Модели принятия решений с помощью деревьев решений

Пример 7.

Пример 6.

Компания планирует заказать 10000 электронных реле у одной из двух фирм А или В. Качество продукции фирм характеризуется рядами распределения:

фирма А

% брака
р	0,7	0,2	0,1

фирма В

% брака
р	0,3	0,4	0,3

Бракованное реле можно отремонтировать за 0,5 тыс. руб.

Фирма В дает скидку 37 тыс. руб.

По критерию Лапласа принять решение о выборе поставщика.

1. Пусть случ. величина Х- число бракованных изделий в заказе у фирмы А.

Пусть случ. величина У - число бракованных изделий в заказе у фирмы В.

2. Составим ряды распределения сл. величин Х и У:

Х
р	0,7	0,2	0,1

У
р	0,3	0,4	0,3

3. М (Х) = 140 М (У)= 200

4. Затраты на ремонт от поставщика А: 140*0,5 = 70 тыс. руб.

5. Затраты на ремонт от поставщика В с учетом скидок: 200*0,5 -37= 63 тыс. руб.

Выгоднее выбрать поставщика В.

Посредническая фирма еженедельно закупает и распространяет химические реактивы. Стоимость закупки ящика 56 $, прибыль от продажи ящика 35 $.

Статистика спроса такова:

Недельный спрос, ящиков	Вероятность
	0,45
	0,35
	0,2

Если закупленный ящик остался непроданным, то фирма уничтожает ящик. Определить, с помощью критерия Лапласа, размер запаса который целесообразно создавать фирме.

Составим платежную матрицу:

неопределенность решение	(0,45)	(0,35)	(0,2)	Матем. ожидание прибыли
11 ящиков	11*35*0,45= 173,25	11*35*0,35= 134,75
12 ящиков	(11*35-56)* 0,45=148,05			379,05
13 ящиков	122,85	127.4		341,25

Модель в виде дерева решений используют, когда в условиях неопределенности нужно принять несколько решений, причем каждое следующее основывается на результатах предыдущего (т.е. появляется целая цепочка решений, вытекающих одно из другого).

Дата добавления: 2014-12-27