• Quyết định hay còn gọi là phương án được vẽ bởi một đoạn nối từ một nút quyết định đến nút trạng tháiU. • Trạng thái được vẽ bởi hoặc là một đoạn nối từ 1 nút trạng hái đến một nút qu[r]
(1)CÂY QUYẾT ĐỊNH
VÀ
(2)GIỚI THIỆU CÂY QUYẾT ĐỊNH
Các toán định diễn tả bảng định diễn tả đồ thị gọi định
Các qui ước đồ thị định
• Nút định (Decision node)
– Được ký hiệu
– Nút định nút mà từ phát xuất định hay gọi phương án
• Nút trạng thái (states of nature node)
– Được ký hiệu
– Nút trạng thái nút từ phát xuất trạng thái
• Quyết định hay cịn gọi phương án vẽ đoạn nối từ nút định đến nút trạng thái
• Trạng thái vẽ đoạn nối từ nút trạng hái đến nút định đường phát xuất từ nút trạng thái
(3)GIỚI THIỆU CÂY QUYẾT ĐỊNH
• Bước 1: Xác định vấn đề cần giải
• Bước 2: Vẽ định
• Bước 3: Gán xác suất cho trạng thái
• Bước 4: Ước tính lợi nhuận thay chi phí cho kết hợp phương án trạng thái
• Bước 5: Giải tốn
bằng phương pháp Max EMV (i)
TTtốt
Nhà máy lớn
TT xấu Nhà máy
nhỏ
Khơng làm gì
TTtốt
(4)GIỚI THIỆU CÂY QUYẾT ĐỊNH
200000 10000
TTtốt (0.5)
- 180000 100000 40000
-20000 0
Nhà máy lớn
TT xấu (0.5) Nhà máy nhỏ
Khơng làm gì
(5)GIỚI THIỆU ĐỘ HỮU ÍCH
• Giả sử bạn có vé số đặc biệt mà thảy đồng xu lên mặt ngửa xuất bạn trúng thưởng 5.000.000đ, mặt xấp xuất bạn khơng hết
• Vấn đề đặt ra: Nếu có người đề nghị mua lại vé số bạn trước tung
đồng xu với giá 2.000.000đ bạn có bán hay khơng?
5000000 Không
bán
Sấp (0.5)
Bán
Ngửa (0.5)
0
(6)GIỚI THIỆU ĐỘ HỮU ÍCH
• EMV (khơng bán) = EMV(1) = 5.000.000 x 0.5 + x 0.5 = 2.500.000 EMV (bán) = 2.000.000
Dựa vào kết EMV (không bán) > EMV (bán)
Kết luận: Khơng bán vé số
• Nếu xét quan điểm thực tế đa số người bán
vì thích may rủi trừ người tỉ phú thích may rủi
Trong ví dụ trên, lời giải vấn đề tùy thuộc vào cảm nhận người định rủi ro
• Từ người ta đưa lý thuyết độ hữu ích sau:
Độ hữu ích độ đo mức ưu tiên người định lợi nhuận
(7)GIỚI THIỆU ĐỘ HỮU ÍCH
Độ hữu ích ước tính sau:
• Kết tốt có độ hữu ích
=> U (tốt nhất) =
• Kết xấu có độ hữu ích
=> U (xấu nhất) =
• Kết khác có độ hữu ích (0,1)
=> < U(khác) <
U(T) = 1 Tốt (p)
U(X) = 0
U(không chơi) = U(kết khác) = ? Chơi
Xấu (1-p)
Kết khác Không
(8)GIỚI THIỆU ĐỘ HỮU ÍCH
• Đối với người định, hai phương án
được xem tương đương kỳ vọng độ
hữu ích phương án nhau
• Gọi EU kỳ vọng độ hữu ích (Expected Utility) EU (kết khác) = EU (không chơi)
EU (không chơi) = EU(chơi) = p x U(T) + (1 - p) U(X) = p x + (1 - p) x = p
(9)GIỚI THIỆU ĐỘ HỮU ÍCH
Dạng 1: Dạng đường cong
có bề lõm quay xuống • Khi số tiền tăng U U
tăng U tăng chậm số tiền tăng, có
nghĩa độ gia tăng U giảm dần
• Đây biểu
người định tránh rủi ro, tránh tình mà rủi ro mang lại thiệt hại lớn
U
(10)GIỚI THIỆU ĐỘ HỮU ÍCH
Dạng 2: Dạng đường cong
có bề lõm quay lại
• Khi số tiền tăng U tăng nhanh số tiền tăng, có nghĩa độ gia tăng U tăng dần
• Đây đường cong độ hữu ích người thích rủi ro, thích mạo hiểm, thích chọn tình may nhiều, rủi hại lớn
U
(11)GIỚI THIỆU ĐỘ HỮU ÍCH
Dạng 3:
Dạng đường
thẳng
• Đối với người khơng
có thiên lệch rủi
ro đường độ hữu
ích thẳng
U
(12)RA QUYẾT ĐỊNH ĐA YẾU TỐ
• Để giải tốn định đa yếu tố có
thể làm cách sau:
– Nhiều người xem xét yếu tố khác cách chủ quan trực giác
– Dùng phương pháp đánh giá yếu tố MFEP (Multi Factor Evaluation Process)
• Phương pháp MFEP:
(13)RA QUYẾT ĐỊNH ĐA YẾU TỐ
• Các bước thực phương pháp MEFP:
– Bước 1: Liệt kê tất yếu tố gán cho yếu tố thứ i trọng số Fwi (Factor weight), < FWi <
FWi nói lên tầm quan trọng yếu tố cách tương đối FWi =
– Bước 2: Lượng giá theo yếu tố Với yếu tố i ta đánh giá
phương án j cách gián hệ số FEij gọi lượng giá phương án j yếu tố i FE (Factor Evaluation)
– Bước 3: Tính tổng lượng trọng số phương án j (Total Weighted evaluation)
TWEj =
Chọn phương án j0 ứng với Max TWEj
FW x FE
ii
ij