kirinfar的博客

决策树决策树不确定下的决策信息的价值控制的价值风险态度贝叶斯法则和决策树决策树不确定下的决策风险预测关键不确定因素这些不确定因素可能的结果每个结果出现的机会每个结果产生的后果决策树决策节点（备选方案）：□\Box□事件节点（场景）：◯\bigcirc◯结果节点信息的价值用样本信息的期望价值（EVWSI）通过样本信息决策，期望的价值，不包括获得样本信息付出的成本用原始信息的期望价值（EVWOI）只通过原始信息做决策，期望的价值样本信息的期望价值

decision criteriadecision making under uncertaintyaction, ai∈Aa_i \in Aai​∈Astate, sj∈Ss_j \in Ssj​∈Sreward, rijr_{ij}rij​a discrete newsvendor examplec=20,p=25,S={600,700,800,900,1000}c=20,p=25,S=\{600,700,800,900,1000\}c=20,p=25,S={600,700,800

文章目录问题描述与模型stochastic versionprime modelmean value problem (MVP)TS-SLPDeterministic equivalent problem???MPS（mathematical programming system）格式SMPS（Stochastic mathematical programming system）格式实现过程安装 PySMPS 库解决MVP问题问题描述与模型两个产品Project 1：an 8-foot glass

线性规划对偶问题