›
›

Bài giảng Tin học trong quản lý xây dựng - Chương 1: Lý thuyết ra quyết định - Đỗ Thi Xuân Lan

pdf 34 trang hapham 780
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Tin học trong quản lý xây dựng - Chương 1: Lý thuyết ra quyết định - Đỗ Thi Xuân Lan", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfbai_giang_tin_hoc_trong_quan_ly_xay_dung_chuong_1_ly_thuyet.pdf

Nội dung text: Bài giảng Tin học trong quản lý xây dựng - Chương 1: Lý thuyết ra quyết định - Đỗ Thi Xuân Lan

  1. Chương 1. LÝ THUYẾT RA QUYẾT ĐỊNH TIN HỌC TRONG QUẢN LÝ XÂY DỰNG
  2. Chương 1. LÝ THUYẾT RA QUYẾT ĐỊNH • Các môi trường ra quyết định • Ra quyết định trong điều kiện rủi ro • Ra quy ết định trong điềukiu kiện không chắc chắn • Cây quy ết định ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  3. Lý thuyết ra quyết định CÁC MÔI TRƯỜNG RA QUYẾT ĐỊNH ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  4. Các môi trường ra quyết định – Ra qqyuyết định trong điều kiện chắc chắn: biết chắc chắn trạng thái nào sẽ xảy ra – Ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn: không biết được xác suất xảyracy ra củaam mỗiitr trạng thái, hay không biết các dữ kiện liên quan – Ra quyết định trong điều kiện rủi ro: biết được xác suất xảy ra các trạng thái ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  5. Lý thuyết ra quyết định RA QUYẾT ĐỊNH TRONG ĐIỀU KIỆN RỦI RO ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  6. Các mô hình tính toán • Mô hình Max EMV (i): cực đại giá trị lợi nhuận kỳ vọng tính bằng tiền • Mô hình xác định giá trị kỳ vọng của thông tin hoàn hảo EVPI • Mô hình giá trị hối tiếc kỳ vọng ERV ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  7. Ví d ụ 1: Ông A là g iám đốc của công ty sản xuất vật liệu xây dựng X muốn ra quyết định nên sảnxun xuấtmt mộtlot loạigi gạch mới để tham gia thị trường hay không. ÔÔgng A c coho rằnggcó3p có 3 phươnggá án sản xuất: •PA1: Lập một nhà máyqyy có quy mô lớn để sản xuất sản phẩm •PA2: Lập một nhà máy có quy mô nhỏ để sản xuất sản phẩm • PA3: Không làm gì cả ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  8. Những phương áàán này sẽ đem đến mức độ lợi nhuận hay thua lỗ khác nhau phụ thuộc vào tình hình thị trường tốt hay xấu (bảng dưới). Ông A ước tính được lợi nhuận củacácpa các phươngág án tương ứng với tình hình thị trường như trong bảng. Hãy giúp ông A ra quyết định biết rằng xác suất tình hình thị trường tốt hay xấu là 50%. ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  9. Các giá trị lời/lỗ tương ứng với các phương án và tr ạng thái trong bài toán đầu tư sản xuất gạch (ngàn đồng) Trạng thái – Thị Thị Phương án trường trường tốt xấu Nhà máy lớn 200.000 -180.000 Nhà máy nhỏ 100.000 -20.000 Không làm gì00 ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  10. Mô hình Max EMV (i): cực đại giá trị lợi nhu ậnkn kỳ vọng tính b ằng ti ền Giá trị tiền lời kỳ vọng của bài toán đầu tư sảnxun xuấttg gạch (ngàn đồng) Trạng thái – Thị Thị EMV(i) Phương án trường trường tốt xấu Nhà máy lớn 200.000 -180.000 10.000 Nhà máy nhỏ 100. 000 -20. 000 40. 000 Không làm gì 0 0 0 Xácsuất 050.5 050.5 EMV(phương án i) = (tiền lời/lỗ của TT1)x(xác suất xảy ra TT1) +(ti+ (tiềnln lời/lỗ củaTTa TT2)x(xác suấtxt xảyyraTT ra TT2) + + ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths. + (tiền lời/lỗ của TTn)x (xác suất xảy ra TTn)
  11. Mô hình xác định giá trị kỳ vọng của thông ti n h oà n h ảo EVPI (Expected Value of Perfect Information) Trong khi cân nhắcvc về dự án đầutu tư, ông A có nhờ công ty tư vấn nghiên cứu thị trường Marketing cung cấp cho ông A thông tin về tình hình thị trường củaas sảnnph phẩm. Công ty Marketing đề nghị cung cấp thông tin chính xác về tình hình thị trường của sản phẩm với giá là 65.000$. Thông tin này giúp cho ông A hạn chế việc đưa ra một quyết định sai lầm tốn kém bằng cách thay đổi môi trường r a quyết định trogong điều kiện rủi ro thành ra quyết định trong điều kiện chắc chắn. Vấn đề: ông A có nên nhận lời đề nghị hayyg không? Giá mua là đắt hay rẻ? Bao nhiêu là hợp lý? ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  12. Giá trị tiền lời kỳ vọng khi có thông tin hoàn hảo EVWPI (Expected Value with Perfect Information) • EVWPI = (tiền lời/lỗ tương ứng với phương án tốt nhất của TT1)xP(TT1) + (tiền lời/lỗ tương ứng vớiih phương án tốt nhất của TT2)xP(TT2) +++ + + (tiền lời/lỗ tương ứng phương án tốt nhấtct củaTTa TTn)xP(TTn) EVWPI = (200.000)(0,50) + (0)(0,5) = 100.000 ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  13. Giá trị kỳ vọng của thông tin hoàn hảo EVPI • EVPI = EVWPI – giá trị lớnnhn nhấtct của EMV = EVWPI – maxEMV(i) Giá trị của thông tin hoàn hảo EVPI = EVWPI - maxEMV(i) = 100. 000 – 40. 000 = 60. 000 Khi giá bán thông tin đề nghị là 65.000 thì ôôgng A kh ôgông n ên m uatôgtua thông tin. ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  14. Mô hình giá trị hối tiếc kỳ vọng ERV • Giá trị hốiiti tiếccc của bài toán đầutu tư Tiêu chuẩn hối tiếc Trạng thái Thị trường tốt Thị trường Phương án xấu Nhà máy lớn 200.000 - 200.000 0 - (-180.000) Nhà máy nhỏ 200.000 - 100.000 0 - (-20.000) Không làmgì 200. 000 - 0 0 - 0 Xác suất0.50.5 ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  15. • Giá trị hốiii tiếc kỳ vọng của bài to án đầu tư Trạng thái Thị trường Thị trường Hối tiếc kỳ Phương án tốt xấu vọng Nhà máy lớn 0 180.000 90.000 Nhà máy nhỏ 100.000 20.000 60.000 Không làm gì 200.000 0 100.000 Xác suất 0.5 0.5 Phương án chọn là phương án “xây dựng nhà máy nhỏ’’ với giá trị hối tiếc nhỏ nhất là 60. 000. ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  16. Lý thuyết ra quyết định RA QUYẾT ĐỊNH TRONG ĐIỀU KIỆN KHÔNG CHẮC CHẮN ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  17. Các mô hình ra quyết định trong điều kiện không ch ắcchc chắn Tiêu chuẩn lạc quan (mô hình Maximax):Tiêu chuẩn thận trọng (mô hình Maximin):Tiêu chuẩn đồng đều ngẫu nhiên (mô hình Laplace):Tiêu chuẩn hối tiếc (mô hình Minimax)Tiêu chuẩn trung bình có trọng số (mô • Tiêuhình Hurwiez):chuẩn lạc q(quan (mô hình Maximax) : Tìm phương án i ứng với max của max, nghĩa là tìm gía trị lớn nhất trong bảng quyết định. • Tiêu chuẩn thận trọng (mô hình Maximin):Tìm phương áián i ứng với max của min. • Tiêu chuẩn đồng đều ngẫu nhiên (mô hình Laplace): Tìm phương án i làm cực đại giá trị trung bình l ợi nhuận và chi phí. • Tiêu chuẩn trung bình có trọng số (mô hình Hurwiez): là mô hình dung hòa giữa tiêu chuẩn lạc quan và thậnntr trọng. Tìm ph ương án i ứng với max của { x max + (1- ) x min} • Tiêu chuẩn hối tiếc (mô hình Minimax): tìm phương án i có mức độ hối tiếc nhỏ nhất. ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  18. Tiêu chuẩn lạc quan (mô hình MiMaximax) Ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn Tiêu chuẩn Trạng thái Thị Thị Giá trị lớn trường trường nhất trong hàng Phương án tốt xấu Nhà máy lớn 200.000 -180.000 200.000 Nhà máy nhỏ 100.000 -20.000 100.000 Không làm gì 0 0 0 Phương án chọn là phương án xây nhà máy lớn ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  19. Tiêu chuẩn thận trọng (mô hình Mii)Maximin):Ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn Tiêu chuẩn Trạng thái Thị Thị Giá trị nhỏ trường trường nhất trong Phương án tốt xấu hàng Nhà máy lớn 200.000 -180.000 -180.000 Nhà máynhỏ 100. 000 -20. 000 -20. 000 Không làm gì 0 0 0 Phương án chọn là phương án không làm gì cả ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  20. Tiêu chuẩn đồng đều ngẫu nhiên (ôhìhLl(mô hình Laplace) Ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn Tiêu chuẩn Trạng thái Thị Thị Giá trị Phương án trường trường trung bình tốt xấu trong hàng Nhà máy lớn 200.000 -180.000 10.000 Nhà máy nhỏ 100.000 -20.000 40.000 Không làm gì 0 0 0 Phương án chọn là phương án xây nhà máy nhỏ ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  21. Tiêu chuẩn trung bình có trọng số (ôhìhH(mô hình Hurwi ez) Ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn Tiêu chuẩn Trạng thái Thị Thị Giá trị Phương án trường trường trung bình tốt xấu trong hàng Nhà máy lớn 200. 000 -180. 000 124. 000 Nhà máy nhỏ 100.000 -20.000 76.000 Không làm gì 0 0 0 Phương án chọn là phương án xây nhà máy lớn ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  22. Tiêu chuẩn hối tiếc (mô hình Mini max) Mô hình giá trị hối tiếc kỳ vọng Ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn Trạng thái Thị Thị Giá trị lớn Phương án trường tốt trường nhất trong xấu hàng Nhà máy lớn 0 180.000 180.000 Nhà máy nhỏ 100.000 20.000 100.000 Không làm gì 200.000 0 200.000 Phương án chọn là phương án xây nhà máy nhỏ ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  23. Lý thuyết ra quyết định CÂY QUYẾT ĐỊNH ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  24. Cây quyết định Cây quy ết định thể hiện các quyết định và tình huống xảy ra theo trình tự. Cây quyết định gồm có • Nút quyết định: Là nút từ đó xuất phát ra các quyết định •Nút trạng thái: Là nút từ đó xuất phát ra các trạng thái ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  25. Cây quyết định Nămbm bướcthc thựchic hiện: •Xác định vấn đề •Vẽ cây quyết định •Xác định xác suất xảy ra các trạng thái •Tính tiền lời lỗ cho mỗi phương án tương ứng với các trạng thái •Giải bài toán bằng cách tính giá trị tiền lời kỳ vọng cho mỗi nút trạng thái. Giải bài toán bằng phương pháp ngược dòng ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  26. Cây quyết định có 1 tầng quyết định Xây d ựng nhà EMV = 10 TTT (0,5 ) máy lớn 200 TTX (0,5) -180 40 XD nhà máy nhỏ TTT (0,5) 100 TTX(0,5) EMV = 40 -20 Không làm gì 0 ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  27. Cây quyết định có nhiều tầng quyết định •Trong trường hợp cần phải đưa ra một loạt các quyết định sử dụng cây quyết định thay vì bảng tiền lời lỗ • ví d ụ, khi cân nhắc xem có nên thựchic hiện nghiên cứu tìm hiểu về tình hình thị trường không ông An cần phải đưa ra hai quyết định – Có nên mua thông tin hoàn hảo với chi phí 65 triệu đồng hay không. – Nên xây dựng nhà máy lớn, nhà máy nhỏ hay không nên đầu tư. ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  28. Cây quyết định có nhiều tầng qqyuyết định Tầng quyết Tầng quyết định thứ nhất định thứ hai XD nhà máy lớn -245 -220 Nên khảosát thị trường -65 vì giá trị của thông tin là XD nhà máy nhỏ -40 -85 -60 60 , nếukếtquả khảo sát cho là TTT nên đầu KQX Không làm -40 tư xây dựng nhà máy (0.5) -65 lớn, TTX không làm) 60 35 XD nhà máy lớn Có KQT 135 160 khảo (()0.5) sát thị 160 XD nhà máy nhỏ 60 trường 35 60 135 Không làm 40 Không -65 -40 khảo TTT(0,5) sát thị XD nhà máy lớn 200 TTX (0,5) Không khảo sát thị trường -180 TTT(0,5) 100 trường vì giá trị của 40 XD nhà máy nhỏ thông tin là 60 và nên TTX (0,5) -20 đầu tư xây dựng nhà Không làm máy nhỏ ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths. 0
  29. Cây quyết định có nhiều tầng quyết định • ví d ụ,khicânnh, khi cân nhắc xem có nên thực hiện nghiên cứu tìm hiểu về tình hình thị trường không ông An cần phải đưa ra hai quyết định – Có nên thực hiện khảo sát thị trường với chi phí 10.000 USD hay không. – Nên xây dựng nhà máy lớn, nhà máy nhỏ hkhôêhay không nên đầu tư. ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  30. Cây quyết định có nhiều tầng quyết định •Kết quả nghiên cứu thườngggp không phải là thông tin hoàn hảo nhưng cũng có thể là rất có ý nghĩa cho quyết định đầu tư. • Giả thiết : •Khi sản phẩm có thị trường tốt thì việckhc khảosáttho sát thị trường đưaraka ra kết quả đúng trong 70% trường hợp •Khi sản phẩm có thị trường xấutu thì việc khảo sát thị trường đưa ra kết quả đúng trong 80% trường hợp ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  31. Cây quyết định có nhiều tầng quyết Tầng quyết Tầng quyết định định thứ nhất định thứ hai TTT (0,78 ) 106,4 190 XD nhà máy lớn 2 TTX (0,22) -190 63,6 TTT (0,78) XD nhà máy nhỏ 90 106,4 3 TTX (0,22) -30 KQT Không làm -10 (0.45) TTT(0,27 ) 190 49,2 XD nhà máy lớn-87,4 (0,73) KQX 4 TTX -190 Có kh ảo (0. 55) 242,4 TTT (0,27) 90 XD nhà máy nhỏ sát thị 2,4 5 (0,73) trường TTX -30 Không làm 49,2 Không -10 khảo 10 TTT(0,5) sát thị XD nhà máy lớn 200 TTX (0,5) trường 6 -180 Giá trị của thông tin = (49,2-40) + 40 40 TTT(0,5) 100 10 = 19 ,2 tri ệu đồng Nên khảosáto sát XD nhà máy nhỏ thị trường, nếu KQ nói là TTT nên 7 TTX (0,5) -20 xây dựng NML, nếu KQ nói là TTX ©2010 của Đỗ ThịKhôngXuân Lan ,làm GVC. Ths. 0 thì xây dựng NMN
  32. Bảng Xác Suất Của Kết Quả Thă m Dò Th ị Trường Giả thiết : •Khi sảnphn phẩmcóthm có thị trường tốtthìvit thì việckhc khảo sát thị trường đưa ra kết quả đúng trong 70% trường hợp •Khi sản phẩm có thị trường xấu thì việc khảo sát thị trường đưa ra kết quả đúng trong 80% trường hợp Kết quả khảo sát thị Tình hình thị trường thực tế trường Thị trường tốt (TTT) Thị trường xấu (TTX) dự đoán là thị trường P(KQT/TTT) = 0,7 P(KQT/TTX) = 0,2 tốt (KQT) dự đoáálàthn là thị trường P(KQX/TTT) = 0 ,3 P(KQX/TTX) = 0 ,8 xấu (KQX) ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  33. • Xác suấtcót có điềukiu kiện: P(A  B) = P(A/B) x P(B) = P(B/A) x P(A) • Định lý Bayes: P(B / A).P(A) P(A/ B) P(B / A).P(A) P(B / A).P(A) P(Aj B) P(B / Aj )P(Aj ) P(Aj / B) P(B)  P(B / Ai ).P(Ai ) i 1n ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.
  34. Bảng Xác Suất Có Điều Kiện Về Tình Hình Thị Trường Kếtquả Tình Xác P(B/A) P(AB) P(Ai/B) khảo sát hình thị suất P(B) trường P(A) KQT (dự TTT 0,5 0,7 0,5.0,7=0,35 0,35/0,45=0,78 đoán là tình TTX 0,5 0,2 0,5.0,2=0,10 0,1/0,45=0,22 hình th ị trường tốt) P(KQT)=0,45 KQX (dự TTT 0,5 0,3 0,5.0,3=0,15 0,15/0,55=0,27 đoán là tình TTX 0,5 0,8 0,5.0,8=0,40 0,4/0,55=0,73 hình thị trường xấu) P(KQX)=0,55 ©2010 của Đỗ Thị Xuân Lan , GVC. Ths.