Nền Tảng Của Các Mô Hình Lý Thuyết Trò Chơi

40 351 0
Nền Tảng Của Các Mô Hình Lý Thuyết Trò Chơi

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Chương Nền tảng mô hình lý thuyết trò chơi To accompany Quantitative 3-1 © 2003 by Prentice Hall, Mục tiêu Học xong chương này, sinh viên có thể: • Liệt kê bước quy trình định • Mô tả loại môi trường định • Sử dụng giá trị xác suất định điều kiện có rủi ro • Ra định điều kiện không chắn; có rủi ro xác suất • Sử dụng máy tính để giải vấn đề định 30 To accompany Quantitative 3-2 © 2003 by Prentice Hall, Tóm tắt chương 3.1 Giới thiệu 3.2 Sáu bước lý thuyết định 3.3 Các loại môi trường định 3.4 Ra định điều kiện có rủi ro 3.5 Ra định điều không chắn 3.6 Phân tích biên tế với nhiều phương án thay trạng thái tự nhiên To accompany Quantitative 3-3 © 2003 by Prentice Hall, Giới thiệu • Lý thuyết định phương pháp phân tích có hệ thống nhằm để xử lý vấn đề • Một định tốt định dựa logic To accompany Quantitative 3-4 © 2003 by Prentice Hall, Sáu bước lý thuyết định 1) Xác định vấn đề cách rõ ràng 2) Liệt kê đầy đủ khả năng, phương án lựa chọn để định 3) Xác định kết xảy 4) Liệt kê thu nhập, chi phí, lợi nhuận (payoff) cho kết hợp phương án kết 5) Chọn mô hình lý thuyết toán học thích hợp để áp dụng 6) Ứng dụng mô hình định To accompany Quantitative 3-5 © 2003 by Prentice Hall, Bảng định cty Thompson Lumber To accompany Quantitative 3-6 © 2003 by Prentice Hall, Các loại môi trường định • Loại 1: Ra định điều kiện chắn • Người định: Biết chắn kết phương án • Loại 2: Ra định điều kiện có rủi ro • Người định biết xác suất nhiều kết khác • Loại 3: Ra đinh điều kiện không chắn • Người định xác suất kết To accompany Quantitative 3-7 © 2003 by Prentice Hall, Ra định Nuclear World Xác định vấn đề Thay Triti: nguồn cung cạn kiệt vào năm 2011; làm để sản xuất thêm Thu thập liệu 11 phương án đưa Bộ lượng, văn phòng chương trình, Đưa giải pháp Tiếp tục thực hai phương án nghiên cứu trước Thử nghiệm gp Thử nghiệm: lịch trình, lực, chi phí môi trường p.tích Phân tích kết Hai văn phòng mới: p.ứ hạt nhân p.ứ gia tốc Áp dụngKQ Kết ứng dụng XD m.hình To accompany Quantitative 3-8 © 2003 by Prentice Hall, Ra định điều kiện rủi ro Giá trị tiền tệ kỳ vọng n EMV(phuong an) = ∑ so tien S j * P( S j ) j =1 : n = so − luong − trang − thai − tu − nhien EMV (một phương án) = (Số tiền ứng với trạng thái tự nhiên thứ X xác suất trạng thái tự nhiên thứ nhất) + (Số tiền ứng với trạng thái tự nhiên thứ hai X xác suất trạng thái tự nhiên thứ hai) + … + (số tiền ứng với trạng thái tự nhiên cuối X xác suất trạng thái này) To accompany Quantitative 3-9 © 2003 by Prentice Hall, Bảng định Cty Thompson Lumber Thị trường tốt Phương án Thị trường xấu Trạng thái tự nhiên Xd nhà máy lớn 200 $ -180$ 10$ Xd nhà máy nhỏ 100$ -20$ 40$ Không làm 0$ 0$ Xác suất 0.5 0.5 To accompany Quantitative 3-10 © 2003 by Prentice Hall, Ra định điều kiện không chắn Tiêu chí Hurwicz (hay tiêu chí thực tếCR): CR = α*(giá trị max) + (1-α)*(giá trị min) Trạng thái tự nhiên Phương án TT tốt TT xấu CR Xd nhà máy lớn 200 $ -180$ 124$ Xd nhà máy nhỏ 100$ -20$ 76$ 0$ 0$ 0$ 0.8 1-0.8=0.2 Không làm To accompany Quantitative 3-26 © 2003 by Prentice Hall, Ra định điều kiện không chắn Minimax - chọn phương án có kết nhỏ số phương án có tổn thất hội lớn Trạng thái tự nhiên Phương án Xd nhà máy lớn Xd nhà máy nhỏ Không làm To accompany Quantitative TT tốt TT xấu 180 180$ 100$ 20 100$ 200 200$ 0.8 1-0.8 3-27 © 2003 by Prentice Hall, Phân tích biên tế • P = xác suất nhu cầu lớn hay nguồn cung • 1-P = xác suất nhu cầu nhỏ nguồn cung • MP = Lợi nhuận biên tế • ML = lỗ biên tế • Quy tắc định tối ưu: P*MP ≥ (1-P)*ML • or P≥ To accompany Quantitative ML MP+ML 3-28 © 2003 by Prentice Hall, Phân tích biên tế phân phối rời rạc Các bước sử dụng phân phối rời rạc: • Xác định giá trị P • Lập bảng xác suất thêm cột xác suất lũy tiến • Đặt hàng xác xuất bán cao giá trị xác suất P To accompany Quantitative 3-29 © 2003 by Prentice Hall, Ví dụ Café du Donut Doanh số hàng ngày (thùng) XS mức XS mức lớn 10 0.05 0.15 0.15 0.20 0.25 0.10 0.10 1.00 0.95 0.80 0.65 0.45 0.20 0.10 To accompany Quantitative 3-30 © 2003 by Prentice Hall, Ví dụ Café du Donut LN biên tế = giá bán - Chi phí = $6 - $4 = $2 Lỗ biên tế = chi phí Vì vậy: ML P≥ ML + MP 4 = = = 0.667 4+ To accompany Quantitative 3-31 © 2003 by Prentice Hall, Ví dụ Café du Donut Doanh số hàng ngày (thùng) 10 To accompany Quantitative XS XS mức mức này lớn 0.05 0.15 0.15 0.20 0.25 0.10 0.10 3-32 1.00 ≥ 0.66 0.95 ≥ 0.66 0.80 ≥ 0.66 0.65 0.45 0.20 0.10 © 2003 by Prentice Hall, Phân tích biên tế Phân phối chuẩn ∀ µ = Doanh số trung bình ∀ σ = Độ lệch chuẩn doanh số • MP = Lợi nhuận biên tế • ML = Lỗ biên tế To accompany Quantitative 3-33 © 2003 by Prentice Hall, Phân tích biên tế phân phối chuẩn • Các bước sử dụng phân phối chuẩn • Xác định giá trị P P= ML ML+MP • Định vị P phân phối chuẩn Ứng với diện tích đường cung tìm giá trị Z từ bảng phân phối chuẩn * X −µ Z= σ • Sử dụng ta tìm giá trị X* To accompany Quantitative 3-34 © 2003 by Prentice Hall, Ví dụ sạp báo Joe A • ML = • MP = ∀ µ = nhu cầu trung bình = 50 tờ báo/ngày ∀ σ = Độ lệch chuẩn nhu cầu = 10 To accompany Quantitative 3-35 © 2003 by Prentice Hall, Ví dụ sạp báo Joe A (tt) ML = = 0.40 Bước 1: p = ML + MP + Bước 2: Tra bảng phân phối chuẩn cho P = 0.6 (i.e., – 0.4) X* − 50 Z = 0.25 = 10 or X* = 10 * 0.25 + 50 = 52.5 hay 53 to bao To accompany Quantitative 3-36 © 2003 by Prentice Hall, Ví dụ sạp báo Joe A (tt) To accompany Quantitative 3-37 © 2003 by Prentice Hall, Ví dụ sạp báo Joe B • ML = • MP = ∀ µ = nhu cầu trung bình = 100 papers per day ∀ σ = độ lệch chuẩn = 10 To accompany Quantitative 3-38 © 2003 by Prentice Hall, Ví dụ sạp báo Joe B (tt) ML • Bước 1: p = = = 0.80 ML + MP + • Bước 2: Z = -0.84 cho diện tích 0.80 X −1000 − 0.84 = 10 * hay: X* = − 0.84(10) + 100 = 91.6 or 92 to bao To accompany Quantitative 3-39 © 2003 by Prentice Hall, Ví dụ sạp báo Joe B (tt) To accompany Quantitative 3-40 © 2003 by Prentice Hall, [...]... nhỏ 100 -20 0 0 Không làm gì Xác suất To accompany Quantitative 0.5 3-23 0.5 © 2003 by Prentice Hall, Ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn Maximin - chọn giá trị lớn nhất trong các kết quả (outcome) nhỏ nhất của mỗi phương án Trạng thái tự nhiên Phương án Thị trường tốt Thị trường xấu Xd nhà máy lớn 200 -180 Xd nhà máy nhỏ 100 -20 0 0 Không làm gì Xác suất To accompany Quantitative 0.5 3-24... không chắc chắn Minimax - chọn phương án có kết quả nhỏ nhất trong số các phương án có tổn thất cơ hội lớn nhất Trạng thái tự nhiên Phương án Xd nhà máy lớn Xd nhà máy nhỏ Không làm gì To accompany Quantitative TT tốt TT xấu 0 180 180$ 100$ 20 100$ 200 0 200$ 0.8 1-0.8 3-27 © 2003 by Prentice Hall, Phân tích biên tế • P = xác suất của nhu cầu lớn hơn hay bằng nguồn cung • 1-P = xác suất nhu cầu nhỏ... 0.66 0.65 0.45 0.20 0.10 © 2003 by Prentice Hall, Phân tích biên tế Phân phối chuẩn ∀ µ = Doanh số trung bình ∀ σ = Độ lệch chuẩn của doanh số • MP = Lợi nhuận biên tế • ML = Lỗ biên tế To accompany Quantitative 3-33 © 2003 by Prentice Hall, Phân tích biên tế phân phối chuẩn • Các bước trong sử dụng phân phối chuẩn • Xác định giá trị P P= ML ML+MP • Định vị P trong phân phối chuẩn Ứng với một diện tích... hoàn hảo EVPI = Giá trị kỳ vọng thông tin hoàn hảo - max(EMV) = $200,000*0.50 + 0*0.50 - $40,000 = $60,000 To accompany Quantitative 3-15 © 2003 by Prentice Hall, Tổn thất cơ hội kỳ vọng • EOL là chi phí của việc không chọn đúng giải pháp tốt nhất • EOL = Giá trị hối tiết kỳ vọng To accompany Quantitative 3-16 © 2003 by Prentice Hall, Tính EOL Bảng tổn thất cơ hội Phương án Thị trường tốt Thị trường xấu... cung • MP = Lợi nhuận biên tế • ML = lỗ biên tế • Quy tắc quyết định tối ưu: P*MP ≥ (1-P)*ML • or P≥ To accompany Quantitative ML MP+ML 3-28 © 2003 by Prentice Hall, Phân tích biên tế phân phối rời rạc Các bước sử dụng trong phân phối rời rạc: • Xác định giá trị P • Lập bảng xác suất và thêm cột xác suất lũy tiến • Đặt hàng cho đến khi nào xác xuất bán được còn cao hơn giá trị xác suất P To accompany...Giá trị kỳ vọng thông tin hoàn hảo (EVPI) • EVPI là giá trị căn cứ vào đó người ta chi trả cho việc mua thông tin • EVPI Là giá trị kỳ vọng trong điều kiện thông tin hoàn hảo trừ đi giá trị tối đa của kỳ vọng tiền tệ To accompany Quantitative 3-11 © 2003 by Prentice Hall, Giá trị kỳ vọng thông tin hoàn hảo (EV | PI) n EV | PI = ∑ j=1 (ket qua tot nhat cua trang thai tu nhien) * P(S j ) n = luong... −µ Z= σ • Sử dụng ta có thể tìm ra giá trị X* To accompany Quantitative 3-34 © 2003 by Prentice Hall, Ví dụ sạp báo Joe A • ML = 4 • MP = 6 ∀ µ = nhu cầu trung bình = 50 tờ báo/ngày ∀ σ = Độ lệch chuẩn của nhu cầu = 10 To accompany Quantitative 3-35 © 2003 by Prentice Hall, Ví dụ sạp báo Joe A (tt) ML 4 = = 0.40 Bước 1: p = ML + MP 4 + 6 Bước 2: Tra bảng phân phối chuẩn cho P = 0.6 (i.e., 1 – 0.4) X*

Ngày đăng: 27/01/2016, 18:04

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • Slide 1

  • Mục tiêu

  • Tóm tắt chương

  • Giới thiệu

  • Sáu bước trong lý thuyết quyết định

  • Bảng quyết định của cty Thompson Lumber

  • Các loại môi trường ra quyết định

  • Ra quyết định ở Nuclear World

  • Ra quyết định trong điều kiện rủi ro

  • Bảng quyết định của Cty Thompson Lumber

  • Giá trị kỳ vọng thông tin hoàn hảo (EVPI)

  • Giá trị kỳ vọng thông tin hoàn hảo (EV | PI)

  • Giá trị kỳ vọng thông tin hoàn hảo

  • Slide 14

  • Giá trị kỳ vọng thông tin hoàn hảo

  • Tổn thất cơ hội kỳ vọng

  • Tính EOL Bảng tổn thất cơ hội

  • Bảng tổn thất cơ hội (tt)

  • Bảng tổn thất cơ hội

  • Phân tích độ nhạy

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan