资源描述
《管理决策实验》
实验指导手册(一)
《管理决策》实验指导手册简介
实验一 管理决策模型(一)
实验二 管理决策模型(二)
——最优赊销信用期长度的决策模型
实验三 风险型决策模型实验(I)
实验四 风险型决策模型实验(II)
实验五 多目标决策分析工具——AHP软件应用
实验六 多目标决策分析工具——Lindo软件应用
实验七 Gambit软件应用
《管理决策》系列课程教学团队
《管理决策》实验指导手册简介
课程编号:0731020S0/0731020S0
英文名称:Management Decision
适用对象:管理科学与工程学科各专业
学时学分:共62学时,理论48学时,学分3分,实验14学时,1学分。
一、实验的目的
本实验教学的目的是在介绍管理决策的基本理论、方法和实务的基础上,利用管理决策模型及相关软件在管理决策分析中的强大功能,注重务实和求新,内容简洁而充实,并安排了思考、案例分析帮助学生巩固各个知识点,突出理论联系实际的特点,以提高学生解决实际决策问题的能力。在实验教学中,使学生熟练掌握Excel等软件基本操作、应用技巧,利用具体实例演示,提高解决具体决策问题的手段,锻炼学生在决策分析方法应用方面处理实际问题的能力。
二、实验开设对象
本实验开设对象为《管理决策》课程的学习者,实验为必修内容。
三、基本原理及课程简介
在管理科学与工程类专业的人才培养方案中,《管理决策》是专业必修课程。主要培养管理科学与工程类专业的学生掌握决策理论方法与技术,提高学生应用软件解决管理决策问题的能力,教师在实验课程教学指导中,通过实验教学,引导学生熟悉常用决策分析软件的基本操作,应用技巧,掌握各类决策模型分析方法、风险型决策分析、期望效用分析及多目标决策分析、群体决策分析方法的运用能力。本课程实验共设五大实验项目。
四、指导教师要求
本实验课程教学指导原则上由《管理决策》课程讲授教师负责,在人数较多时配1-2名教师担任实验指导教师,实验室人员配合指导。指导教师应在实验前阐述实验目的、基本方法、基本技术、实验要求等,指导学生在规定的时间内完成相关课程实验任务。
五、实验设备配置
每人配置1台电脑,安装Office办公软件和其他相关决策分析软件,提供课程教学软件,具有连接互联网的网络环境。
六、考核与报告
1、实验完成后,学生将实验结果从系统中打印出来,并撰写实验报告,符合实验教学的要求,并得到指导教师的认可。
2、指导教师对每份实验报告进行审阅、评分。
3、该实验课的成绩单独记录成绩。
实验一 管理决策模型(一)
一、实验题目
与盈亏平衡相关的决策模型(参见《管理决策模型55例》第一部分实验模型)
二、实验课时
课内理论教学1课时,上机2课时。
三、实验目的
理解并运用基于可调图形的模型构建思想(研究参数变化对优选决策方案影响)进行决策分析;建立能够将盈亏平衡分析用于多方案比选的思想。掌握Excel的基本操作,包括单元格、工作表、行列的操作,公式和函数的使用,图表的制作以及控件的应用。以及利用Excel的IF函数、INDEX函数、MATCH函数编制决策分析模型工作表,
四、实验步骤
1、安装并启动EXCEL软件;
2、建立模型工作表:包括参数区、模型区、决策变量的分析。建立可调图形进行多方案分析。
3、打开指定的文件按要求完成实验内容。
4、编制和提交实验报告。实验报告要说明实验过程(包括Excel工作表中的全部公式,测试问题及结果,计算结果的自动显示机制的说明等等,必要的过程截图)。简要说明实验中成功和失败的经验教训。
五、实验内容和要求
1、创建模型工作表:包括参数区、模型区、决策变量的分析。
实验操作要点:
(1)在模型工作表中建立所需的公式,如成本核算、收益核算公式,以及为统一量纲所需的各种换算公式等;
(2)输入测试数据,测试工作表。
2、对决策方案可调图形的建立
实验操作要点:
(1)单变量及二变量数据模拟运算(与灵敏度分析)。
(2)可调图形的绘制意图及过程。
(3)控件及控制面板制作 。
3、操作难点:
(1)模拟运算表
(2)控件及控制面板制作
(3)图形绘制与编辑:(1)散点图;(2)带有移动点子面积图的制作;(3)曲面图制作。
六、实验参考资料
学生在实验时,可以参考有关教材、教学案例与课件,也可以在课件文档模板上进行分析与操作。参考资料:(1)管理决策模型55例,王兴德,上海财经大学出版社。(2)电子化商务决策,王兴德,上海财经大学出版社。
实验二 管理决策模型(二)
——最优赊销信用期长度的决策模型
一、实验题目
最优赊销信用期长度的决策模型
二、实验课时
课内理论教学1学时,上机2学时。
三、实验目的
理解并运用基于可调图形的模型构建思想(研究参数变化对优选决策方案影响)进行决策分析;建立能够将盈亏平衡分析用于多方案比选的思想。掌握Excel的基本操作,包括单元格、工作表、行列的操作,公式和函数的使用,图表的制作以及控件的应用。以及利用Excel的IF函数、INDEX函数、MATCH函数编制决策分析模型工作表。运用线性内插法寻找最优决策方案。
四、实验步骤
1、安装并启动EXCEL软件;
2、建立模型工作表:包括参数区、模型区、决策变量的分析。建立可调图形进行多方案分析。
3、打开指定的文件按要求完成实验内容。
4、编制和提交实验报告。实验报告要说明实验过程(包括Excel工作表中的全部公式,测试问题及结果,计算结果的自动显示机制的说明等等,必要的过程截图)。简要说明实验中成功和失败的经验教训。
五、实验内容和要求
六、实验参考资料
学生在实验时,可以参考有关教材、教学案例与课件,也可以在课件文档模板上进行分析与操作。参考资料:(1)管理决策模型55例,王兴德,上海财经大学出版社。(2)电子化商务决策,王兴德,上海财经大学出版社。
实验三 风险型决策模型实验(I)
一、实验题目
风险型决策模型实验
案例背景信息如下(详见另发的PPT材料):德鲁克公司买了许多块地,尽管这些地靠近一些大的油田,但是较大的石油公司认为这些土地是没有希望稳定产油的。最近得到了关于公司拥有的一块土地令人兴奋的报告,一位地质学专家提供的研究报告认为这块土地有25%概率有石油。经过估算,在这块地上钻探石油需要大约10万美元的投资。如果这块地没有石油,整个投资难以收回,这个损失将会非常严重。
另一方面,如果这块地蕴含有石油,估计可以获得约80万美元的净收入。因此大概的利润是:发现石油的利润=发现石油的收入-钻探成本=70万美元,会给公司带来相当不错的资金流入,使得公司能够维持运转直到他遇到真正的大油田。还有一个选择方案,另一个石油公司听说了这个专家的报告,决定出价9万美元来购买这块土地。这是非常诱人的,因为这也可以为公司带来不错的现金流入,而且无需承担10万美元损失的风险。
在现有技术水平下,可以安排在这块区域进行详细的勘探试验,但试验的结果还不能完全确定是否有石油。进行勘探的报价是3万美元。而勘探试验结果只能告诉我们很有可能有石油或者无油。所以如果我们进行钻探,可能什么也找不到。勘探试验结果的可靠性数据如下表:
实际状态
有油
无油
勘探试验结果
显示好的波形(有油)
0.6
0.2
显示坏的波形(无油)
0.4
0.8
合计
1.0
1.0
对此问题如何进行决策?是否进行勘探试验?收益如何?通过实验运用“TREEPLAN”建立决策模型并完成分析。
二、实验课时
课内理论教学1课时,上机2课时。
三、实验目的
1、了解风险型决策分析的基本原理;2、掌握应用TREEPLAN 宏模型画决策树;3、掌握应用TREEPLAN进行决策分析的程序。4、掌握应用TREEPLAN进行贝叶斯决策分析的程序。5、了解风险决策问题敏感性分析的基本原理;6、掌握用EXCEL中的数据模拟表进行敏感性分析;或应用SENSIT宏模块进行敏感性分析。
四、实验步骤
1、安装并启动EXCEL软件,安装并启动Treeplan:(1)首先从学习光盘中找到TreePlan 程序模块;(2)将 TreePlan 程序模块拷贝到Program files\Microsoft office\ Office\library\目录下;(3)在 Excel 工具菜单中选择加载宏;(4)在加载宏对话框中选中 TreePlan 程序;(5)回到Excel 工具菜单中查看是否有Decision Tree 菜单条,如果有,则安装成功。(SensIt 的安装与TreePlan 软件的安装类似:找到SensIt 程序模块按上述过程加载宏,在加载宏对话框中选中 SensIt 程序;在工具菜单中查看是否有SensIt 菜单条,如果有,则安装成功)
2、建立模型工作表:包括参数区、模型区、决策变量的分析。
3、打开指定的文件按要求完成实验内容。
4、编制和提交实验报告。实验报告要说明实验过程(包括Excel工作表中的全部公式,测试问题及结果,计算结果的自动显示机制的说明等等,必要的过程截图)。简要说明实验中成功和失败的经验教训。
五、实验内容和要求
1、加载决策树分析工具TreePlan。在Microsoft Excel环境下,选择“工具”—“加载宏”,点击“浏览”并选择“TreePlan”,点击“确定”。
图1 加载宏TreePlan
图2 TreePlan加载成功
2、加载完成后,Excel菜单“工具”栏中出现“Decision Tree”选项,如图2所示。
3、点击“Decision Tree”选项,单击“New Tree”后,得到如图3所示的界面。
图3 构建决策树
图4 在TreePlan中输入数据
4.默认的决策树从根节点伸出两条决策边,分别输入相应的决策方案名称和收益数据。对于该决策问题,在单元格D2中把“Decision1”重新命名为“开采”,在单元格D7中把“Decision2”重新命名为“出售”。
在每条边下面是两个0值,左边的值表示与特定决策相关的现金流,右边的值表示沿着该树分枝累计的现金流,它是由程序计算得到。此处,在开采”分枝下输入-10。值得注意的是,该路径末端的现金流也变为-10。得到如图4所示的界面。
同时要注意决策节点中的数字2,表示目前本问题的最优决策是决策2代表出售方案,因为出售方案即使没有任何收益为0也优于损失10万美元。
5.选定开采方案分支的末枝,图4中蓝色圆形所在单元格F3,依次点击“工具”—“Decision Tree”后出现图5所示的对话框。
6.选择“Change to event node”(变更为状态结点),“Branches”选择“Two”(2个分支对应该结点有2种状态),点击“OK”;出售方案结果确定,没有状态分支,所以不再进行状态结点的划分,在相应位置输入各状态名称、概率及相关收益数据,得到图6。
图5 设置决策树结点类型与分支
图6 决策树结点类型与分支
7、在Excel菜单“工具”栏下,选择“Decision Tree”选项,出现如图7所示。
图7 设置决策树
图8 决策树选项设置
选择“options”选项,出现如图所示的对话框。
“Certainty Equivalents”表示对状态结点计算准则,其中,“Use Expected Values”表示使用期望值准则作为计算各状态结点的依据,本例中选择此项。“Decision Node EV/CV Choices”表示对决策结点取舍方案的计算准则,“Maximize(profits)”表示最大值方案优先,用收益数据表示结果值时选用;“Minimize(costs)”表示最小值方案优先,用成本数据表示结果值时选用,本例所用数据均表示收益,选择“Maximize(profits)”。
完成以上设置后,决策树分析工具可设置情况自动计算各方案的期望收益值,并进行方案取舍。根据软件分析结果,在不进行勘探试验情况下,有:
万美元,最优方案为开采。
8、假设通过勘探试验能够得到是否有石油的完全准确信息,依此信息进行决策的决策树构建如下图9。
图9 运用决策树进行完全信息价值分析
据此分析,可得,。
9、进行后验分析。如果进行勘探试验,并根据勘探结果修正专家提供的报告,必须先计算买情报时的,计算结果如下:
表1 联合概率和边际概率
表2 条件概率的计算结果
0.15
0.15
0.30
0.10
0.60
0.70
0.25
0.75
1
0.50
0.50
0.14
0.86
将计算所得后验概率和收益输入相应位置,以上过程的决策树分析结果如下图10所示:
图10 运用决策树进行后验分析及信息价值分析
如果勘探试验结果显示为有油时,选择开采方案的期望收益分别为30和9万美元,优选开采方案;如果勘探试验结果显示为无油时,选择开采方案的期望收益分别为1.2和9万美元,优选出售方案。因此,在勘探试验结果分别显示有油和没油情况下,优选方案分别对应开采和出售。但这些状态出现的可能性分别为 0.30、0.70(见表1的最后一列),故进行勘探试验时的期望收益万美元。
除去勘探试验的费用3万美元,净收益为=万美元,大于不进行勘探试验时的期望收益 万美元。因此,最优决策为进行勘探试验,当勘探试验为有油时开采该油田,否则将其出售获取9万美元收益。
最优期望收益 万美元,万美元。
补充信息期望价值 万美元。
信息净收益 万美元。
10、在以上分析过程中,基于不同的需要进行灵敏度分析。如,对土地有石油的概率进行敏感性分析,考虑有石油的概率为0.15~0.35,应用数据模拟表进行敏感性分析:
(1)首先在电子表格中创建一张表,列出数据单元格的各个初值(或尝试值),作为待模拟变量。
(2)构建模拟运算表,数据表的第一行,输入公式使之与相关的输出单元格相关联。
(3)选择整个数据表,然后选择数据菜单中的模拟运算表菜单条进行操作。如下图所示,分析有油概率为0~1时,对应开采方案和出售方案的期望收益值:
11、分别用SensIt 中单因素图(Plot)、蛛网图(Spider)、旋风图(Tornado)对土地有石油的概率、钻探石油所得收入、开采成本进行敏感性分析。
12、思考灵敏度分析在本决策中的作用和意义。
六、实验参考资料
学生在实验时,可以参考有关教材、教学案例与课件,也可以在课件文档模板上进行分析与操作。
实验四 风险型决策模型实验(II)
一、实验题目
风险型决策模型实验
案例背景信息如下:根据实验三所述的案例背景,本实验对此继续进行期望效用分析。在德鲁克公司石油开采决策的案例中,假设勘探给了一个好回波(显示为有油),如果据此进行开采,但最终没有石油将损失13万美元,会把该公司推向破产,这种情况发生的概率设定为0.15,尽管有相同的概率会获得好的结果并找到石油,但这更象是个风险很大的赌局。考虑到目前该公司资金处于极度缺乏的状况,因此损失13万美元对于公司运营来说会造成较大的影响,
在前述案例分析中并未考虑该公司目前的决策处境。效用是用来衡量某种结果对决策主体的真实价值而不仅仅是货币价值,因此通过效用函数测度损益在特定决策意境下的真实作用后,决策树分析会得到每个结点的期望效用以取代期望货币价值,决策将以最大期望效用作为评价准则进行最优方案选择。
对此问题如何采用期望效用模型进行决策?通过实验运用“TREEPLAN”建立决策模型并完成分析。
二、实验课时
课内理论教学1课时,上机2课时。
三、实验目的
1、了解风险型决策分析中期望效用模型的基本原理;2、掌握应用TREEPLAN进行贝叶斯决策分析和期望效用分析的程序。3、掌握运用效用函数反映决策主体风险偏好和决策环境的基本方法,了解效用函数的分类。
四、实验步骤
1、安装并启动EXCEL软件,安装并启动treeplan;
2、建立模型工作表:包括参数区、模型区、决策变量的分析。
3、打开指定的文件按要求完成实验内容。
4、编制和提交实验报告。实验报告要说明实验过程(包括Excel工作表中的全部公式,测试问题及结果,计算结果的自动显示机制的说明等等,必要的过程截图)。简要说明实验中成功和失败的经验教训。
五、实验内容和要求
1、在实验三运用决策树对石油开采决策分析的基础上,本实验主要完成基于期望效用模型进行决策分析的过程。在Excel菜单“工具”栏下,选择“Decision Tree”选项,得到图1。
图1 决策树设置
图2 设置为通过期望效用函数分析结果
选择“Options”选项,出现如图2所示的对话框。
选择“Use Exponential Utility Function”,将使决策树软件在计算过程中通过效用函数对各损益值进行测度,得到其效用值,点击“OK”。
2、考虑本实验中该公司目前所处的情境,需要以保证公司正常稳定运营为主要目标,规避风险,因此,选用递增风险厌恶效用函数 ,其中,对各状态的结果值进行效用测度。在下图的决策树中,点击I5、I10、E15单元格,在编辑栏中编辑公式如“=E-D*(B-I5)^(A+1)”,并通过“插入”—“名称”—“定义”的操作,命名并设置A=1,B=75,D=2,E=5000,完成后得到如下界面,分别在I5、I10、E15单元格得到对应结果值的效用值,在E7、E15单元格得到各方案的期望效用值。可以看出,开采方案的期望效用值为-5850,出售方案的期望效用值为-3712,应优选出售方案。
图3 基于期望效用分析的先验分析
3、同样,在实验三分析的基础上,在其后验分析中采用上述效用函数,得到分析结果如下图所示,也体现了其保守的取向。
图4 基于期望效用分析的后验分析
如果勘探试验结果显示为有油时,选择开采方案的期望效用值分别为-2808和-4522,优选开采方案;如果勘探试验结果显示为无油时,选择开采方案的期望效用值分别为-8337.6和-4522,优选出售方案。因此,在勘探试验结果分别显示有油和没油情况下,优选方案分别为开采和出售。在进行勘探试验时的期望效用值为u=-4007.8,而不进行勘探试验时的期望效用值为u=-3712。因此,最优决策为不进行勘探试验。最优期望效用值U=-3712。
根据期望效用理论得到的最优解可以反映决策制定者对风险的态度,因为该公司的所有者选择了保守的风险规避效用函数,因此最优解将变成更加保守的行为,即不进行勘探试验而直接将“油田”出售。
4、上述所使用效用函数有何特征?在本决策中引用的意义何在?能否绘制出效用函数曲线图?
六、实验参考资料
学生在实验时,可以参考有关教材、教学案例与课件,也可以在课件文档模板上进行分析与操作。
七、实验原理总结与思考
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实验五 多目标决策分析工具——AHP软件应用
一、实验题目
AHP软件使用
求解理论课教材中层次分析法的案例。
二、实验课时
课内理论教学1课时,上机2课时。
三、实验目的
掌握如何使用层次分析法软件进行层次结构问题的求解。
四、实验步骤
AHP法的使用程序包含许多矩阵运算,当决策元素(如决策者、方案、属性的个数)多且层次模型复杂时,由于计算烦琐,分析者可以使用计算机软件来协助进行分析。除了可以利用软件包自行开发以执行矩阵运算和分析外,目前已有的AHP法求解多目标问题的专门软件如Yaahp。本节应用Yaahp软件求解上述多目标决策问题:
(1) 构建层次结构模型
在Yaahp环境下,选择“文件”—“新建”,点击“层次结构模型”选项,分别单击“决策目标”、“中间层要素”、“备选方案”按钮,在右侧空间生成图1所示界面。
(2) 选中图中下层要素,添加与其关联的上层要素的连接关系,得到图2所示界面。
图1 确定层次模型的各层要素
图2 建立备选方案层要素与中间层要素间的联系
(3) 按照上述步骤,建立完成的图9-5层次结构模型如图3所示:
图3 层次结构模型
(4) 单击“调查表”菜单,点击“生成调查表打印草稿文件”,如图4所示。
(5) 在调查表设置选项中分别输入所要调查的内容,如图5所示。
图4 生成调查表打印草稿文件菜单项
图5 调查表设置
(6) 根据调查表的调查数据结果,形成层次判断矩阵。单击“判断矩阵”选项,在Yaahp软件中设置判断矩阵中各个元素值。拉动图6右上方柱体的横条确定对于“企业绩效”决策目标而言,“财务效益状况”与“资产运营状况”相比的重要性程度,当认为前者比后者稍微重要时,将横条拉动到“稍微重要/有优势”刻度,当下方判断矩阵第1行第2列的元素值显示为3停止拉动横条;按同样步骤进行操作可以得到该矩阵中其他元素值。
图6判断矩阵的软件实现
当该矩阵中所有元素输入完成,“判断矩阵一致性”会动态显示所构建的判断矩阵一致性比率。由于图中Bi- A判断矩阵的一致性比率CR为0.0018,小于0.1,则认为该判断矩阵通过一致性检验,所计算得到的特征向量w有效。
(7) Cji- Bj (j=1,2,3,4,5)判断矩阵的软件实现与B1-A判断矩阵的操作步骤一致。
(8) 若所有的判断矩阵均通过一致性检验,单击“计算结果”选项,点击“显示详细信息”,得到各个判断矩阵层次单排序以及层次总排序结果,如图7、图8所示:
图7 显示计算结果
图8 显示详细信息
实验六 多目标决策分析工具——Lindo软件应用
一、实验题目
Lindo软件使用
求解理论课教材中目标规划法的案例。
二、实验课时
课内理论教学1课时,上机2课时。
三、实验目的
掌握如何使用Lindo软件进行目标规划问题的求解。
四、实验步骤
采用LINDO6.0求解此目标规划:
软件求解:
(1) 由于、、分别代表不同的优先级,由前所述>>>>,因此,在程序中设=10000,=100,=1。
(2) 由于LINDO中不识别下标,所以在程序中采用如下表示:
令x1代表,x2代表;d11代表,d12代表,d21代表,d31代表,d41代表。
(3) 将目标函数中的偏差变量转化为约束条件:
令j1=,j2=(5+3),j3=。
在LINDO中输入该目标问题的求解模型:
图1 建模程序界面
得到如图2所示的运行结果:
图2 求解结果
根据软件运行结果,可以解得:x1=70,x2=20,d12=10,即应该在加班10个小时的情况下,选择生产A产品70单位,B产品20单位,这样才能尽可能最大程度实现上述的四个目标。
在上述求解过程中,如果决策者认为此结果不完美,可以通过增加目标或约束条件,来调整结果。
28
实验七 Gambit软件应用
一、实验题目
Gambit软件使用
求解著名的“囚徒困境”。
二、实验课时
课内理论教学1课时,上机2课时。
三、实验目的
掌握如何使用博弈论专用软件进行博弈问题的求解。
四、实验步骤
Gambit是用于分析与计算有限战略型和扩展型非合作博弈的软件工具,具有有好的、跨平台的图形用户界面,所有的功能都可以通过图形界面在Linux、Windows等操作系统上使用。其包含了多种纳什均衡求解算法,如单纯型剖分算法、函数极小化算法、全局牛顿算法、多矩阵迭代算法等。Gambit使得博弈模拟过程基本上成为一种自动化过程,大大加快了博弈模拟的速度。
通过以下网址可以直接下载Gambit软件(版本号为:gambit-0.2007.12. 04):
囚犯难题的软件求解
在博弈问题求解软件Gambit中,对例7-7的囚犯难题进行求解,步骤如下:
1. 选择“File|New|Strategic game”或点击“Creater a new strategic(table) game”按钮,新建一个对策文件,文件名为:囚犯难题,得到初始对策输入矩阵:
图1 创建文件名为“囚犯难题”的对策
图2 初始对策输入矩阵
2. 根据表7-3所示矩阵,在图2所示的初始对策输入矩阵中,分别将初始值“Player1”、“Player2”改为“甲”、“乙”;策略“1”,“2”分别改为“不坦白”、“坦白”,其中红色表示“甲”,蓝色表示“乙”。逐一输入矩阵元素值,得到图3。
图3 囚犯难题的输入矩阵
图4 生成平衡解的命令操作
3. 完成囚犯难题的矩阵输入后,选择“Tool|Equilibrium”,见图4,得到Nash平衡解,如图5所示;选择“Tool|Dominace”,可以得到囚犯难题的非平衡解,如图6所示。
图7 所生成的平衡解
图8 非平衡解展示
4. 为了展示甲乙双方的量化反应平衡效果,选择“Tool|Qre”,见图9,得到量化反应平衡图,如图10所示。
图9 量化反应平衡的命令操作
图10 量化反应平衡图
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