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最新决策树例题分析及解答_(1)复习课程
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• 计算完毕后,开始对决策树进行剪枝, 在每个决策结点删去除了最高期望值以 外的其他所有分枝,最后步步推进到第 一个决策结点,这时就找到了问题的最 佳方案
• 方案的舍弃叫做修枝,被舍弃的方案用 “≠”的记号来表示,最后的决策点留 下一条树枝,即为最优方案。
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• A1、A2两方案投资分别为450万和240 万,经营年限为5年,销路好的概率为 0.7,销路差的概率为0.3,A1方案销 路好、差年损益值分别为300万和负60 万;A2方案分别为120万和30万。
• 建设大工厂需要投资600万元,可使用10年。销路好 每年赢利200万元,销路不好则亏损40万元。
• 建设小工厂投资280万元,如销路好,3年后扩建,扩 建需要投资400万元,可使用7年,每年赢利190万元。 不扩建则每年赢利80万元。如销路不好则每年赢利60 万元。
• 试用决策树法选出合理的决策方案。 经过市场调查, 市场销路好的概率为0.7,销路不好的概率为0.3。
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➢ 计算各点的期望值: • 点②:0.7×200×10+0.3×(-40)×10-600(投资)
=680(万元) • 点⑤:1.0×190×7-400=930(万元) • 点⑥:1.0×80×7=560(万元) ➢ 比较决策点4的情况可以看到,由于点⑤(930万元)
与点⑥(560万元)相比,点⑤的期望利润值较大, 因此应采用扩建的方案,而舍弃不扩建的方案。 ➢ 把点⑤的930万元移到点4来,可计算出点③的期望利 润值: • 点③:0.7×80×3+0.7×930+0.3×60×(3+7)-280 = 719(万元)
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决策过程如下:画图,即绘制决策树
• A1的净收益值=[300×0.7+(-60)×0.3] ×5-450=510 万
• A2的净收益值=(120×0.7+30×0.3)×5-240=225万 • 选择:因为A1大于A2,所以选择A1方案。 • 剪枝:在A2方案枝上打杠,表明舍弃。
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例题
• 为了适应市场的需要,某地提出了扩大电视机生产的 两个方案。一个方案是建设大工厂,第二个方案是建 设小工厂。
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680万元 2
建大厂
销路好(0.7) 销路差(0.3)
200万元 -40万元
1 719万元
建小厂
扩建 5 销路好(0.7) 930万元
销路好(0.7) 4 不扩建
930万元
6 销路好(0.7)
3
560万元
719万元
销路差(0.3)
前3年,第一次决策
后7年,第二次决策
190万元
80万元 60万元
决策树例题分析及解答_(1)
解:玉米、棉花、花生和种植面积分别为X1,X2,X3公顷,依 题意列出线性规划模型。
目标函数:S=1500X1+1800X2+1650X3——极大值 约束条件:X1+X2+X3≤33.333 60X1+105X2+45X3≤2800 2250X1+2250X2+750X3≤63000 8250X1≤165000 X1,X2,X3≥0 采用单纯形法求出决策变量值: X1=20公顷 X2=5.333公顷 X3=8公顷
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状态节点
2 方案分枝
1 决策结点
方案分枝
3
状态节点
概率分枝 4 结果节点
概率分枝 5 结果节点
概率分枝 6
结果节点
概率分枝 7
结果节点
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• 应用决策树来作决策的过程,是从右向 左逐步后退进行分析。根据右端的损益 值和概率枝的概率,计算出期望值的大 小,确定方案的期望结果,然后根据不 同方案的期望结果作出选择。
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决策方案评价
作物类别
玉米 棉花 花生 合计 资源供给量 资源余缺量
占用耕 忙季耗用 灌水用量 地面积 工日数 (立方米) (公顷)
20
1200
45000
5.333
560
12000
8
36060ຫໍສະໝຸດ 033.3332120
63000
33.333
2800
63000
0
680
0
总产量 (千瓦)
165000 40000
自然状态 概率 建大厂(投资25 建小厂(投资10
万元)
万元)
原料800担 0.8 原料2000担 0.2
13.5 25.5
15.0 15.0
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补充: 风险型决策方法——决策树方法
• 风险决策问题的直观表示方法的图示法。因为图的形状 像树,所以被称为决策树。
• 决策树的结构如下图所示。图中的方块代表决策节点, 从它引出的分枝叫方案分枝。每条分枝代表一个方案, 分枝数就是可能的相当方案数。圆圈代表方案的节点, 从它引出的概率分枝,每条概率分枝上标明了自然状态 及其发生的概率。概率分枝数反映了该方案面对的可能 的状态数。末端的三角形叫结果点,注有各方案在相应 状态下的结果值。
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➢最后比较决策点1的情况: • 由于点③(719万元)与点②(680万元)
相比,点③的期望利润值较大,因此取 点③而舍点②。这样,相比之下,建设 大工厂的方案不是最优方案,合理的策 略应采用前3年建小工厂,如销路好,后 7年进行扩建的方案。
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决策树法的一般程序是: (1)画出决策树图形 决策树指的是某个决策问题未来发展情 况的可能性和可能结果所做的估计,在图纸上的描绘决策树 (2)计算效益期望值 两个行动方案的效益期望值计算过程: 行动方案A1(建大厂)的效益期望值: 13.5×0.8×10+25.5×0.2×10-25=134万元 行动方案A2(建小厂)的效益期望值: 15×0.8×10+15×0.2×10-10=140万元 (3)将效益期望值填入决策树图 首先在每个结果点后面填上 相应的效益期望值;其次在每个方案节点上填上相应的期望值, 最后将期望值的角色分支删减掉。只留下期望值最大的决策分 支,并将此数值填入决策点上面,至此决策方案也就相应选出
120000
利润量 (元)
30000 9600
13200 52800
在生产出16.5万公顷玉米的前提下,将获得 5.28万元的利润,在忙劳动力资源尚剩余680 个工日可用于其他产品生产。
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例 : 设某茶厂计划创建精制茶厂,开始有两个方案,方案 一是建年加工能力为800担的小厂,方案二是建年加工能 力为2000担的大厂。两个厂的使用期均为10年,大厂投 资25万元,小厂投资10万元。产品销路没有问题,原料来 源有两种可能(两种自然状态):一种为800担,另一种为 2000担。两个方案每年损益及两种自然状态的概率估计值 见下表