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系统决策概述
定义与特点(tèdiǎn)
问题与模型
系统决策的分类
系统决策的步骤
系统决策的原则
确定型决策方法
定义与条件
决策方法——线性规划法
完全不确定型决策方法
五种决策原则
风险型决策方法
最大可能法
决策表法
决策树法
决策矩阵法
风险估计(gūjì)
贝叶斯决策方法
系统决策中的几个问题
灵敏度分析
系统决策中的效用理论
系统决策中的领导者
第一页，共五十页。
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由于完全不确定型决策没有统一的客观标准(biāozhǔn)，从而给实际应用带来不便，因此人们希望能够确定自然状态的概率分布，使不确定型决策转化为风险型决策，以便采用期望值准则这个成熟而有效的定量分析方法加以解决。
贝叶斯决策(juécè)
风险型决策(juécè)的正确性主要依赖于什么？
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确定自然状态的概率分布的两种途径：
(1)统计概率：根据历史资料用数理统计的方法确定
(2)主观(zhǔguān)概率：决策者或专家根据经验加以估计。
概率估计的准确程度取决于所掌握情报资料的多少和详细程度，但是为了获取情报，需要进行调查研究等活动，要消耗人财物力。因此，需要权衡是否需要再作调查或试验，以及需要投入多少人力和财力去获取新的情报。
贝叶斯决策法就是运用概率论中的贝叶斯定理解决这类问题的方法。涉及统计决策的先验概率和后验概率。
贝叶斯决策(juécè)
第三页，共五十页。
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贝叶斯决策(juécè)
一、贝叶斯定理(dìnglǐ)
设A、B为两个随机事件，它们(tā men)发生的概率分别为P(A) 、P(B)， P(AB)表示A、B同时发生的概率。
所谓条件概率是指在事件B发生的前提〔条件〕下，A发生的概率，记为P(A|B)．
或
而根据全概率公式
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贝叶斯决策(juécè)
可以(kěyǐ)得到贝叶斯公式：
上式说明，事件(shìjiàn)Bj发生的概率和Bj发生条件下Ai发生的概率，就可以求得在事件Ai发生的前提下，Bj发生的概率。
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1、根本概念
(1)先验概率〔事前概率〕
指进行试验前各自然状态的概率，它反映了各种自然状态发生的可能性，一般(yībān)是根据以往的经验得出，且发生在试验前，因此称为先验概率。
(2)后验概率〔事后概率〕
在做试验以后，利用试验结果对上述自然状态概率进行修正，得出的概率称为后验概率或事后概率。
贝叶斯决策(juécè)
二、贝叶斯决策(juécè)
第六页，共五十页。
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贝叶斯决策(juécè)
2、求解思路
首先根据经验得出各自然状态Si及其发生的概率P(Si)，即先验概率；进而通过各种方法收集到与各状态有关的数据资料H，并通过这些资料得到P(H|Si)概率；
最后根据上述两概率，运用贝叶斯公式，得出P(Si|H)即后验概率，使决策者根据H及P(Si|H)做出更切合实际的决策。
由于资料更加充分和准确，往往使收益的期望值增加，增加的期望值就是新的情报资料的价值，但它能否补偿为获取这些资料所付出的代价，需要(xūyào)进行比较方可确定。
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三、应用(yìngyòng)举例
某公司考虑生产一种新产品，新产品的销售情况将取决于市场需求情况。经理在预测前已预见到生产后销售结果为好、中、差三种情况的概率(gàilǜ)及相应的盈利额如下：
销售结果预测
先验概率P(Bj)
盈利额（万元）
B1(好)
B2(中)
B3(差)
15
1
-6
试对两个问题进行决策：〔1〕是否值得做一次市场调查，以获取市场需求出现好、中、差的后验概率；〔2〕是否生产(shēngchǎn)这种新产品。设市场调查费用估算需6000元。
贝叶斯决策
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公司过去的有关(yǒuguān)资料
P(Ai|Bj)
实际销售结果
B1(好)
B2(中)
B3(差)
调
查
结
论
A1(好)
A2(中)
A3(差)
合计
1
1
1
贝叶斯决策(juécè)
第九页，共五十页。
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全概率(gàilǜ)
P(AiBj)
实际销售结果
B1(好)
B2(中)
B3(差)
P(Ai)
调
查
结
论
A1(好)
A2(中)
A3(差)
P(Bj)
贝叶斯决策(juécè)
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