管理学的一些决策方法.docx
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管理学的一些决策方法
管理学的一些决策方法
一些决策方法
对于确定型决策，可以采用微分法、线性规划、非线性规划、排队论等数学方法进行备选方案的优化选择。
对于风险决策和不确定型决策，现代决策技术发展了大量的方法，有决策树法、决策矩阵法、博弈论、多目标决策、优选理论等“硬”方法，还有德尔菲法、专家会议法、头脑风暴法等“软”方法。
这里介绍几种常用的决策方法。
一、决策矩阵
决策矩阵是由备选方案、不确定型因素控制下的自然状态和决策结果组成的矩阵。
运用这种方法进行决策，相对简明，有助于了解决策的本来面目以及选择备选方案的决策规则。
例：
某工厂以批发方式销售其生产的产品，每件产品的成本为0.03元，批发价格为0.05元/件。
如果每天生产的产品当天销售不完，每天要损失0.01元。
已知该工厂每天的产量可以是0件、1000件、2000件、3000件、4000件；根据市场需要，每天销售的数量可能为0件、1000件、2000件、3000件、4000件。
则该工厂的决策者应如何安排每天的生产量才能满意?
根据条件，有五种备选方案，分别为每天生产0件、1000件、2000件、3000件或4000件，问题的关键在于计算出每种方案的收入。
由于每一种方案又面对五种可能的市场需求，所以每种可行方案共有五种可能的收益。
设产量为Q、销量为S、收益为R，则当Q＞S时，R=S×（0.05－0.03）－（Q－S）×0.01；当Q≤S时，R=Q×（0.05－0.03）。
计算结果见表62，表中数字表示各个方案在不同的市场需求下的收益。
表6-2某工厂的收益矩阵
R（元）
销售量S（件）
01000200030004000
产
量
Q
0
1000
2000
3000
4000
00000
-1020202020
-2010404040
-300306060
-40-10205080
在选择决策方案时，决策者可依据以下四个决策准则：
1.乐观准则。
即决策者认为无论他们采取什么措施，无论别人采取何种策略，事情总是朝着对自己最有利的方向发展。
因此，他们估计每个方案的最好结果，并选择结果最好的行动方案。
此例中，按照乐观准则，决策者将找出每个可行方案的最大值，然后选出各个最大值中的最大值即80元，这个最大值对应的方案即产量为4000件的方案是最满意方案。
2.悲观准则。
即决策者认为无论他们采取什么措施，无论别人采取什么策略、环境如何变化，事情总是朝着最坏的方向发展。
因此，他们估计每个方案的最坏结果，并在最坏的结果中选择他们认为最好的行动方案。
在这个例子中就是选择产量为0件的方案。
3.等概率准则。
即决策者认为各个可行方案的各种可能结果发生的概率相同，进而选择期望值最大的行动方案的准则。
例如，方案2即产量为1000件的方案的期望值=（-10+20+20+20+20）/5=14元，依次算出各方案的期望值分别为0元、14元、22元、24元、20元。
所以，选择产量为3000件的方案。
4.最小后悔准则。
即决策者总是选择与最好结果偏离不大的行动方案。
这是介于乐观准则和悲观准则之间的一个决策准则。
按照这一准则，决策者先构造出一个机会损失矩阵，见表6-3。
方法是找出每一列的最大值，用该最大值分别减去这一列中的相应数值，以所得出的数值为一列，重新构造一个矩阵，这个矩阵即机会损失矩阵。
然后从机会损失矩阵的每一行中选择出最大的机会损失，再从选出的机会损失中选择最小的机会损失，其所对应的方案就是最满意方案。
所以，第四个方案即产量为3000时，决策者最满意
表6-3最小后悔准则决策表
R
销售量S
最大机会损失
01000200030004000
产
量
Q
0
1000
2000
3000
4000
020406080
100204060
201002040
302010020
403020100
80
60
40
30
40
二、决策树
这是一种以树形图来辅助进行各方案期望收益的计算和比较的决策方法。
决策树的基本
形状如图6-3所示。
举个简单的例子（这里不考虑货币的时间价值）。
某公司为满足市场对某种新产品的需求，拟规划建设新厂。
预计市场对这种新产品的需求量比较大，但也存在销路差的可能性。
公司有两种可行的扩大生产规模方案：
一是新建一个大厂，预计需投资30万元，销路好时可获利100万元，销路不好时亏损20万元；另一是新建一个小厂，需投资20万元，销路好时可获利40万元，销路不好时仍可获利30万元。
假设市场预测结果显示，此种新产品销路好的概率为0.7，销路不好的概率为0.3。
根据这些情况，下面用决策树法说明如何选择最佳的方案，见图6-3。
图6-3决策树示意图
图6-3中，方框□表示决策点，由决策点引出的若干条一级树枝叫做方案枝，它表示该项决策中可供选择的几种备选方案，分别以带有编号的圆形结点①、②等来表示；由各圆形结点进一步向右边引出的枝条称为方案的状态枝，每一状态出现的概率可标在每条直线的上方，直线的右端可标出该状态下方案执行所带来的损益值。
用决策树的方法比较和评价不同方案的经济效果，需要进行以下几个步骤的工作：
1.根据决策备选方案的数目和对未来环境状态的了解，绘出决策树图形。
2.计算各个方案的期望收益值，这首先是计算方案各状态枝的期望值，即用方案在各种自然状态下的损益值去分别乘以各自然状态出现的概率（P1，P2）；然后将各状态枝的期望收益值累加，求出每个方案的期望收益值（可将该数值标记在相应方案的圆形结点上方）。
在上例中：
第一方案的期望收益=100×0.7+（-20）×0.3=64（万元）
第二方案的期望收益=40×0.7+30×0.3=37（万元）
3.将每个方案的期望收益值减去该方案实施所需要的投资额（该数额标记在相应的方案枝下方），比较余值后就可以选出经济效果最佳的方案。
在上例中，第一方案预期的净收益=64-30=34（万元），第二方案预期的净收益=37-20=17（万元）。
比较两者，可看出应选择第一方案（在决策树图中，未被选中的方案以被“剪断”的符号来表示）。
三、头脑风暴法
这是一种定性化的方法。
具体做法是请一定数量的专家，对预测对象的未来发展趋势及状况作出判断。
通过专家面对面的信息交流，引起思维共振，产生组合效应，进行创造性思维，在较短的时间内取得较为明显的成果。
头脑风暴法也有不足之处，如：
专家人数有限，代表性可能不充分；受个人语言表达能力的限制；受群体思维的影响，随大流，为权威所左右等。
所以，对专家的选择和对会议的精心组织至关重要。
一般地说，专家小组规模以10～15人为宜，会议时间40～60分钟为佳。
四、德尔菲法
德尔菲是古希腊阿波罗神宣布神喻的所在地。
20世纪50年〖CM（28〗代，美国兰德公司与道格拉斯公司协作研究出了通过有控制的反〖CM）〗馈，更可靠地收集专家意见的方法，最后用“德尔菲”（聪明智慧的含意）命名这种方法。
至今，德尔菲法占各类预测的24%以上。
德尔菲法依靠专家背靠背地发表意见，各抒己见，管理小组对专家们的意见进行统计处理和信息反馈，经过几轮循环，使分散的意见逐步收敛，最后达到较高的预测精度。
该法的不足之处是时间较长，费用较高。
五、强迫联系法
在无关的观点和目标之间建立关系是这种方法的基础。
一个目标是固定的，其他的目标则可完全随机地或从名单上进行选择，然后参加者要找出尽可能多的方法将固定目标和随机选择的目标联系起来。
这种联系的强迫性将会促使许多新的和有创意的方法产生。
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