《决策理论与方法》学习指南

1、决策理论与方法学习指南决策理论与方法是管理科学专业和信息管理与信息系统专业的专业主干课程，是实现“懂现代决策技术的管理人才”培养目标的核心课程。我校开设的该门课程包括决策模型与方法和仿真模型与方法两大部分，课程共72学时，其中课堂教学48学时，上机实验24学时，共计12个实验。本课程是面向管理科学与工程类学科的管理科学、信息管理与信息系统专业开设的一门专业主干课程。通过该课程的学习，使学生掌握决策分析的基本理论和方法以及仿真技术在决策分析中的应用，能够灵活运用所学知识建立相关的决策模型和仿真模型并求解，培养学生从实践中发现问题、提出问题、分析问题和解决问题的能力和团队协作精神，提高学生的创新能

2、力和综合素质，使学生成为“懂现代决策技术的管理人才”。1、课程学习要求通过该课程的学习，使学生掌握决策分析的基本理论和方法以及仿真技术在决策分析中的应用，能够灵活运用所学知识建立相关的决策模型和仿真模型并求解，学生能够掌握初步从实践中发现问题、提出问题、分析问题和解决问题的能力提高学生的创新能力和综合素质。本课程学习具体要求是：(1)熟练掌握本课程的基本概念和基本原理。其中，决策原理涵盖：确定型决策分析、风险型决策分析、不确定型决策分析、多目标决策分析、序贯决策分析、竞争型决策分析和决策支持系统等；仿真原理涵盖：蒙特卡洛仿真、基于Matlab随机数的产生、离散系统仿真、连续系统仿真、系统动力学

3、及其应用等；(2)熟练掌握本课程的基本方法和基本模型。本课程主要包含决策模型和仿真模型两部分。其中，决策模型包括确定型决策、风险型决策、不确定型决策、多目标决策、序贯决策，仿真模型包括离散系统仿真、连续系统仿真；(3)掌握本课程主要实验的基本原理和基本技能，灵活运用和操作各种相关的决策软件和仿真软件。相关决策软件包括Eviews、SPSS、Excel等，仿真软件包括Vensim、Matlab等。通过实验，巩固课程所学的概念和原理，训练学生对软件的熟练操作和运用能力；(4)培养学生综合运用本课程所学的决策理论、模型方法和仿真技术解决实际问题的能力，包括提出问题、分析问题和解决问题的能力，实践动手

4、能力，以及创新能力等。2、课程学习建议 （1）准确理解每一个概念。概念是整个知识体系的基础，是学好该课程的前提与基础。决策理论与方法课程中有许多概念，有带有管理学背景的概念，也有带有数学背景的概念，甚至还有带有心理学背景的概念。要理解这些概念，需要同学首先具有一定的管理学知识与高等数学等的知识背景。（2）熟练掌握基本决策方法（或模型）的基本原理。一方面掌握理论化的决策方法（或模型），即掌握决策方法（或模型）的基本原理，这个过程基本上在第一堂课程中完成。我们在第一堂课程中逐步摸索形成了“问题引导(Question)、理论指导(Theory)、模型教学(Model)、实践强化(Practice)”

5、的“QTMP”教学设计理念。我们发现：由于“基本决策方法（或模型）基本原理”存在抽象性特征，因此我们尽量从现实应用问题引发出学生对“基本决策方法（或模型）基本原理”的认知，然后才开始复习问题，引出基本原理等。因此，对于自学的同学来说，学习基本原理时需要找到实际应用决策问题的“镜子”，然后按照“问题引导(Question)、理论指导(Theory)、模型教学(Model)、实践强化(Practice)”的“QTMP”学习过程理念来学习。（3）培养应用基本决策方法（或模型）解决实际问题的能力。学生可以分两个阶段来完成学习。首先是课堂实验，在教师指导下，学生自己应用决策软件一步一步来实现书后的决策问

6、题，或者教师设计的决策问题。其次以学生为主的大作业的完成，这个过程基本上是学生自己完成。我们学生的该阶段学习是建立在第一课堂与第二课堂联动基础上的，形成了“项目实施提炼问题、问题求解构建模型、模型应用升华理论、理论指导实践活动”的“双主体互动式”第二课堂学习策略与方法。因此建议学生学习要分阶段来完成这个过程。第一个阶段主要以熟悉软件应用，以及决策理论解决实际问题过程的一般规律，形成一些解决实际问题的经验性体验。第二个阶段是自主地、比较独立地探索决策项目的解决方案，掌握理论应用于实践的一般规律。第三个阶段就是从实践回归理论，加强对决策理论的理解与认识。3、课程主要内容（1）决策分析概述【教学目的

7、】通过本章的学习，要求学生了解决策分析的概念和要素，决策分析的分类，决策分析的定性定量方法概述，掌握决策分析的步骤与追踪决策。【重点难点】重点是决策分析的概念和要素；难点是决策分析的步骤。【教学内容】1.1决策分析的概念及其基本要素 一、决策分析的概念 二、决策分析的基本要素1.2决策分析的分类及其基本原则 一、决策分析的分类 二、决策分析的基本原则1.3决策分析的步骤与追踪决策 一、决策分析的基本步骤 二、关于追踪决策1.4决策分析的定性与定量方法概述 一、决策分析的定性方法 二、决策分析的定量方法 三、综合决策1.5 仿真决策概述 一、系统仿真的实质 二、系统仿真的作用（2）确定性决策分析

8、【教学目的】通过本章的学习，要求学生了解确定型决策分析的适用场合，理解现金流及货币时间价值与计算，掌握盈亏分析方法，掌握无约束确定型投资决策，多方案投资决策方法。【重点难点】重点：确定型决策分析的概念和适用场合；难点：盈亏决策分析方法，投资决策分析方法的应用【教学内容】2.1 现金流量及货币的时间价值与计算一、现金流量及货币的时间价值二、货币时间价值的计算2.2 盈亏决策分析一、盈亏决策分析的基本原理二、盈亏分析的应用实例2.3 无约束确定型投资决策 一、基本假设条件 二、价值型经济评价指标 三、效率型经济评价指标 四、时间型经济评价法 五、相对经济效益评价法2.4 多方案投资决策 一、独立型

9、投资方案决策 二、互斥型投资方案决策2.5 投资决策案例 一、更新决策 二、自制还是外购决策 三、投资时机决策 四、资本限量决策（3）风险型决策分析【教学目的】通过本章的学习，要求学生理解风险型决策的适用条件，掌握风险型决策的期望准则及其方法，掌握决策树分析方法及步骤，掌握贝叶斯决策分析方法，掌握风险决策的灵敏度分析方法，理解效用的概念，掌握利用效用曲线、效用标准进行决策的方法。【重点难点】重点：风险型决策的期望准则及评价模型，决策树分析方法及步骤，贝叶斯决策分析方法；难点：风险决策的灵敏度分析及效用理论的应用。【教学内容】3.1风险决策的期望值准则及其应用一、风险型决策分析二、风险型决策分析

10、的期望值准则 三、期望损益决策法中的几个问题3.2决策树分析方法一、决策树基本分析法二、应用实例 三、多阶决策分析3.3贝叶斯决策分析一、贝叶斯决策的基本方法二、贝叶斯决策分析的信息价值三、抽样贝叶斯决策 四、贝叶斯决策分析案例3.4风险决策的灵敏度分析 一、灵敏度分析的要求 二、转折概率原理3.5效用理论及风险评价 一、效用函数的定义和构成 二、效用曲线的确定 三 、效用曲线在风险决策中的应用 四、案例（4）不确定型决策分析【教学目的】通过本章的学习，要求学生了解不确定决策分析适用条件，掌握不同准则下不确定型决策分析方法；熟悉不确定型决策方法的五种决策准则，理解其基本思想并掌握具体的决策步骤

11、，能熟练应用相关决策准则解决不确定性决策问题；能根据生产经营活动中的具体情况，灵活运用各种决策准则确定行动方案。【重点难点】重点：不确定决策的基本准则； 难点：不同准则下不确定型决策分析方法。【教学内容】4.1不确定型决策的基本概念4.2乐观决策准则 一、乐观决策的步骤 二、应用实例 三、乐观准则的评价4.3 悲观决策准则 一、悲观法决策的步骤 二、应用实例 三、悲观准则的评价4.4 折中决策准则 一、折中决策的步骤二、应用实例 三、折中决策法的评价4.5 后悔值决策准则 一、最小最大后悔值决策分析的步骤 二、应用实例 三、后悔值决策准则的评价4.6 等概率决策准则 一、等概率决策分析法的步骤

12、 二、应用实例 三、等概率决策法的评价（5）多目标决策分析【教学目的】通过本章的学习，要求学生理解多目标决策的目标准则体系的意义，掌握多目标体系的结构和评价准则，掌握多维效用并合方法，掌握层次分析法方法，了解DEA方法及其应用，掌握目标规划法。【重点难点】重点：多目标体系的结构，评价准则和DEA方法； 难点：多维效用并合方法，层次分析法方法及目标规划法的应用。【教学内容】5.1多目标决策的目标准则体系 一、目标准则体系的意义 二、目标准则体系的结构 三、评价准则和效用函数 四、目标准则体系风险因素的处理5.2多维效用并合方法 一、多维效用并合模型 二、多维效用并合规则 三、多维效用并合方法应用

13、实例5.3层次分析方法 一、建立层次结构模型 二、判断矩阵 三、层次结构权重解析过程 四、判断矩阵特征值和特征向量的近似计算 五、AHP方法的应用实例5.4 DEA方法 一、DEA模型 二、评价系统的DEA有效性 三、DEA有效决策单元的构造5.5目标规划方法 一、加权目标规划 二、优化目标规划（6）序贯决策分析【教学目的】要求学生掌握多阶段决策的步骤与序贯决策方法，了解马尔可夫决策的适用条件，熟悉马尔可夫决策分析的步骤，在案例分析基础上了解马尔可夫决策的应用。【重点难点】重点：多阶段决策与序贯决策分析方法； 难点：马尔可夫决策与群决策分析方法。【教学内容】 6.1多阶段决策 一、多阶段决策问

14、题 二、多阶段决策方法与应用举例 三、与抽样有关的多阶段决策6.2序贯决策一、序贯决策的概念 二、序贯决策的应用实例6.3 马尔可夫决策 一、马尔可夫链的概念 二、马尔可夫决策的应用实例6.4 群决策简介 一、群决策的概念 二、群决策的利弊（7）仿真概述【教学目的】通过本章的学习，学生应掌握系统、复杂系统、系统模型、仿真技术的基本概念及其关系，掌握蒙特卡罗方法的原理、应用范围、典型的蒙特卡罗仿真实例；能灵活运用系统、复杂系统、系统模型、仿真技术分析问题、解释问题。【重点难点】重点：系统模型的构建与仿真技术； 难点：蒙特卡罗仿真的应用。【教学内容】7.1复杂系统与系统模型 一、系统概念二、复杂性

15、与复杂系统三、系统模型 7.2 系统仿真 一、仿真概念与仿真技术 二、经典仿真技术 三、微观仿真技术 7.3 复杂系统微观仿真一、微观仿真的适用性二、微观仿真的理论应用 三、微观仿真的实际应用 四、微观仿真存在的问题 7.4 蒙特卡罗仿真方法一、蒙特卡罗方法的概念二、随机数生成器 三、随机变量的生成方法 四、蒙特卡罗模拟流程 五、蒙特卡罗模拟结果的分析（8）离散系统仿真【教学目的】通过本章的学习，学生应掌握离散系统的基本特点与分类，熟练掌握排队和库存系统手动仿真操作，灵活运用排队系统、库存系统的原理解决实际问题，并进行合理的解释。【重点难点】重点：排队系统仿真的基本原理，库存系统仿真的基本原理

16、； 难点：运用排队系统、库存系统的原理解决实际问题。【教学内容】 8.1离散事件的系统模型 一、离散事件系统的基本要素 二、离散事件仿真模型的部件与结构 8.2 排队系统仿真 一、排队系统概述 二、顾客到达随机数与服务随机数的确定 三、队系统仿真步骤 四、排队系统仿真实例8.3 库存系统仿真 一、库存系统概述 二、库存系统仿真实例8.4 其他仿真实例（9）连续系统建模与仿真【教学目的】通过本章的学习，学生应掌握熟悉并掌握连续系统微分方程模型建立的基本过程，了解经典的连续系统数字仿真的离散化原理及要求，能熟练应用欧拉法、梯形法、龙格-库塔法等几类典型的微分方程模型仿真数值积分方法，了解数值积分法的稳定性分析方法。【重点难点】重点：建立连续系统微分方程模型，连续系统数字仿真的离散化； 难点：典型的微分方程模型仿真数值积分方法和稳定性分析方法。【教学内容】9.1 连续系统仿真中的数学模型一、连续时间模型二、离散时间模型 三、连续-离散混合模型 9.2 连续系统的微分方程建模方法 一、新产品销售模型 二、弱肉强食模型9.3 经典的连续系统仿真方法 一、离散化原理及要求 二、数值积分法的基本概念 三、几种常用的数值积分法 四、数值积分法的稳定性分析（10）基于系统动力学的建模与仿真【教学目的】通过本章的学习，学生应熟悉基于复杂系统的系统动力学模型建立于仿真