理想解。然后，建立评价指标综合向量与正、负理想解之间距离的二维数据空间。在此基础上对评价方案与最优理想参照点之间的距离进行模糊评判。最后，依据该距离的大小对评价方案进行优劣排序. 若某方案为最优方案则此方案最接近最优解，同时又远离最劣解. TOPSIS法最大的优点是:无严格限制数据分布及样本含量指标的多少，小样本资料、多评价单元、多指标的大系统资料都同样适用，同时也不受参考序列选择的干扰。既可用于多单位之间进行对比，也可用于不同年度之间对比分析，该法运用灵活，计算简便同时结果量化也客观[1]。缺点：（1）规范决策矩阵的求解比较复杂，故不易求出理想解和负理想解；（2）评价缺少稳定性，当评判的环境及自身条件发生变化时，指标值也相应会发生变化，就有可能引起理想解和负理想解向量的改变，使排出的顺序随之变化，评判结果就不具有唯一性；（3）属性权重是事先确定的，其主观性较强。 [2] 基本步骤： ○1建立多属性决策问题的决策矩阵 ○2决策矩阵的规范化处理常见的标准化处理方法有:模糊数学法、标准差标准化法、极差标准化法、极大值标准化法和百分比标准法等. ○3构建加权规范化矩阵

确定权重的方法有主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法包括层次分析法、Delphi法等。主观权重法土要根据专家判断打分，主观性太强，其结果对多因素非线性定量关系的反映有一定影响:客观权重法人为因素干扰较小，可以较为客观地确定权重，但该方法也受样本数据数量和质量的制约。权重确定的方法：主成分分析法、变异系数法。 ○4确定正理想点和负理想点所谓正理想点是设想得到的最好的解，它的各个指标值都达到各候选方案中最好的值。而负理想点是另一设想的最坏的解，它的各个指标都达到各候选方案中最坏的值。 ○5计算各方案到正负理想点的距离 ○6计算各方案与理想点的相对贴近度，相对贴近度的取值越大则表示该方案越优。贴近度的计算公式为：[3] TOPSIS方法对属性、数据没有严格要求，能充分运用原始数据，且过程简单，但该方法涉及到的理想解、负理想解是跟方案的原始数据相关的，一旦方案的原始数据或者是方案的数目发生变化，则理想解、负理想解也会发生变化，最终导致排序的不稳定[4]。 2.PROMETHEE(偏好顺序结构评估法): Brans、Vincke(1984)提出了PROMETHEE(Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations)的方法。其中PROMETHEE比ELECTRE更具有优势: (1)PROMETHEE它能够更好的运用函数来解释和描述每项准则的特点; (2)相对于ELECTRE, PROMETHEE的结果更具有稳定性,并且在新加入供应商时,出现倒序的几率较小。但是这两种重要的排序方法都不能对指标的权重进行计算。

决策分析理论

决策分析理论 The latest revision on November 22, 2020

XX决策分析理论 XX顾问专业致力于商业地产业的投资咨询。公司总经理陈建明曾任中国第一个郊区SHOPPING MALL，北京MALL的项目经理。在北京MALL项目的操作过程中，深入研究商业房地产行业在国内外的发展，并与国内外商业房地产投资商、发展商进行了广泛的沟通接触，结合深入研究及具体项目操作经验，总结出以上投资决策理论在商业房地产领域的实际应用。下文将具体介绍XX决策分析理论在商业房地产领域的具体应用。步骤1：商业房地产项目市场潜力判断商业房地产项目市场潜力的判断分为两个部分： 1．判断商业房地产项目拟选定的发展城市是否具备相应市场条件：依据第四章中关于城市中心商业房地产和郊区商业房地产发展的市场条件，判断拟建商业房地产项目所在城市的生产力水平是否可以支撑该项目建成后的良性运营； 2．判断拟投资商业房地产项目最终选址地区的市场条件：在确认拟选定的发展城市具备相应市场条件后，需通过市场调查、市场预测、建立数学模型，或以所在城市当前商业市场规模、所在地区客户到访的渗透率模型为基础，确定拟定选址位置可否发展商业房地产及发展商业房地产的可承受发展规模。步骤2：商业房地产投资商竞争优势判断在对商业房地产项目市场潜力做出肯定判断后，需要进一步判断该投资商的竞争优势。比如，大地集团投资建设的北京MALL项目，大地集团的竞争优势在于其在广告传媒业十年积淀的广告经验；由北京王府井百货、北京物美商城及中关村生命科技院共同投资开发的中关村国际商城，其参股企业王府井百货和物美商城有较为丰富的商业企业运做经验，对于商业房地产来讲，上述商业经验成为其竞争优势。从上述分析，可以得出北京MALL和中关村国际商城的投资商在商业房地产项目的投资过程中，其企业竞争优势均可以得到发挥。企业在任何投资决策中必须准确判断自己的竞争优势，这是企业运营过程中最大化竞争力的首要过程。步骤3：投资商竞争优势在商业房地产项目上的发挥度在投资商确定其竞争优势后，应判断在商业房地产项目的操作过程中，其竞争优势能发挥到何种程度。其竞争优势发挥的程度越高，企业越具有投资开发商业房地产的可行性。企业必须准确判断其竞争优势在商业房地产发展上的发挥度。如果企业的竞争优势在商业房地产发展过程中，得不到发挥或发挥很少，那么不需要做进一步的分析判断，企业就应放弃该投资方向，最好去做别的投资选择。步骤4：投资商竞争优势在商业房地产项目操作中的比重判断

数据,模型与决策案例分析

案例1 Kendall蟹虾经营公司这事发生在不久前。马萨诸塞州坎布里奇市Kendall广场的Kendall蟹虾经营公司（KCL）夜间货运主管Jeff Daniels在他的办公室里焦虑地看着电视中的天气频道。一场暴风雪迅速地沿大西洋海岸从北方直逼波士顿。天气预报指出，有50％的可能暴风雪将在下午5：00左右到达波士顿地区，有50％的可能入海不会再来波士顿及北大西洋沿岸各地。Jeff Daniels并不是Kendall广场唯一一个紧张地看天气频道的人。因为波士顿的Logan国际航空港在暴风雪来临时也许不得不关闭。许多商业运输也只得焦急地等待未来的天气信息。从历史上看，这样巨大的暴风雪抵达波士顿的话，每五个中有一个会迫使Logan航空港在暴风雪期间关闭。 Kendall蟹虾经营公司 Kendall蟹虾经营公司（KLC）1962年建于马萨诸塞州坎布里奇，是波士顿地区一家蟹虾批发运输公司。到1985年，KLC大幅度消减了蟹的业务，扩大了虾的经营，包括对美国东北部的餐馆、华盛顿特区的顾客、缅因州Presque岛的夜间送货。1995年，KCL年销售额达到2200万美元，雇员数超过100。KCL认为它的成功在于为广大顾客服务，它致力于产品的快递市场化和广告化，希望普及到在一些特殊场合的菜单上都能有龙虾这一项。KCL知道食品服务领域中任何行业成功的关键是为顾客服务，保持为顾客服务的出色声誉应是最优先考虑的事。 Jeff Daniels是MIT斯隆管理学院的学生时在KCL工作过，毕业后他成了KCL的员工。他在公司里很快升到现在这个夜间货运主管职位，夜间货运在公司里是最重要的部门。他知道有些最高层管理者正关注着他，他希望不久能得到进一步提升。龙虾龙虾是一道极大众的菜。这是因为它有极美的滋味，同时它引人注目的外形也十分漂亮地装点了每张餐桌。人们总是以吃龙虾来庆祝一个特殊的时刻，吃过

数据模型与决策课程案例分析

数据模型与决策课程案例一生产战略一、问题提出好身体公司（BFI）在长岛自由港工厂生产健身练习器械。最近他们设计了两种针对家庭锻炼所广泛使用的举重机。两种机器都是用了BFI专利技术，这种技术提供给使用者除了机器本身运动功能之外的一些其他额外的运动功能。直到现在，这种功能也只有在很昂贵的、应用于理疗的举重机上才可以获得。在最近的交易展销会上，举重机的现场演示引起了交易者浓厚的兴趣，实际上，BFI现在收到的订单数量已经超过了这个时期BFI的生产能力。管理部门决定开始这两种器械的生产。这两种器械分别被BFI 公司命名为BodyPlus100和BodyPlus200，由不同的原材料生产而成。 BodyPlus100由一个框架、一个压力装置、一个提升一下拉装置组成。生产一个框架需要4小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间；每个压力装置需要2小时机器制造和焊接时间，1小时喷涂和完工时间，每个提升一下拉装置需要2小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间。另外，每个BodyPlus100还需要2小时用来组装、测试和包装。每个框架的原材料成本是450美元，每个压力装置的成本是300美元，每个提升一下拉装置是250美元。包装成本大约是每单位50美元。 BodyPlus200包括一个框架、一个压力装置、一个提升一下拉装置和一个腿部拉伸装置。生产一个框架需要5小时机器制造和焊接时间，4小时喷涂和完工时间；生产一个压力装置需要3小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间；生产每个提升一下拉装置需要2小时机器制造和焊接时间，2小时喷涂和完工时间，另外，每个BodyPlus200还需要2小时用来组装、测试和包装。每个框架的原材料成本是650美元，每个压力装置的成本是400美元，每个提升一下拉装置是250美元，每个腿部拉伸装置的成本是200美元。包装成本大约是每单位75美元。

基于投影模型的多属性直觉模糊多属性决策方法应用研究

基于投影模型的多属性直觉模糊多属性决策方法应用研究工业工程张希梅 2009012336 摘要：通过线性规划模型确定各个属性的权重，避免主观权重因素对结果的过多影响。定义了模糊直觉模糊理想点和一些相关的概念，包括每个方案的得分向量和直觉模糊理想点之间夹角的余玄函数，建立的投影模型度量每个方案与直觉模糊理想点之间的相似度，以相似度大小确定最佳方案。关键词：投影模型多属性决策属性权重一、引言 1965年Zade 提出的模糊集的理论已经被广泛应用于模糊决策问题之中。为了更好地处理不精确性信息,Atanasso 于1983年提出了直觉模糊集的概念,并对其运算和性质进行了研究。在一个直觉模糊集中,用一个真隶属函数A μ和一个假隶属函数A ν来描述其隶属度的边界，那么一个对象的支持度、反对度和未知度分别是A μ、, A ν和1A A μν--,这就使得直觉模糊集在处理不确定性信息时比传统的模糊集有更强的表示能力以及更具灵活性.。1993年,W. L. Gau 等人提出了Vague 集的概念。但是1996年,H. Bustince 和P. Burillo 指出Vague 集实质就是直觉模糊集。1994年, Chen 和Tan 将Vague 集应用于模糊条件下的多目标决策问题，利用记分函数与加权记分函数给出决策。2000年,Hong 和Choi[8]在Chen 的基础上提出了精确函数应用于多目标决策问题,国内学者李登峰、徐则水及林琳对该类问题进行了大量的研究工作。文中对属性权重信息不完全知道的情况下，通过线性规划模型求出确定的权重，然后根据投影模型相关概念，求出最优方案。二、基本概念及相关模型定义1 直觉模糊集（Atanassov ）

数据模型决策分析习题

习题1 1.1 抛掷一枚硬币三次。实验的结果序列分别为正面“H ”和反面“T ”。（a ）这个实验的所有可能的结果是什么？（b ）结果是“HHT ”的概率是多少？（c ）最初抛投的两次正面朝上的事件概率是多少? （d ）在三次抛投过程中，出现两次同面朝上的事件概率是多少？ 1.2 抛二颗骰子，考虑出现的点数之和，（a ）写出样本空间；（b ）写出所有基本事件；（c ）记Ai 表示出现i 点（i=1,…,12），求P(A 2),P(A 4),P(A 7) 1.3 假设一年级有100名MBA 学生。所有这些学生，其中20名有两年工作经历，30名有三年工作经历，15名有四年工作经历，其他35名有五年或五年以上的工作经历。假设随机抽取1名一年级 MBA 学生。（a ）这名学生至少有四年工作经历的概率是多少？（b ）假设我们知道这名学生至少有三年工作经历，这名学生至少有四年工作经历的条件概率是多少？ 1.4 在美国有55万人感染HIV 病毒。所有这些人中，27.5万人是吸毒者，其余的人是非吸毒者。美国总人口为2.5亿。在美国有1000万人吸毒。HIV 感染的标准血液测试并不总是准确的。某人感染HIV ，检测HIV 为肯定的概率是0.99。某人没有感染HIV ，检测HIV 为否定的概率也是0.99。回答下列问题，清晰地说明你需要做出的任何假设。（a ）假设随机选择一个人进行HIV 标准血液测试，测试结果是肯定的，这个人感染HIV 的概率是多少？你的答案令人吃惊吗? （b ）假设随机选择一个吸毒者进行HIV 标准血液测试，测试结果是肯定的，这个人感染HIV 的概率是多少？习题2 2.1表2.1中说明了一个特定类型的微波炉每星期的销售数量的概率分布。（a ）每星期销售的微波炉的数量在1和3之间的概率是多少? （b ）计算每星期销售微波炉的数量的均值、方差以及标准离差。表2.1 每星期销售微波炉的概率分布销售数量概率 i x i p 0.05 1 0.07 2 0.22 3 0.29 4 0.25

多属性决策在供应商选择中的应用

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/c69751752.html, 多属性决策在供应商选择中的应用作者：肖雯来源：《现代商贸工业》2013年第13期摘要：在市场竞争日益激烈的今天，供应商的选择对于企业而言显得越来越重要，如何结合企业自身的情况，以成本最小和利益最大为目标，在现有的供应商中选出最佳的供应商，层次分析法为供应商的选择提供了一种科学依据和方法。层次分析法用于多属性多目标的决策中，并结合了定性与定量分析，根据供应商决策所要考虑的因素建立层次模型，在根据对属性的评价列出成对比较矩阵，将复杂的决策模型简单化，最后得到不同供应商的权值，选出权值最高的供应商即为最优的供应商。关键词：层次分析法；供应商选择；多属性多目标中图分类号：F2 文献标识码：A 文章编号： 16723198（2013）13001402 0 引言在顾客对产品质量要求越来越高、对服务要求越来越个性化的今天，为了适应激烈的市场竞争，必须从原材料上把关来保证产品或服务的质量。调查显示，对大多数企业而言，采购成本占产品总成本的70%以上。供应商的选择，不仅影响到产品的成本，甚至影响到企业的业绩和名誉。因此，供应商的选择显得尤为重要，必须找到选择最合适的供应商的科学方法。层次分析法避免了过去企业老板凭自己的经验来选择供应商的盲目性，合理的应用于多属性多目标的供应商选择中。选择供应商时，不仅要考虑到原材料的成本、质量、可靠性，更应该兼顾到顾客对产品的满意度，尤其在服务业中，还要调查顾客对服务的不同要求，而层次分析法是定性与定量相结合可以解决这方面的问题。层次分析法不仅易于理解，还能够评估决策者划分等级的一致性。 1 供应商选择 1.1 供应商选择的基本步骤供应商选择可以分为以下几个步骤，如图1：图1 供应商选择步骤 1.2 供应商选择的标准

对方案有偏好的多属性决策的灰色关联分析法

对方案有偏好的多属性决策的灰色关联分析法卫贵武1,2 1西南交通大学经济管理学院，四川成都（610031） 2川北医学院数学系，四川南充（637007） E-mail ：weiguiwu@https://www.wendangku.net/doc/c69751752.html, 摘要：针对只有部分权重信息且对方案有偏好的多属性决策问题，提出了一种灰色关联分析的决策方法。该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路，给出了该问题的计算步骤，其核心是通过构建并求解一个单目标最优化模型，可得到属性权重信息，进而得到每个方案客观偏好值与主观偏好值的灰色关联系数，然后计算出每个方案客观偏好与主观偏好的关联度，根据关联度对所有方案进行排序。最后给出了一个数值例子，结果表明方法简单，有效和易于计算。关键词：多属性决策，属性权重;灰色关联分析，单目标最优化中图分类号：O212.6 文献标识码：A 1. 引言多属性决策是决策理论研究的重要内容，现已广泛应用于投资决策、项目评估、方案优选、工厂选址、经济效益评价等诸多领域[1-7]。由于客观事物、不确定性及决策者的积极参与，对方案有偏好的不确定多属性决策问题引起人们的关注[4 ，8-15] 。目前关于这类方法的研究成果主要有：给出方案偏好程度条件概率的方法[8]；给出方案优先序的方法[9]；给出方案偏爱度的方法[10]；文献[11]在属性权重信息不能完全确知且对方案有偏好的多属性决策问题，提出一种基于方案达成度和综合度的交互式决策方法；文献[12]在属性权重信息完全未知的情况下，讨论了决策者对方案的偏好信息以互补判断矩阵形式给出的多属性决策问题；文献[13]研究了只有部分权重信息且对方案的偏好信息以互补判断矩阵和互反判断矩阵两种形式给出的多属性决策问题，提出了一种基于目标规划模型的多属性决策方法；文献[14]研究了只有部分权重信息且对方案的偏好信息以实数形式给出的多属性决策问题，提出了一种基于投影模型的多属性决策方法。文献[15]对权重信息完全未知且对方案的偏好信息为互补判断矩阵的多属性决策方法进行了研究，利用线性转化函数将决策信息一致化，然后建立一个优化模型，进而给出了相应的决策方案排序方法。灰色关联分析法由邓聚龙教授首先提出[16-18]，它是灰色系统最普遍的分析方法之一，是分析不同数据项之间相互影响、相互依赖的关系，它是根据事物序列曲线几何形状的相似程度，用量化的方法评判事物(因素)间的关联程度。两条曲线的形状彼此越相似，关联度就越大，反之，则关联度就越小[16-22]。近年来，灰色关联分析法在多属性决策中得到了广泛的应用[16-28]。本文对已知部分属性权重信息且对方案有偏好的多属性决策问题进行了研究，提出了解决该问题的灰色关联分析法。最后以实际的例子说明了本文提出的方法。 2. 对方案有偏好的多属性决策的灰色关联分析法假设某多属性决策问题，有m 个可行方案12A ,A ,,A m L ，n 个评价属性 12G ,G ,,G n L ，评价属性j G 的权重j ω不能完全确定，但是知道,L R j j j w w ω??=? ?，

数据,模型与决策练习题含答案

1、某企业目前的损益状况如在下：销售收入（1000件×10元/件） 10 000 销售成本：变动成本（1000件×6元/件） 6 000 固定成本 2 000 销售和管理费（全部固定） 1 000 利润 1 000 （1）假设企业按国家规定普调工资，使单位变动成本增加4％，固定成本增加1％，结果将会导致利润下降。为了抵销这种影响企业有两个应对措施：一是提高价格5％，而提价会使销量减少10％；二是增加产量20％，为使这些产品能销售出去，要追加500元广告费。请做出选择，哪一个方案更有利？（2）假设企业欲使利润增加50％，即达到1 500元，可以从哪几个方面着手，采取相应的措施。 2、某企业每月固定制造成本1 000元，固定销售费100元，固定管理费150元；单位变动制造成本6元，单位变动销售费0.70元，单位变动管理费0.30元；该企业生产一种产品，单价10元，所得税税率50％；本月计划产销600件产品，问预期利润是多少?如拟实现净利500元，应产销多少件产品? 3、某企业生产甲、乙、丙三种产品，固定成本500000元，有关资料见下表（单位：元）：要求：（1）计算各产品的边际贡献；（2）计算加权平均边际贡献率；（3）根据加权平均边际贡献率计算预期税前利润。 4、某企业每年耗用某种材料3 600千克，单位存储成本为2元，一次订货成本25元。则经济订货批量、每年最佳订货次数、最佳订货周期、与批量有关的存货总成本是多少？ 5．有10个同类企业的生产性固定资产年平均价值和工业总产值资料如下：

（1）说明两变量之间的相关方向；（2）建立直线回归方程；（3）估计生产性固定资产（自变量）为1100万元时总产值（因变量）的可能值。 6、某商店的成本费用本期发生额如表所示，采用账户分析法进行成本估计。首先，对每个项目进行研究，根据固定成本和变动成本的定义及特点结合企业具体情况来判断，确定它们属于哪一类成本。例如，商品成本和利息与商店业务量关系密切，基本上属于变动成本；福利费、租金、保险、修理费、水电费、折旧等基本上与业务量无关，视为固定成本。其次，剩下的工资、广告和易耗品等与典型的两种成本性态差别较大，不便归入固定成本或变动成本。对于这些混合成本，要使用工业工程法、契约检查法或历史成本分析法，寻找一个比例，将其分为固定和变动成本两部分。 7、某企业每年耗用某种材料3 600千克，单位存储成本为2元，一次订货成本25元。则经济订货批量、每年最佳订货次数、最佳订货周期、与批量有关的存货总成本是多少？ 8、某生产企业使用A零件，可以外购，也可以自制。如果外购，单价4元，一次订

(完整版)《数据、模型与决策》-历年真题的选择题

1. 从调查对象（总体）中抽取一部分单位组成样本，然后根据样本调查的结果，对总体情况进行推断，称之为抽样调查。抽取一部分单位时应遵照（） A ．判断原则 B.参与原则 C.随机原则 D.程序原则 2. 先从总体中随机抽取一个较大的样本，获得第一重样本，然后再从第一重样本中随机抽取一个较小的样本即第二重样本，利用这第二重样本，对研究目标进行统计推断，这种抽样组织方式叫做（） A.类型抽样调查 B.简单抽样调查 C.阶段抽样调查 D.双相抽样调查 3. 在调查工作已经完成，进入数据编辑和整理阶段所用的评估数据质量的方法统称为（） A.相对技术 B.抽样技术 C.后验技术 D.误差分析 4. 在统计分组的基础上形成的样本单位在各个组间的分配，叫做（） A.直方图 B.交叉分类表 C.频数 D.频数分布 5. 在频数分布中，观察值中出现次数最多的数值就是（） A.算术平均数 B.众数 C.四分位数 D.中位数 6. 在若干个能够互相比较的资料组中，把产生变异的原因明确区分出来的方法，叫做（） A.方差分析 B.回归分析 C.描述分析 D.样本推断 7. 对一元线性回归i i i x y εβα++= ,β反映了自变量对因变量的（） A.正向影响 B.负向影响 C.边际影响 D.回归影响 8. 时间序列各期增长量接近于常数，可拟合（） A.指数曲线模型 B.直线模型 C.抛物线模型 D.指数平滑模式 9. 顾客在排队系统中等待时间和服务时间的和叫做（） A.排队长 B.队长 C.等待时间 D.逗留时间 10. 在库存管理中，需求是库存系统的（） A.输出 B.输入 C.订货 D.变量 11. 运用数据模型开展定量分析，其根本目标是（） A ．管理决策 B.数量分析 C.理论指导 D.科学管理 12. 主要为搜集某一时点或一定时期内现象总量资料而专门组织的、一次性全面调查称为（） A.抽样调查 B.实验设计 C.普查 D.参与观察 13. 从总体N 个单位中抽取n 个单位组成样本时，保证每一个单位被抽出来的概率相等，这种抽样方法叫做（） A.等距抽样 B.简单随机抽样 C.分层抽样 D.整群抽样 14. 把非定量的文献史料、语言习惯等带有特征的因素设法转化成可以量化处理的数据，然后对这些数据进行定量分析并做出判断的方法叫做（）

数据挖掘-决策分析

实验报告一：决策树方法实验目的：使用SQL Server Business Intelligence Development Studio 对上述数据建立数据立方体，并进行数据挖掘分析，挖掘的知识类型不限，将挖掘过程和结果形成实验报告。实验内容： (1) 利用给定的数据库，新建一个数据挖掘项目； (2) 依次建立数据源，数据源视图，维度，多维度数据集，挖掘机构； (3) 选择不同的算法对挖掘的结果进行分析，预测. (4) 根据以上分析，提出可以执行的决策实验步骤：创建Analysis Services 项目更改存储数据挖掘对象的实例创建数据源视图创建用于目标邮件方案的挖掘结构创建目标邮件方案的第一步是使用Business Intelligence Development Studio 中的数据挖掘向导创建新的挖掘结构和决策树挖掘模型。在本任务中，您将基于Microsoft 决策树算法创建初始挖掘结构。若要创建此结构，需要首先选择表和视图，然后标识将用于定型的列和将用于测试的列 1.在解决方案资源管理器中，右键单击“挖掘结构”并选择“新建挖掘结构”启动数据挖掘向导。 2.在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。

3.在“选择定义方法”页上，确保已选中“从现有关系数据库或数据仓库”，再单击“下一步”。 4.在“创建数据挖掘结构”页的“您要使用何种数据挖掘技术？”下，选择“Microsoft 决策树”。 5.单击“下一步”。 6.在“选择数据源视图”页上的“可用数据源视图”窗格中，选择 Targeted Mailing。可单击“浏览”查看数据源视图中的各表，然后单击“关闭”返回该向导。 7.单击“下一步”。 8.在“指定表类型”页上，选中vTargetMail 的“事例”列中的复选框以将其用作事例表，然后单击“下一步”。稍后您将使用 ProspectiveBuyer 表进行测试，不过现在可以忽略它。 9.在“指定定型数据”页上，您将为模型至少标识一个可预测列、一个键列以及一个输入列。选中BikeBuyer行中的“可预测”列中的复选框。 10.单击“建议”打开“提供相关列建议”对话框。只要选中至少一个可预测属性，即可启用“建议”按钮。“提供相关列建议”对话框将列出与可预测列关联最密切的列，并按照与可预测属性的相互关系对属性进行排序。显著相关的列（置信度高于 95%）将被自动选中以添加到模型中。查看建议，然后单击“取消”忽略建议。 11.确认在CustomerKey行中已选中“键”列中的复选框。

基于相对熵的模糊多属性决策的多目标规划方法

第３１卷第１期四川兵工学报２０１０年１月【基础研究】基于相对熵的模糊多属性决策的多目标规划方法膏陶志富，周礼刚，陈华友（安徽大学数学科学学院，合肥２３００３９）摘要：针对属性权系数部分已知且属性值为梯形模糊数的多属性决策问题，提出一种基于相对熵的多目标规划决策方法．该方法在梯形模糊数归一化的基础上，引进了梯形模糊数的期望值的概念，给出属性的理想值和负理想值，根据相对熵的意义，建立了权系数确定的多目标规划模型，并探讨了模型的求解方法．最后，实例分析表明所提方法的可行性和有效性．关键词：多属性决策；梯形模糊数；相对熵；多目标规划中图分类号：０２２文献标识码：Ａ文章编号：１００６一０７０７（２０１０）０１—０１３２—０４多属性决策是指对于给定的有限个选择方案，决策者根据事先确定的各个方案若干个属性值，按照某种决策准则进行多方案排序．多属性决策广泛应用于社会、经济、管理等诸多领域．对于多属性决策问题，无论采取什么样的求解方法，一般需要确定各属性的相对重要程度，而重要程度往往用属性的权系数来反映，权系数越大则其对应的属性就越重要．因此权系数的正确确定，对于多属性决策问题的正确决策具有十分重要的作用．目前权系数确定的方法有多种．大体上可分为主观赋权方法和客观赋权方法２大类¨－２］．而客观赋权法是通过建立一定的数学模型计算出权重系数．客观赋权法显著的特点是存在赋权的客观标准，通过计算得出评价指标的权重系数，而不是人为给定的．由于客观事物的不确定性和人们思维的模糊性，人们在决策过程中可能给出模糊信息．比如三角模糊数或梯形模糊数．对于模糊多属性决策问题的研究也是学术界研究的一个热点问题之一，并取得了大量的研究成果Ｈ－７１．然而目前模糊多属性决策大多处理的是三角模糊数信息的，且属性权重信息是已知的情形．本文试图探讨决策信息是梯形模糊数，且属性权重是部分已知的模糊多属性决策问题．相对熵是用来度量２个概率分布的符合程度的¨４。，因此提出一种基于相对熵的模糊多属性决策多目标规划方法，并探讨了模型的求解．实例分析表明所提方法是可行和有效的．１预备知识定义１‘２】。称翩为１个梯形模糊数，若其隶属函数满足ｐ薪（菇）＝（茗一Ｚ）／（ｍ—Ｚ），ｌ＜菇＜ｍ（茹一“）／（ｎ一Ⅱ），ｎ＜茗＜Ⅱ１．ｍ≤菇≤万０，其他记为翩＝（Ｚ，ｍ，ｎ，“），其中ｚ＜ｍ≤ｎ＜ｕ．特别地，若ｍ＝，ｌ，则厨退化为一个三角模糊数．定义２‘８—９１设毛，扎≥ｏ，ｉ＝１，２，…，珏，且１＝二石‘≥五Ｙｉ，则称１２ｌ１２１睾收稿日期：２００９—１２—０２基金项目：国家自然科学基金资助项目（７０５７１００１）。安徽省优秀青年科技基金资助项目（０８０４０１０６８３５），安徽省自然科学基金资助项目（０７０４１６２４５），安徽高等学校省级教学研究项目（２００７ｊｙｘｍｌ７７），安徽大学人才队伍建设项目．作者简介：陶志富（１９８５一），男，硕士研究生，主要从事运筹与管理研究；陈华友（１９６９一），男，安徽和县人，博士，教授，主要从事运筹与管理，预测和决策分析研究．万方数据