Tin hoc quan ly_hay

Ch 1 LÝ THUYẾT
Ch
ương
1
.
LÝ

THUYẾT

RA QUYẾT ĐỊNH
RA

QUYẾT

ĐỊNH
TIN HỌC TRONG QUẢN LÝ XÂY DỰNG
Chương 1. LÝ THUYẾT RA
Ế
QUY
Ế
T ĐỊNH
•
Các môi trường ra quyết định
Các

môi

trường

ra

quyết

định
• Ra quyết định trong điều kiện rủi ro
•
Ra quyết định trong điềukiện không
Ra

quyết

định

trong

điều

kiện

không

chắc chắn
•
Cây quyết định
Cây

quyết

định
©2010củaĐỗ Thị XuânLan,GVC.Ths.
CÁC MÔI TR

ƯỜ
NG RA QUY
Ế
T
Lýthuyếtraquyếtđịnh
CÁC

MÔI

TR
ƯỜ
NG

RA

QUY
Ế
T

ĐỊNH
©2010củaĐỗ Thị XuânLan,GVC.Ths.
Các môi trường ra quyết định
–
Ra
q
u
y
ết đ
ị
nh tron

g
điều ki
ệ
n chắc
qy ị g ệ
chắn: biết chắc chắn trạng thái nào
sẽ xảy ra
R ế đị h điề kiệ khô
–
R
a quy
ế
t
đị
n
h
trong
điề
u
kiệ
n
khô
ng
chắc chắn: không biết được xác suất
xảyracủamỗitrạng thái hay không
xảy

ra

của

mỗi

trạng

thái
,
hay

không

biết các dữ kiện liên quan
– Ra quyết định trong điều kiện rủi ro:
ế ấ
bi
ế
t được xác su
ấ
t xảy ra các trạng
thái
©2010củaĐỗ Thị XuânLan,GVC.Ths.
RA QUY
Ế
T Đ
Ị
NH TRONG ĐI
Ề
U
Lýthuyếtraquyếtđịnh
RA


QUY
Ế
T

Đ
Ị
NH

TRONG

ĐI
Ề
U

KIỆNRỦIRO
©2010củaĐỗ Thị XuânLan,GVC.Ths.
Các mô hình tính toán
•
Mô hình Max EMV (i): cực đại giá trị lợi
Mô

hình

Max

EMV

(i):

cực

đại

giá

trị

lợi

nhuận kỳ vọng tính bằng tiền
• Mô hình xác đ
ị
nh
g
iá tr
ị
k
ỳ
v
ọ
n
g
của
ị g ị ỳ ọ g
thông tin hoàn hảo EVPI
• Mô hình
g
iá tr
ị

hối tiếc k
ỳ
v
ọ
n
g
ERV
g ị ỳ ọ g
©2010củaĐỗ Thị XuânLan,GVC.Ths.
Ví d 1
Ô A là iá đố ủ ô
Ví

d
ụ
1
:
Ô
ng
A

là
g
iá
m
đố
c c
ủ
a c
ô

ng ty
sản xuất vật liệu xây dựng X muốn ra
quyết định nên sảnxuấtmộtloạigạch
quyết

định

nên

sản

xuất

một

loại

gạch

mới để tham gia thị trường hay không.
Ô
n
g
A
c
h
o
r
ằ
n

g

có

3

p
h
ươ
n
g

á
n
sả
n
Ôg coằ gcó3p ươ gá sả
xuất:
•PA1: L
ập
m
ộ
t nhà má
y
có
q
u
y
mô lớn
ập ộ yqy

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.
Nhữ h áàẽ đ đế ứ
Nhữ
ng p
h
ương
á
n n
à
y s
ẽ

đ
em
đế
n m
ứ
c
độ lợi nhuận hay thua lỗ khác nhau phụ
thuộc vào tình hình thị trường tốt hay
thuộc

vào

tình

hình

thị

trường

tốt

hay

xấu (bảng dưới). Ông A ước tính được
l
ợ
i nh
uậ
n
của

các

p
h
ươ
n
g

á
n
tươ
n

g

ợ uậ củacácp ươ gá tươ g
ứng với tình hình thị trường như trong
bảng. Hãy giúp ông A ra quyết định biết
ằ ấ ố
r
ằ
ng xác su
ấ
t tình hình thị trường t
ố
t
hay xấu là 50%.
©2010củaĐỗ Thị XuânLan,GVC.Ths.
Các giá trị lời/lỗ tương ứng với các
phương án và trạng thái trong bài toán
phương

án

và

trạng

thái

trong

bài

toán

đầu tư sản xuất gạch (ngàn đồng)
Trạng thái –
Phương
án
Thị
trườn
g

Thị
trườn
g

Phương
án
g
tốt
g
xấu
Nhà máy lớn 200.000 -180.000
Nhà máy nhỏ 100.000 -20.000
Khôn
g
làm
g
ì00
g
g

©2010củaĐỗ Thị XuânLan,GVC.Ths.
Mô hình Max EMV (i): cực đại giá trị
lợi nhuậnkỳ vọng tính bằng tiền
lợi

nhuận

kỳ

vọng

tính

bằng

tiền

Giá trị tiền lời kỳ vọng của bài toán đầu tư
sảnxuấtgạch (ngàn đồng)
sản

xuất

gạch

(ngàn

đồng)
Trạng thái –
Phươn

g
án
Thị
trường
ố
Thị
trường
ấ
EMV(i)
g
t
ố
t x
ấ
u
Nhà máy lớn 200.000 -180.000 10.000
Nhà
máy
nhỏ
100 000
20 000
40 000
Nhà
máy
nhỏ
100
.
000
-
20

.
000
40
.
000
Không làm gì 0 0 0
Xá
ất
05
05
Xá
csu
ất
0
.
5
0
.
5
EMV(phương án i) = (tiền lời/lỗ của TT
1
)x(xác suất xảy ra TT
1
)
+(tiềnlời/lỗ củaTT
x(xác suấtxảyraTT
)
©2010củaĐỗ Thị XuânLan,GVC.Ths.
+

(tiền

lời/lỗ

của

TT
2)
x(xác

suất

xảy

ra

TT
2
)
+ … +
+ (tiền lời/lỗ của TT
n
)x (xác suất xảy ra TT
n
)
Mô hình xác định giá trị kỳ vọng
ủ thô ti h à hả EVPI
c
ủ
a

thô
ng
ti
n
h
o
à
n
hả
o
EVPI

(
Expected Value of Perfect Information)
Trong khi cân nhắcvề dự án đầutư ông A có
Trong

khi

cân

nhắc

về

dự

án

đầu

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 củasảnphẩm Công ty
tình

hình

thị

trường

của

sản

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
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
tr
ườ
n
g
r
a

quyế
t
đị
nh tr
o
n
g

đ
i
ều
ki
ệ
n r
ủ
i r
o

ườ g a quyế đị ogđ ều ệ ủ o
thành ra quyết định trong điều kiện chắc
chắn. Vấn đề: ông A có nên nhận lời đề
n
g
h
ị
ha
y
khôn
g
? Giá mua là đắt ha

y
rẻ?
©2010củaĐỗ Thị XuânLan,GVC.Ths.
g ị yg y
Bao nhiêu là hợp lý?
Giá trị tiền lời kỳ vọng khi có thông tin
ề ỗ
hoàn hảo EVWPI (Expected Value with
Perfect Information)
• EVWPI = (ti
ề
n lời/l
ỗ
tương ứng với
phương án tốt nhất của TT
1
)xP(TT
1
)
(tiề lời/lỗ t ứ ớih á
+
(tiề
n
lời/lỗ

t
ương
ứ
ng v
ới

p
h
ương
á
n
tốt nhất của TT
2
)xP(TT
2
)
++
+
…
+
+ (tiền lời/lỗ tương ứng phương án tốt
nhấtcủaTT
)xP(TT
)
nhất

của

TT
n
)xP(TT
n
)
EVWPI = (200.000)(0,50) + (0)(0,5) = 100.000
©2010củaĐỗ Thị XuânLan,GVC.Ths.
Giá trị kỳ vọng của thông tin hoàn hảo

EVPI
EVPI
•
EVPI
=
EVWPI
–
giá trị lớnnhấtcủa
EVPI

EVWPI

giá

trị

lớn

nhất

của

EMV = EVWPI – maxEMV(i)

Giá trị của thông tin hoàn hảo

Giá

trị

của

thông

tin

hoàn

hảo

EVPI = EVWPI - maxEMV(i)
=
100 000
–
40 000
=
60 000

100
.
000

40
.
000

60
.
000
Khi giá bán thông tin đề nghị là 65.000 thì

ô
n
g
A kh
ô
n
g
n
ê
n m
ua

t
h
ô
n
g

t
in.
ôg ôg ê uatôgt
©2010củaĐỗ Thị XuânLan,GVC.Ths.
Mô hình giá trị hối tiếc kỳ vọng
ERV
ERV

•
Giá trị hốitiếccủa bài toán đầutư
Tiêu chuẩn
Giá

trị

hối

tiếc

của

bài

toán

đầu

tư

Tiêu

chuẩn

hối tiếc
Trạng thái
Phương án
Thị trường tốt Thị trường
xấu
Phương

án

xấu

Nhà máy lớn 200.000 - 200.000 0 - (-180.000)
Nhà máy nhỏ 200.000 - 100.000 0 - (-20.000)
Khô
là
ì
200 000
0
0
0
Khô
ng
là
mg
ì
200
.
000
-
0
0
-
0
Xác suất0.50.5
©2010củaĐỗ Thị XuânLan,GVC.Ths.
Giá ị hốiiế kỳ ủ bài á đầ
•
Giá
tr

ị

hối
t
iế
c
kỳ
vọng c
ủ
a
bài
to
á
n
đầ
u
tư
Trạng thái
Phương án
Thị trường
tốt
Thị trường
xấu
Hối tiếc kỳ
vọng
Phương

án

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.
60
.
000
.
RA QUY
Ế
T Đ
Ị
NH TRONG ĐI
Ề
U
Lýthuyếtraquyếtđịnh
RA

QUY
Ế
T

Đ
Ị
NH

TRONG


ĐI
Ề
U

KIỆNKHÔNGCHẮCCHẮN
©2010củaĐỗ Thị XuânLan,GVC.Ths.
Các mô hình ra quyết định trong điều
kiện không chắcchắn
kiện

không

chắc

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
hình Hurwiez):
• Tiêu chu
ẩ
n l
ạ
c
q
uan
(
mô hình Maximax
)

: Tìm
ủ
ạ q( )
phương án i ứng với max c
ủ
a max, nghĩa là tìm
gía trị lớn nhất trong bảng quyết định.
• Tiêu chuẩn thận trọng (mô hình Maximin):Tìm
h áiứ ới ủ i
p
h
ương
á
n
i

ứ
ng v
ới
max c
ủ
a m
i
n.
• Tiêu chuẩn đồng đều ngẫu nhiên (mô hình
Laplace): Tìm phương án i làm cực đại giá trị
trung bình lợi nhuận và chi phí
trung

bình

lợi

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 thậntrọng Tìm phương án i ứng với
lạc

quan

và

thận

trọng
.
Tìm

phương

án

i

ứng

với

max của {

x max + (1-

) x min}
• Tiêu chuẩn hối tiếc (mô hình Minimax): tìm
p
hươn
g
án i có mức đ
ộ
hối tiếc nhỏ nhất.
©2010củaĐỗ Thị XuânLan,GVC.Ths.
p g ộ
Tiêu chuẩn lạc quan (mô hình
Mi )
M
ax
i
max
)
Ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn Tiêu chuẩn
Trạn
g

thái Thị Thị Giá trị lớn
g
Phương án
trường
tốt
trường
xấu
nhất trong
hàng
Nhà máy lớn 200.000 -180.000 200.000
Nhà má
y
nhỏ 100.000 -20.000 100.000
y
Không làm gì 0 0 0
 Phương án chọn là phương án xây nhà
máy lớn
©2010củaĐỗ Thị XuânLan,GVC.Ths.
máy

lớn
Tiêu chuẩn thận trọng (mô hình
Mii)
M
ax
i
m
i
n
)

:Ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn Tiêu chuẩn
Trạn
g
thái Thị Thị Giá trị nhỏ
g
Phương án
trường
tốt
trường
xấu
nhất trong
hàng
Nhà máy lớn 200.000 -180.000 -180.000
Nhà
á
hỏ
100 000
20 000
20 000
Nhà
m
á
yn
hỏ
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.
làm

gì

cả
Tiêu chuẩn đồng đều ngẫu nhiên
(ôhìhL l )
(
m
ô

hì
n
h

L
ap
l
ace
)
Ra quyết định trong điều kiện không chắc

chắn Tiêu chuẩn
Trạn
g
thái Thị Thị Giá trị
g
Phương án
trường
tốt
trường
xấu
trung bình
trong hàng
Nhà máy lớn 200.000 -180.000
10.000
Nhà má
y
nhỏ 100.000 -20.000 40.000
y
Không làm gì 0 0 0
 Phương án chọn là phương án xây nhà
máy nhỏ
©2010củaĐỗ Thị XuânLan,GVC.Ths.
máy

nhỏ
Tiêu chuẩn trung bình có trọng số
(ôhìhH i )
(
m
ô

hì
n
h

H
urw
i
ez
)
Ra quyết định trong điều kiện không chắc
chắn Tiêu chuẩn
Trạn
g
thái Thị Thị Giá trị
g
Phương án
trường
tốt
trường
xấu
trung bình
trong hàng
Nhà
á
lớ
200 000
180 000
124 000
Nhà

m
á
y
lớ
n
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.
Tiêu chuẩn hối tiếc (mô hình
Mi i )
Mi
n
i
max
)
Mô hình giá trị hối tiếc kỳ vọng Ra quyết định trong điều
kiện không chắc chắn
Trạn

g
thái Thị Thị Giá trị lớn
g
Phương án
trường tốt trường
xấu
nhất trong
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.
máy

nhỏ
CÂY QUY
Ế
T Đ
Ị
NH
Lý thuyết ra quyết định
CÂY

QUY
Ế
T


Đ
Ị
NH
©2010củaĐỗ Thị XuânLan,GVC.Ths.
Cây quyết định
Cây quyết định thể hiện các quyết định và
Cây

quyết

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.
Cây quyết định
Nămbướcthựchiện:
Năm

bước

thực

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
©2010củaĐỗ Thị XuânLan,GVC.Ths.
toán bằng phương pháp ngược dòng