第一章决策分析概述决策分析的差不多要素（简答1）决策者：决策主体，能够是个体业能够是群体。
决策者受社会、政治、经济、文化、心理等因素的阻碍。
决策目标：能够是单个目标，也能够是多个目标。
决策方案：有明确方案和不明确方案两种。
前者是指有有限个明确的方案。
后者一般只是对产生方案可能的约束条件加以描述而方案本身可能是无限个，要找出合理或最优的方案可借助运筹学的线性规划等方法。
自然状态：决策者无法操纵但能够预见的决策环境客观存在的各种状态。
自然状态可能是确定的，也可能是不确定，其中不确定的又分为离散和连续两种情况。
决策结果：各种决策方案在不同自然状态下所出现的结果。
决策准则：评价方案是否达到决策目标的价值标准，即选择方案的依据，与决策者的价值取向或偏好有关。
决策分析的分类（名词解释1）长期决策和短期决策长期决策是指有关组织今后进展方向的长远性、全局性的重大决策，又称长期战略决策，如投资方向的选择、人力资源的开发和组织规模的确定等。
短期决策是为实现长期战略目标而采取的短期策略手段，又称短期战术决策，如企业日常营销、物资储备以及生产中资源配置等问题的决策都属于短期决策。
个人决策和组织决策依照决策者具有个人身份和组织身份如此两种身份，将决策分为个人决策和组织决策。
个人决策是决策者为满足其个人的目的或动机而以个人的目的或动机而以个人身份作出的决策。
如个人职业选择、生活方式的选择等差不多上个人决策问题。
组织决策是与某个组织或群体的目标直接相关的决策，它与个人的目的没有直接关系。
战略决策、治理决策和业务决策依照所要解决的问题性质，决策分为战略决策、治理决策和业务决策。
（安东尼模式）战略决策是指组织机构为了自身与变化的环境适应和谋求进展的决策。
这种决策是为了解决全局性、长远性和全然性的问题。
治理决策是为了实现既定战略而进行的打算、组织、指挥与操纵的决策业务决策亦称战术决策，是具体业务部门为了提高工作质量及日常业务效率而进行的决策。
程序化决策和非程序化决策依照问题出现的重复性及决策程序的规范性划分（西蒙模式）程序化决策(也称为结构化决策）：是指那些常规的反复出现的决策，这类决策一般都有明确的决策目标和决策准则，而且能够按一定的程序进行，不管是领导者或办事员都可按此程序加以解决。
这类决策在中层和基层居多。
非程序化决策(也称非结构化决策）：是指不经常出现的、复杂的、专门的决策。
确定型决策和非确定性决策（重点）依照决策问题所处的自然状态不同来划分。
确定型决策：存在一种自然状态的决策。
非确定型决策：存在两个或两个以上可能状态而哪种状态发生又不确定的决策。
分为三类：竞争型决策风险型决策不确定型决策单项决策和序贯决策依照决策过程是否连续来划分。
单项决策（静态决策）：解决的是某个时点或某段时刻的决策。
序贯决策（动态决策）：一系列在时刻上有先后顺序的决策，这些决策相互关联，前一个决策直接阻碍后一项决策。
单目标决策和多目标决策按决策所要求达到的目标的数量，能够将决策划分为单目标决策和多目标决策。
定性决策和定量决策按决策问题的量化程度，能够将决策分为定性决策和定量决策。
单目标决策和多目标决策按决策所要求达到的目标的数量，能够将决策划分为单目标决策和多目标决策。
定性决策和定量决策按决策问题的量化程度，能够将决策分为定性决策和定量决策。
决策分析的步骤（简答2）发觉与分析问题问题的存在是决策分析的前提，所有的决策分析差不多上为了解决特定的问题而进行的。
问题是指决策对象的现实状态与期望状态之间存在的需要缩小或排除的差距。
确定决策目标目标是在一定的环境和条件下，决策系统所期望达到的状态。
它是拟定方案、评估方案和选择方案的基准，也是衡量问题是否得以解决的指示器。
拟定各种可行的备择方案拟定方案确实是查找解决问题，实现目标的方法和途径。
分析、比较各备择方案，从中选出最优方案狭义的选择方案确实是“拍板”。
广义的选择方案还包括方案的分析与评价。
决策的执行、反馈与调整等实施后应追踪操纵，针对方案实施过程中出现的新情况、新问题以及确定决策目标、拟定决策方案时未考虑到的因素，对决策方案进行反馈修正。
第三章风险型决策（计算题，一道题25分）决策树差不多分析法决策树所用图标（画图课后题1，2，3）概率枝：从状态节点引出的若干条直线，每条直线代表一种自然状态及其可能出现的概率（每条分枝上面注明自然状态及其概率）。
结果点：画在概率枝的末端的一个三角节点。
在结果点处列出不同的方案在不同的自然状态及其概率条件下的收益值或损失值。
运用决策树进行决策的步骤依照实际决策问题，以初始决策点为树根动身，从左至右分不选择决策点、方案枝、状态节点、概率枝等画出决策树。
从右至左逐步计算各个状态节点的期望收益值或期望损失值，并将其数值标在各点上方。
在决策点将各状态节点上的期望值加以比较，选取期望收益值最大的方案。
对落选的方案要进行“剪枝”，即在效益差的方案枝上画上“//”符号。
最后留下一条效益最好的方案。
应用实例1.某市果品公司预备组织新年（双节）期间柑橘的市场供应，供应时刻可能为70天。
依照现行价格水平，假如每公斤柑橘进货价格为3元，零售价格位4元，每公斤的销售纯收益为1元。
零售经营新奇果品，一般进货和销售期为一周（7天），假如超过一周没有卖完，便会引起保管费和腐烂损失的较大上升。
假如销售时刻超过一周，平均每公斤损失0.5元。
依照市场调查，柑橘销售量与当前其他水果的供应和销售情况有关。
假如其他水果供应充分，柑橘销售量将为6000公斤；假如其他水果供应销售不足，则柑橘日销售量将为8000公斤；假如其他水果供应不足进一步加剧，则会引起价格上升，则柑橘的日销售量将达到10000公斤。
调查结果显示，在此期间，水果储存和进货状况将引起水果市场如下变化：5周时其他水果价格上升，3周时其他水果供应稍不足，2周时其他水果充分供应。
现在需提早两个月到外地订购柑橘，由货源地每周发货一次。
依照以上情况，该公司确定进货期为一周，并设计了3种进货方案：A1进货方案为每周进货10000×7=70000（公斤）；A2进货方案为每周进货8000×7=56000（公斤）；A3进货方案为每周进货6000×7=42000（公斤）。
在“双节”到来之前，公司将决策选择哪种进货方案，以便做好资金筹集和销售网点的布置工作。
解：分析原问题，柑橘的备选进货方案共有3个，每个备选方案面临3种自然状态，因此，由决策点动身，右边连出3条方案枝，末端有3个状态节点，每个节点分不引出3条概率枝，在概率枝的末端有9个结果点，柑橘日销售量10000公斤、8000公斤、6000公斤的概率分不为0.5、0.3、0.2.将有关数据填入决策树种分不计算状态节点②③④处的期望收益值，并填入节点②:70 000×0.5+49 000×0.3+28 000×0.2=55 300节点③：56 000×0.5+56 000×0.3+35 000×0.2=51 800节点④：42 000×0.5+42 000×0.3+42 000×0.2=42 000比较状态节点处的期望收益值，节点②处最大，故应将方案枝A2、A3剪枝，留下A1分支，A1方案即每周进货70 000公斤为最优方案。
2.多阶决策分析1.某连锁店经销商预备在一个新建居民小区兴建一个新的连锁店，经市场行情分析与推测，该店开业的头3年，经营状况好的概率为0.75，营业差的概率为0.25；假如头3年经营状况好，后7年经营状况也好的概率可达0.85；但假如头3年经营状态差后7年经验状态好的概率仅为0.1，差的概率为0.9。
兴建连锁店的规模有两个方案：一是建中型商店。
二是先建小型商店，若前3年经营效益好，再扩建为中型商店。
各方案年均收益及投资情况如表3-7所示。
该连锁店治理层应如何决策？解：决策分析步骤：（1）依照问题，绘制决策树，如图3-5所示。
（2）计算各节点及决策点的期望损益值。
从右向左，计算每个节点处的期望损益值，并将计算结果填入图3-5的相应各节点处。
节点⑧：（150×0.85+10×0.15）×7-210=693节点⑨：(60×0.85+2×0.15) ×7=359.1关于决策点⑥来讲，由于扩建后可得净收益693万元，而不扩建只能得净收益359.1万元。
因此，应选择扩建方案，再决策点⑥处可得收益693万元，将不扩建方案枝剪掉。
因此有：节点⑥：693节点④：(150×0.85+10×0.15) ×7=903节点⑤：(150×0.1+10×0.9) ×7=168节点⑦：(60×0.1+2×0.9) ×7=54.6节点②：(100×0.75+10×0.25) ×3+903×0.75+168×0.25-400=551.75节点③：(60×0.75+2×0.25) ×3+54.6×0.25+693×0.75-150=519.93）剪枝决策。
比较放个方案能够看出，建中型商店可获净收益551.75万元。
先建小商店，若前3年效益好再扩建，可得净收益519.9万元，因此，应该选择建中型商店的方案为最佳方案，对另一个方案进行剪枝。
2.某企业各种生产方案下的效益值(单位：万元)解：那个问题是一个典型的多级（二级）风险型决策问题，下面仍然用树型决策法解决该问题。
(1)画出决策树(2) 计算期望效益值，并进行剪枝：①状态结点V7的期望效益值为EV7＝(-200)×0.1+50×0.5+150×0.4＝65（万元）；状态结点V8的期望效益值为EV8＝(-300)×0.1+50×0.5+250×0.4＝95（万元）。
由于EV8>EV7，因此，剪掉状态结点V7对应的方案分枝，并将EV8的数据填入决策点V4，即令EV4＝EV8＝95（万元）。
②状态结点V3的期望效益值为EV3＝(-100)×0.1+0×0.5+100×0.4＝30（万元）。
因此，状态结点V1的期望效益值为EV1=30×0.2+95×0.8=82(万元)。
③状态结点V9的期望效益值为EV9＝(-200)×0.1+0×0.5+200×0.4＝60（万元）；状态结点V10的期望效益值为EV10＝(-300)×0.1+(-250)×0.5+600×0.4＝85（万元）。