决策树
决策树 是图论中关于树图的一种。借用树的生长和剪枝形象地表示决策问题及其决策过程。 决策树的绘制： 三类点： 决策点 自然状态点 结果点 决策树的剪枝： 期望值准则 逆编号计算、判断 两类枝： 方案枝 概率枝
例： 施工投标
选择最优方案：
例1：现有两个建厂方案：建大厂、建小厂。建大厂需投资300万元，建小厂需投资160万元。大厂或小厂的经营期均为10年。经市场调查，可能的自然状态和年收益如下表。决策建厂方案。（不考虑资金的时间价值）
解： 期望值准则：E3＝［60×0.7＋(－10)×0.3］×10＝390 E2＝［100×0.7＋(－40)×0.3］×10＝580 E1＝max｛390－160, 580－300 ｝＝280 剪枝：建大厂，10年利润期望值为280万元。
例2：若前三年销路好，则后七年销路好的概率上升为0.9； 若前三年销路差，则后七年销路肯定差。其他条件均同例1。 解：
例3：其他条件均同例2。建小厂若前三年销路好，则考虑是否 将小厂扩建为大厂，若扩建需投资140万元，扩建后再经营七年， 年收益同大厂。 解：
决策树小结 1)难点在于绘制决策树 2)绘图的关键在于区别 和 后面是方案枝，方案枝必须剪枝 后面是概率枝，概率枝不能剪枝 的结果期望值是运用期望值准则计算得到的 的结果期望值是通过比较得到的 3)决策时，为思路清晰，注意逆号计算
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