第三章 決策量化方法 決策量化方法總論 決策準則、程序及方法；定量分析；量化方法概論；量化工具簡介；案例分析 決策量化方法簡介 一、決策量化方法總論 （一）決策準則、程序及方法 決策準則： 獨立決策（決策）：只是面向自然量因素、內部因素的決策，不考慮社會因素。 互動性決策（對策論）：即考慮自然對象，又考慮社會（競爭對手）的因素，決策取決于決策者對社會其它決策者決策的猜度。 不同的決策，遵守不同的決策準則。 獨立決策原則及程序 開始 是否信息充足？ 使用信息充足的獨立 決策原則及方法 原則：最優(yōu)化原則等 方法：模型化決策法、 決策分析法等 執(zhí)行信息不充足決策原則及方法 決策原則：廣泛影響性、隨機性 方法： (1) 數據挖掘 (2) 邊際性決策法 (3) 不確定性決策法 (4) 不完備信息決策法等 結束 否 是 互動決策準則、程序與方法 開始 信息充足？ 對抗？ 總體原則：綜合原則、類型原則 戰(zhàn)否？ 戰(zhàn)而必勝 的原則 不戰(zhàn)而勝 的原則 合作？ 補償？ 對抗性原則 及方法 非合作原則 及方法 非補償原則 及方法 補償原則 及方法 結束 o o o 決策思路 決策框架 影響 利潤 低利潤 降低成本 降低 價格 減少雇 用人數 影響行 業(yè)關系 增加雇 用人數 影響生產中 的其他方面 招聘 增加銷售 改變營 銷戰(zhàn)術 提高價格 降低銷售 重新安排 生產計劃 勞動力安 排的改變 低 利 潤 問 題 圖 舉例 山西太原幾大超市營銷策略比較 華宇 價格 美特好 結算、服務、退貨 華聯 促銷 山姆士 促銷、價格、打折 田森 促銷方式、質量、價格、服務 沃爾瑪 書、商場布置 制定決策 /解決問題的步驟 觀察 決策方法 識別問題 設定目標 數據挖掘 量化方法 量化方法 決策方案 控制 實施 決策選擇 備選方案 量化方法 量化方法 量化方法 決策方法 決策問題分類：確定型、風險型、不確定型 確定型：決策環(huán)境完全確定的條件下進行的，決策結果也是確定的； 風險型：決策環(huán)境不確定，但對于各自然狀態(tài)發(fā)生的概率，決策者可以預先估計或計算出來； 不確定型：決策環(huán)境不確定，對于各自然狀態(tài)發(fā)生的概率，決策者可無法預先估計或計算出來； （二）定量分析 組織內存在 的問題 定量分析 定性分析 決策者經驗，不能 用量化的因素 決策者技巧 知識和經驗 綜合評價 與評估 決策 管理科學的方法，挖掘現有數據 產生的信息進行分析，決策支持 動態(tài)反饋控制 （三）決策量化方法概論 問題類型 典 型 的 問 題預 測 對 產 品 的 需 求 有 多 大 ， 需 求 的 類 別 如 何 ， 這 些 將 對 利潤 有 何 影 響 ？財 務 需 要 多 少 資 金 ， 從 何 處 得 到 資 金 ， 成 本 是 多 少 ？人力資源 需 要 多 少 員 工 ，他 們 應 具 有 什 么 技 能 ，留 用 多 長 時 間 ？時 序 什 么 工 作 最 重 要 ， 工 作 的 順 序 如 何 ？資源配置 需 要 什 么 資 源 ， 資 源 是 否 短 缺 ， 我 們 怎 樣 才 能 優(yōu) 先 獲得 短 缺 的 資 源 ？設備更新 設 備 運 轉 狀 況 如 何 ，可 靠 性 如 何 ，什 么 時 候 需 要 更 新 ？庫存控制 我 們 應 保 持 多 少 庫 存 ，什 么 時 候 應 再 訂 貨 ，再 訂 多 少 ？選 址 動 作 的 最 佳 場 所 在 哪 里 ， 需 要 什 么 設 施 ？項目規(guī)劃 項 目 需 要 多 長 時 間 ，哪 些 工 作 最 重 要 ，資 源 如 何 利 用 ？排隊問題 隊 列 多 長 ， 提 供 多 少 個 服 務 臺 ， 我 們 能 提 供 什 么 水 平的服務？量化方法概論 解決方法 典型的辦法 線性規(guī)劃 在線性目標和約束條件間取得最優(yōu)化結果。 目標規(guī)劃 在相對立的目標間尋得妥協。 預 測 設計時間序列，或找到因果關系。 網絡分析 用各種活動和事件的網絡排列來說明項目。 決策分析 比較其他決策的結果。 庫存模型 把庫存的成本降至最低。 統(tǒng) 計 學 從一個抽樣得到普遍結果的推論。 排 隊 論 分析正在等待的隊列的特點。 模 擬 對復雜的問題作動態(tài)觀察。 （四）量化工具簡介 (1) 數據處理及挖掘 數據 信息 支持 (2) 模型：在數據處理的基礎上，挖掘決策變量 與處在變量的深層關系（應用規(guī)劃、決策方法） (3) 計算機模擬 案例分析 案例 1： 制造公司的營業(yè)利潤 康里德公司生產一系列特制的壓力容器，他們計劃 1998年生產 400件，這是他們的最高記錄。他們擴大生產的依據之一就是預期的經濟規(guī)模。換句話說，他們制造的數量越多，單位成本就越低。 該公司以自己的論點做了幾種分析，其中一種分析是基于過去的利潤，可以總結如下： 1995年生產 200件，獲利 3百萬美元； 1996年生產 250件獲利 4百萬美元。他們相信獲利 有關，用方程式表示為： P=50 000 N+600， 000 因此生產 400件的毛利應是： P=50 4002+1000 400+600， 000=9百萬美元 問題 你能從所給出的數字中得到什么其他信息？結果的可靠性如何？ 二、 決策量化方法簡介 商業(yè)電子表格制模（ 概率與統(tǒng)計簡介 基礎運籌學 數據挖掘技術 概率與概率分布 (1) 數權歸納：更易理解、直觀、總體狀態(tài)與趨勢，比較結果，應用于量化方法。 (2) 平均數 = 中位數 眾 數 變動幅度：最大數值 最小數值 絕對商差均值： 標準差 = 方差 i=1 n xi n = i=1 n n n i=1 n 誤差平均均值 = 數據 數據 信息 處理 數據解釋 概率與概率分布 (3) 概率： 事件 (A) 獨立事件概率： P(A B)=P(A)+P(B) (A、 P(A B)=P(A)P(B) 條件概率（貝葉斯定律）： P(A/B)= P(A)=0 P(A)=1 0 P(xP(x x1 概率分布實例 一個中型超市日銷售 500品脫牛奶，標準差為 50品脫。 (a)如果在一天的開門時，該超市有 600品脫的牛奶存貨，這一天牛奶脫銷的概率有多少？ (b)一天中牛奶需求在 450到 600品脫之間的概率有多大？ (c)如果要使脫銷概率為 超市應該準備多少品脫的牛奶存貨？ (d)如果要使脫銷概率為 準備多少品脫的牛奶存貨？ f(x) x 450 500 600 統(tǒng)計抽樣與檢驗方法 系統(tǒng)可靠性分析 可靠性： 1-(1 可靠性： R R R 統(tǒng)計抽樣與檢驗方法 抽樣： 目的是通過收集式考察少數幾個觀察值 (樣本 )，而不是全部可能的觀察值 (總體 )，得出可靠的數據。 抽樣分布： 由隨機樣本得出的分布。 中心極限定理 ( 無論原來總體的分布如何，總體中抽樣取大量的隨機樣本，樣本的均值符合正態(tài)分布。 假 設總體：個數 N， 均值 ，標準差 ； 樣本：個數 n，均值 X，標準差 S； 則： X=， S=/ n 1/2 -(抽樣標準誤差 ) 統(tǒng)計抽樣與檢驗方法 置信區(qū)間： 總體均值在某一范圍內的可信水平。 總體均值的 95%置信區(qū)間為： ( ， X+) 統(tǒng)計抽樣與檢驗方法 案例：全面質量管理 傳統(tǒng)上，有大量的抽樣方法應用于質量控制。近年來，許多組織改變了他們對質量的認識。他們不再設定一個殘次品水平，出不再認為達到了這樣一個水平就說明組織運轉良好。相反，他們代之以“零殘次品”為目標，其實施方法是全面質量管理 (這要求整個組織一起努力，系統(tǒng)改進產品質量。 愛德華 戴明 (開創(chuàng)了全面質量管理工作的專家之一，他將自己的實踐經驗總結為以下 14條。 1 將產品質量作為一貫性的目的。 2 杜絕即使是客戶允許的差錯、延誤、殘次和誤差。 3 停止對于成批檢驗的依賴，從生產開始的第一步就樹立嚴格的質量意識。 4 停止依據采購價格實施獎勵的作法 持切實有效的質量檢測。 5 開發(fā)成本、質量、生產率和服務的持續(xù)改進項目。 6 對全體職員進行正規(guī)培訓。 7 監(jiān)督工作的焦點在于幫助職員把工作做得更好。 8 通過倡導雙向溝通，消除各種懼怕。 9 打破部門間的障礙，提倡通過跨部門的工作小組解決問題。 10 減少以至消除那些并不指明改進和實現目標方法的數字目標、標語和口號。 11 減少以至消除會影響質量的武斷的定額。 12 消除有礙于職員工作自豪的各種障礙。 13 實現終身教育、培訓和自我改進的正規(guī)的有活力的項目。 14 引導職員為實現上述各條而努力工作。 有許多應用 如，在廣島的日本鋼鐵廠 (實施 人員數量減少 20%的情況下，產量增長 50%，同時，殘次品費用由占銷售額的 降到 美國福特公司實施少了保修期內實際修理次數 45%，根據用戶調查，故障減少了 50%?；萜展緦嵤?動生產率提高了 40%，同時，在集成電路環(huán)節(jié)減少質量差錯 89%，在焊接環(huán)節(jié)減少質量差錯 98%，在最后組裝環(huán)節(jié)減少質量差錯 93%。 統(tǒng)計抽樣與檢驗方法 假設檢驗： 對總體的某種認識是否得到樣本數據的支持。 檢驗的步驟： 定義一個關于實際情況的簡明、準確的表述（假設）。 從總體中取出一個樣本。 檢驗這個樣本，看一看它是支持假設，還是證明假設不大可能。 如果證明假設情況是不大可能的，拒絕這一假設，否則，接受這一假設。 實例： 一種佐料裝在包裝盒中，名義重量為 400克。實際重量與這一名義重量可能略有出入，呈正態(tài)分布，標準差為 20克。通過在生產線上定期抽取樣本的方法確保重量均值為 400克。一個作為樣本抽出的盒子中佐料重量為 446克。這能說明現在佐料填裝過量了嗎？ 統(tǒng)計抽樣與檢驗方法 假設檢驗的誤差（增大樣本，減少誤差） 原假設實際上是 對的 錯的 不拒絕 正確的決策 第二類錯誤 拒 絕 第一類錯誤 正確的決策 決 策 統(tǒng)計抽樣與檢驗方法 實例： 據說，某行業(yè)從業(yè)人員平均工資為每周 300英鎊，標準差為 60英鎊。有人認為這一數據已經過時了，為檢驗實際情況究竟如何，一個 36份工資的隨機樣本從該行業(yè)中抽取出來。研究確定如果樣本工資均值小于 270英鎊或大于 330英鎊，就拒絕原假設。犯一類錯誤的概率有多大？ 統(tǒng)計抽樣與檢驗方法 顯著水平： 是根據觀察值證明樣本是取自某一假設總體的最低可接受概率。（ 5%） % 絕 ) (拒絕 ) 受假設 統(tǒng)計抽樣與檢驗方法 假設檢驗的步驟： 表述原假設和備選假設。 確定擬采用的顯著性水平。 計算待檢驗變量的可接受范圍。 取得待檢驗變量的樣本值。 決定是否拒絕原假設。 說明結論。 統(tǒng)計抽樣與檢驗方法 實例： 某地區(qū)公布的人均收入為 15， 000英鎊。一個 45人的樣本的平均收入是 14， 300英鎊，標準差為 2000英鎊。按照 5%的顯著性水平檢驗公布的數字。按 1%的顯著性水平檢驗結果又如何？ 統(tǒng)計抽樣與檢驗方法 (a)雙邊檢驗 (b)單邊檢驗 f(x) x f(x) - - x 統(tǒng)計抽樣與檢驗方法 實例： 準差為 費現在很高，而有人提出該客戶郵件重量均值不止 機抽取該客戶 100份郵件的樣本，平均重量為 是否說明重量均值確實已超過 f(x) x % 5% 5%顯著性 1%顯著性 基礎運籌學 (線性規(guī)劃 運輸問題 存 貯 論 整數規(guī)劃 指派問題 決策分析 0 - 1 規(guī)劃 非線性規(guī)劃 對 策 論 動態(tài)規(guī)劃 目標規(guī)劃 排 隊 論 預 測 模 擬 排 序 論 基礎運籌學 (運籌學軟件 ( 1） 000 ( ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ( 5 ) ( 6 ) 教學軟件； ( 7) 其他 。 數據挖掘技術 (數據挖掘：構造和使用數據倉庫的過程。 數據 倉庫 達到不同層次用戶 可需的最詳細的有 用數據、信息 (1)使公司取得 更大的市場 (2)更好的形象 (3)更