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SPOC学校专有课程
决策理论和方法
第1次开课
开课时间: 2025年04月17日 ~ 2025年06月28日
学时安排: 3小时每周
当前开课已结束 已有 23 人参加
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—— 课程团队
课程概述

本课程是物流管理本科班的专业选修课。本课程系统性地讲解确定性决策、不确定性决策、贝叶斯分析、马尔科夫决策、统计决策树、灰色系统理论、博弈论及多指标决策等核心方法,通过大数据背景下的经济、金融和管理领域实际案例,帮助学生掌握量化分析技术,培养运用科学决策模型解决复杂现实问题的能力,提升决策的系统性和科学性。

授课目标

目标1:理解决策分析所包含的决策理论;

目标2:掌握各种定性与定量决策分析方法;

目标3:掌握各种方法的特征、应用条件和应用能力;

目标4:具有运用各种决策分析方法解决实际问题的能力;

目标5:了解决策理论与方法的新理论、新方法及发展趋向。

成绩 要求

课程成绩=平时成绩×50%+期末考试成绩×50%,

其中,平时成绩=作业均值×30%+随堂练习均值×30%+期中测试×40%

课程大纲
第1章 决策分析概述
课时目标:掌握决策分析的概念和要素;了解决策分析的分类、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。
1.1 决策分析的概念及其基本要素
1.2 决策分析的分类及其基本原则
1.3 决策分析的步骤与追踪决策
1.4 决策分析的定性与定量方法概述
第2章 确定型决策分析
课时目标: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和多方案投资决策方法。
2.1 确定型决策分析概述
2.2 现金流量及货币的时间价值与计算
2.3 盈亏平衡分析决策法
2.4 无约束确定型投资决策
2.5 多方案投资决策
第3章 风险型决策的原理
课时目标:掌握风险型决策的概念和特点;掌握损益矩阵的要素与内容;熟悉风险型决策的准则;掌握决策树法的概念以及决策树的制作步骤;掌握风险决策的敏感性概念以及分析方法;熟悉完全信息价值的概念、测定办法以及应用。
3.1 风险型决策的基本问题
3.2 风险型决策的不同准则
3.3 决策树决策法
3.4 风险决策的敏感性分析
3.5 完全信息价值
第4章 风险型决策的常用方法
课时目标:掌握效用的概念、效用曲线的绘制方法以及操作步骤;掌握效用曲线的类型,掌握效用决策法的应用;掌握边际分析法的概念及应用;熟悉标准正态分析法的概念与应用;掌握马尔科夫决策法的概念、马尔科夫转移概率矩阵模型及其应用。
4.1 效用概率决策方法
4.2 连续型变量的风险型决策方法
4.3 马尔科夫决策法
第5章 贝叶斯决策方法
课时目标:掌握贝叶斯决策的概念;掌握信息的类别;熟悉贝叶斯定理;熟练掌握先验分析和后验分析的方法和应用;理解序贯分析原理;掌握风险函数内容以及贝叶斯函数的运用。
5.1 贝叶斯决策概述
5.2 贝叶斯定理及其分布
5.3 贝叶斯决策法的分析类型及应用
5.4 贝叶斯风险函数
第6章 不确定型决策分析
课时目标:掌握不确定型决策的概念;熟悉不确定型决策的五种决策准则,掌握其基本思想和具体决策步骤;熟悉风险型决策与严格不确定型决策的区别和联系;掌握五种不确定型决策的区别和适用条件;掌握五种不确定型决策准则的运用方法。
6.1 乐观准则决策方法
6.2 悲观准则决策方法
6.3 乐观系数准则决策方法
6.4 后悔值决策准则
6.5 等概率决策准则
6.6 不确定型决策案例分析
第7章 灰色理论决策法
课时目标:掌握灰色系统的概念,理解灰色理论的内容;掌握灰数的概念、种类以及白化方法;会用灰色关联分析法进行实际问题的处理;掌握关联度的计算,了解关联度的性质;掌握灰色系统建模原理;掌握灰色决策三种方法;会用灰色决策的理论与方法解决实际问题。
7.1 灰色系统理论概述
7.2 灰色因素的关联分析
7.3 灰色系统建模原理和方法
7.4 灰色决策方法
第8章 博弈论决策法
课时目标:掌握博弈和博弈论的概念;掌握博弈的基本要素及其具体内容;理解博弈的分类以及各种分类的涵义;理解博弈的发展史;熟练掌握并能运用占优策略均衡很重复剔除劣策略均衡法则;熟练掌握纳什均衡的原理和求解方法;掌握双人博弈法则的求解方法。
8.1 博弈论决策法概述
8.2 完全信息博弈
8.3 双人博弈决策
第9章 多目标决策法
课时目标:掌握多目标决策法的概念、常用方法以及基本思路;掌握层次分析法的基本原理,熟悉层次分析法的层次结构构建;掌握如何使用层次分析法进行决策;熟悉多目标规划法的概念与应用;熟练掌握多目标规划法的决策以及其应用;掌握DEA方法及其应用。
9.1 多目标决策的基本问题
9.2 简单线性加权法
9.3 层次分析法(AHP)
9.4 多目标规划法
9.5 DEA方法
9.6 TOPSIS 决策法
第10章 大数据时代的决策
课时目标:掌握大数据的概念与特点;了解大数据的构成;了解大数据的一般处理方法;掌握大数据决策的概念和特点;了解大数据对决策的影响;掌握决策支持系统的概念及其与大数据的关系。
10.1 大数据与决策概述
10.2 大数据时代的决策支持
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预备知识

先修课程:高等数学、线性代数、概率论与数理统计学、运筹学等。

参考资料

(1)郭文强等,《决策理论与方法》(第3版),高等教育出版社,2020年。

(2)陶长琪,《决策理论与方法》,高等教育出版社,2016年。

(3)岳超源,《决策理论与方法》,科学出版社,2003年。

(4)刘思峰,《灰色系统理论及其应用》(第9版),科学出版社,2021年。

(5)张浩,《管理科学研究模型与方法》(第2版),清华大学出版社,2022年。

(6)庞庆华,张丽娜,《科学决策方法及应用》,北京大学出版社,2024年。

常州工学院
1 位授课老师
王丽君

王丽君

讲师

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