Алгоритъм за построяване на дърво на решенията

от Администрация и управление
Направо към: навигация, търсене

Алгоритъмът за избор на решение по метода “Дърво на решенията” се състои от две фази - конструиране на дървото и изчислителна фаза.

I фаза – конструиране на дървото

  1. Разчертава се дървото на решенията, като последователно, от ляво на дясно се изобразяват възлите – решения и възлите – резултати. Отразява се логическата връзка между действията и тяхната хронологична последователност.
  2. Оценяват се вероятностите за всеки от “клоните” на дървото, излизащи от възлите – резултати. Възможно е някои от вероятностите да не са зададени по условие. Тогава те трябва да бъдат изчислени допълнително.

II фаза – изчислителна

Решение на задачата посочена в раздел "Пример", по метода "Дърво на решенията".
  1. Изчислява се очакваната стойност на дохода за всеки от възлите – резултати, като се имат предвид възможните доходи и вероятностите за получаване на всеки от възможните доходи, асоциирани с “клоните” на дървото. Изчисленията се правят от дясно наляво.
  2. Когато се достигне до възел – решение се прави избор на решение, при което се избира “клонът” с по-висок очакван доход.

Пример

Възможен е избор на два варианта за решение – А и В. Разходите и за двата варианта са по 500 лв. Ако бъде избран вариант А, то съществува 80% вероятност да се спечелят 1000 лв. и 20% вероятност де не се спечели нищо. Ако бъде избран вариант В, то съществува 60% вероятност да се спечелят 5000 лв. и 40% вероятност де се загубят 2000 лв. Изберете вариант за решение и обосновете избора си, като използвате метода “дърво на решенията”.

Вижте още

Източници

  • Introduction to Data Mining and its Applications, S. Sumathi, S. N. Sivanandam, In series: "Studies in Computational Intelligence" No. 29, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2006
  • A Guide to the Project Management Body of Knowledge, Project Management Institute, North Carolina, 1996.
  • Chapman, Ch., St. Ward, Project Risk Management – Processes, Techniques and Insights, John Wiley & Sons, 1997.
  • Godeth, Michael, Scenarios and Strategic Management, Butterworth Scientific, London, 1987.
  • Pollack-Johnson, Bruce, Matthew J. Liberatore, Project Planning Under Uncertainty Using Scenario Analysis, Project Management Journal, March 2005.
  • Saaty T., K. Kearns, Analytical Planning. The Organization of Systems, Pergamon Press, 1985).
  • Schnaars, Steven, Paschalina Ziamou, The Essentials of Scenario Writing, Business Horizons, July-August 2001.
  • Smith, Pr., Managing Risk as Product Development Schedule Shrink, Research-Technology Management Sep/Oct, 1999.
  • Top Eleven Ways to Manage Technical Risk, Department of the Navy, USA, 1998
  • Vertzberger, Yaacov., Y., Making and Taking Risky Decisions, Nordic Journal of International Studies, v. 33, 1998.
  • Manning, Ñ., P. Raghavan, H. Schultze. Introduction to Information Retrieval, Web Information Systems and Technologies. Springer Berlin Heidelberg, 2009.
  • Chen, L. and Ê. Sycara WebMate: A Personal Agent for Browsing and Searching, 1998, Carnegie Mellon University.
  • Claire Cardie, Nicholas Nowe. Improving Minority Class Prediction Using Case Specific Feature Weights. Proceedings of the Fourteenth International Conference on Machine Learning, July 08-12, 1997
  • Daniel Jurafsky and James H. Martin. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition, Prentice Hall series in artificial intelligence, 2000.

Външни препратки