1.1.4决策方法要点课件.ppt
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- 1.1 决策 方法 要点 课件
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1、决策的方法一、定性决策方法(一)集体决策方法 头脑风暴法(A. F. Osborn) 对别人的建议不作任何评价 建议越多越好 鼓励独立思考 补充和完善已有建议 名义小组技术 德尔菲技术二、定量决策方法(一)确定型决策方法1.线性规划确定影响目标大小的变量列出目标函数方程找出实现目标的约束条件求出最优解 例1 某企业生产两种产品:桌子和椅子,它们都要经过制造和装配两道工序,有关资料如表1所示。假设市场状况良好,企业生产出来的产品都能卖出去,试问何种组合的产品使企业利润最大?这是一个典型的线性规划问题 桌子 椅子 工序可利用时间(小时) 在制造工序上的时间(小时) 2448在装配工序上的时间(小时
2、)4260单位产品利润(元) 86 第一步 确定影响目标大小的变量。在本例中,目标是利润,影响利润的变量是桌子数量X1和椅子数量X2第二步 列出目标函数方程:8X1+6X2 第三步 找出约束条件。在本例中,两种产品在一道工序上的总时间不能超过该道工序的可利用时间,即 制造工序:2X1十4X248 装配工序:4X1十2X260 除此之外,还有两个约束条件,即非负约束: X10 X2O第四步 求出最优解最优产品组合。通过图解法,求出上述线性规划问题的解为X112和X26,即生产12张桌子和6把椅子使企业的利润最大。可获得最大利润为132元。 (一)确定型决策方法2.量本利分析(盈亏平衡分析法) 固
3、定成本 变动成本 保本产量 安全边际(率) 作业:某企业生产某产品的总固定成本为60000元,单位变动成本为每件1.8元,产品价格为每件3元。假设某方案带来的产量为l00000件,问该方案是否可取?用 量 本 利 方 法 解 此 题 代数法是用代数式来表示产量、成本和利润的关系的方法。 假设P代表单位产品价格,Q代表产量或销售量,F代表总固定成本,v代表单 位变动成本,代表总利润,代表单位产品贡献(CP一V) (单位产品贡献是指多生产一个单位产品给企业带来的利润增量)。 a求保本产量。 企业不盈不亏时,P*QF+v*Q 所以保本产量QF(P一v)Fc b求保目标利润的产量。 设目标利润为,则P
4、*Q=F十v*Q十 所以保目标利润的产量Q(F十)(P一V) (F十)/C c求利润。 p*Q-F-v*Q d.求安全边际和安全边际率。 安全边际=方案带来的产量一保本产量 安全边际率安全边际方案带来的产量 例:某厂生产一种产品。其总固定成本为200000元;单位产品变动成本为10元;产品销价为15元。 求:(1)该厂的盈亏平衡点产量应为多少? (2)如果要实现利润20000元时,其产量应为多少? 解:(1)Q=F/P-V Q=200000/15-10=40000(件) 即当生产量为40000件时,处于盈亏平衡点上。 (2)Q=(200000+20000)/(15-10)=44000(件) 即
5、当生产量为44000件时,企业可获利20000元。二、定量决策方法(二)风险型决策方法决策树法决策点,引出的两条直线叫方案枝自然状态点,引出的两条直线叫概率分枝结果点,期望收益 例三、某洗衣机厂,根据市场信息认为单缸洗衣机将不受消费者欢迎,双缸洗衣机可以上马,现在有两种方案可供选择:A1:把原生产单缸洗衣机生产线改造扩建为生产双缸机的生产线;A2:保留原生产单缸机的生产线,新建一条生产双缸机的专门生产线。据预测,双缸机销路好的概率估计为0.7,销路不好的概率为0.3。在两种情况下各方案的益损值如下表12.试求最优方案。 益损值单位:百万元 解:根据以上资料,可绘出如下图1所示的决策树: Si
6、AiS1:销路好S1:销路差p1 = 0.7 p2 = 0.3A18030A2100-30 图1 图中,方格表示决策点,从决策点引出的分支称为方案分支(或策略分支),分支数就是可能的方案数,如本例中有两个方案即从方格引出两条方案分支A1、A2 。 圆圈表示状态点,从状态点引出全部状态分支 1A1A2S1: p1=0.7S2: p2=0.3S1: p1=0.7S2: p2=0.38030100-306561 6532 (或概率分支)。在状态分支上标明该状态出现的概率。 三角形表示结果点,旁边的数字表示这一方案在相应状态下的益损值。 在绘制决策树时,对决策点和状态点进行编号,号码就写在方格或圆圈中
7、。对各状态点计算益损值的期望值,写在圆圈的上方。 在本例中: 状态点2: E1 = 0.780 + 0.330 = 65 状态点3: E2 = 0.7100 + 0.3(-30) = 61 因此在状态点2和3的上方分别标上 65 和 61。 计算完从一个决策点引出的所有方案分枝所连接的状态点的期望值后,按目标要求删去不合要求的方 案分枝,把保留下来的方案分枝所连接的状态点上的数字移到决策点上方。本例中,要求期望值较大,因此删去A2分枝(图中用卄表示)。保留A1分枝,把状态点2上的数字移到决策点的上方。现在决策树已绘完,最优决策方案是 A1 。 由这个例子可以看出,决策树的绘制可分为建树和计算期
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