Chương 2
Cơ sở của
Lý thuyết Ra Quyết Định
2
C2. Cơ sở của Lý thuyết Ra Quyết Định
1. Khái niệm chung
2. Các bước trong Lý thuyết RQĐ bằng PPĐL
3. Các môi trường RQĐ
4. Các mô hình RQĐ theo tính chất vấn đề
5. Phân tích cận biên trong trường hợp có nhiều
PA và nhiều trạng thái tự nhiên (Marginal
Analysis)
6. (Khái niệm mô phỏng hỗ trợ RQĐ)
3
1. Khái niệm chung

Lý thuyết RQĐ là phương pháp phân tích cách
thức RQĐ đúng trình tự và có hệ thống.

QĐ tốt là QĐ có xét đến tất cả những số liệu và
tình huống có thể xảy ra.

QĐ và Kết quả (hậu quả)
4
2. Các bước trong Lý thuyết RQĐ bằng
PPĐL
B1. Xác định rõ vấn đề cần giải quyết.
B2. Liệt kê mọi PA có thể chọn.
B3. Xác định các tình huống/trạng thái có thể xảy
ra.
B4. Xác định mọi lợi ích/chi phí/thiệt hại phát sinh

(biết xác suất xảy ra tình
huống).

RQĐ trong điều kiện xác định
(biết chắc tình huống xảy ra).
7
4. Các mô hình RQĐ
theo tính chất vấn đề

i: PA ở hàng i trong bảng RQĐ

j: Trạng thái ở cột j trong bảng RQĐ

P
ij
: Lợi ích có được nếu chọn PA i và trạng thái j xảy ra.
4.1. RQĐ trong điều kiện không chắc chắn
•
Mô hình Maximax
•
Mô hình Maximin
•
Mô hình đồng đều ngẫu nhiên (Laplace)
•
Mô hình Hurwicz – trung bình có trọng số
•
Mô hình Minimax
4.2. RQĐ trong điều kiện rủi ro
•
Mô hình Max EMV

Mô hình Minimax: Min
i
[Max
j
OL
ij
]
Trong đó OL
ij
= Max
i
P
ij
- P
ij








∑
∑
j
P
Max
ij
i

1j
ijji
)xPP(SEMV
10
4. Các mô hình RQĐ
theo tính chất vấn đề (tt3)
4.2. RQĐ trong điều kiện rủi ro (tt)

Mô hình Min EOL:
Trong đó OL
ij
= Max
i
P
ij
– P
ij
=> Chọn PA có EOL nhỏ nhất.
Nhận xét: EVWPI = EMV
i
+ EOL
i
EVPI = Min EOL
Đối với Bài toán có bảng RQĐ là chi phí, chuyển Max thành Min.
T.Trường tốt T.Trường xấu EOL
Nhà máy lớn 0 180.000 90.000
Nhà máy nhỏ 100.000 20.000 60.000
Không sản xuất 200.000 0 100.000
P(Sj) 0.5 0.5
∑

à

m
á
y

l
ớ
n
EMV Không làm gì
E
M
V

N
h
à

m
á
y

n
h
ỏ
Giá trị EMV
Xác suất của thị trường ưa thích
Phân tích độ nhạy:
Xác suất p thay đổi thế nào, thì QĐ sẽ thay đổi.
380.000 p – 180.000 = 120.000 p – 20.000

5.1. Phân tích biên sai với PPXS rời rạc
p: Xác suất để “Lượng cầu” lớn hơn “Lượng cung cho
trước”, ký hiệu:
p = P(Lượng cầu > Lượng cung cho trước)
=> (1-p) = P(Lượng cầu < Lượng cung cho trước)
Từ đó, ta có:
Lợi nhuận biên sai kỳ vọng, EMP = p MP
Thiệt hai biên sai kỳ vọng, EML = (1-p) ML
=> Trữ thêm 1 đv sản phẩm để bán khi:
p ≥ ML/(ML+MP)
15
5. Phân tích cận biên trong trường hợp có
nhiều PA và nhiều trạng thái tự nhiên
Phân tích biên sai (Marginal Analysis, MA) (tt2)
VD: (tt) Số liệu thống kê trong quá khứ cho biết số bình sữa
bán được mỗi ngày trong 100 ngày quan sát như sau:

Tìm p:
p ≥ ML/(ML + MP)
MP = 6.000 – 4.000 = 2.000 => p ≥ 4/6 = 66%
ML = 4.000
Số bình bán được/ngày 4 5 6 7 8 9 10
Số ngày bán được 5 15 15 20 25 10 10
16
5. Phân tích cận biên trong trường hợp có
nhiều PA và nhiều trạng thái tự nhiên
Phân tích biên sai (Marginal Analysis, MA) (tt3)

Từ bảng số liệu:


2
…
PA
i
…
PA
n
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.

19
5. Phân tích cận biên trong trường hợp có
nhiều PA và nhiều trạng thái tự nhiên
Phân tích biên sai (Marginal Analysis, MA) (tt6)
VD: Một người bán báo thấy rằng số lượng báo bán ra hàng
ngày tuân theo PP chuẩn với µ = 50 tờ và σ = 10 tờ. Hãy xác
định số lượng báo tối ưu cần mua hàng ngày để bán, biết
giá mua và bán 1 tờ báo là 4.000 đ và 10.000 đ.
B1. Tìm: µ = 50, σ = 10, MP = 6.000, ML = 4.000
B2. Xác định: p ≥ ML/(ML+MP) = 0.4
B3. Tìm X
*
sao cho P(X > X
*
) ≥ 0.4 (**)
Nếu P(X > X
*
) = 0.4  P(Z > (X
*
- µ)/σ) = 0.4
=> (X
*
- µ)/σ = 0.25 => X
*
= 52.5 tờ
Vậy để (**) thỏa, thì X
*
là 52 tờ (làm tròn xuống).
20
(6. Khái niệm mô phỏng hỗ trợ RQĐ)