数学分析方法（一种决策分析方法）

内容

每一种决策分析方法都有自己的特定内容。数学分析方法的基本内容是数学化、模型化和计算机化。从数学角度看，数学中发现了许多有实用价值的手段，如线性规划、整数规划、动态规划、对策论、排队论、存货模型、调度模型、概率统计等等，对定量化的分析与决断起到了重大的推动作用；从模型化角度看，每一种数学手段都包括了解决决策问题的具体数学模型，人们可以借助于模型找出自己所需了解的问题的答案；从计算机化的角度看，人们可以借用电子计算机这个快速逻辑计算工具，缩短解决问题的时间，增强预测的精确性。这“三化”是互相联系的，它们的结合使决策的技术和方法发生了重大变化。

数学分析法的中心内容是建立与决策与决策目标相适应的、反映事物联系的数学模型。这种模型的核心是运用数学方法，把变量之间以及变量同目标之间的关系用数学关系式表达出来。如果应用电子计算机，则把这些数学模型用计算机的语言编成程序模型，然后把程序模型输入电子计算机，通过计算机的运算，得到准确的数据和结论。目前，许多常用的数学分析法都已编成计算机程序，供决策者随时调用。

应用

在决策时如何运用数学分析法，应视具体情况而定。掌握数量关系是运用数学分析法的前提。如果决策者和有关专家能够把握决策对象的数量关系，运用数学分析法进行预测和决策，就会速度快，效率高，数据准确，结论可靠。

在决策实践中采用哪种数学分析方法，与决策问题的性质和特点有关，其中主要有三个方面的因素：第一，问题本身包含的变量数目；第二，决策环境的不确定程度；第三，时间因素的影响。这三个方面因素的不同，形成了不同类型的决策，需要采用不同数学工具。例如，对于单变量静态确定型决策，一般采用算术、基本代数、微积分中的古典极值原理；对于多变量静态确定型决策，一般采用矩阵代数、线性规划、非线性规划等方法；对于单变量静态概率型决策，应采用概率论基本原理；对于多变量静态概率型决策，应运用多元统计分析；对于单变量动态确定型决策，应采用微分方程；对于多变量动态确定型决策，应采用动态规划、自动控制论；对于单变量动态概率型决策，应采用存货理论、排队论、马尔科夫方程；对于多变量动态概率性决策，应采用复杂的随机过程论；等等。

常用方法

1.线性规划；

2.盈亏平衡分析；

3.计划评审法；

4.收益矩阵决策；

5.排队模型；

6.其他几种方法。

（1）等可能法；

（2）大中取大法（乐观法）；

（3）小中取大法（悲观法）；

（4）乐观系数法；

（5）沙凡奇（Savage）法（后悔值大中取小法）。

优缺点

数学分析方法之所以在管理决策中得到广泛的应用，是由其优点所决定的。主要表现为：在特定的条件下，数学分析方法可以使决策工作建立在科学的基础之上；数学分析法可以使复杂的数学程序变得简单明了，有利于提高决策效率；在有关的网络系统中，借助于数学分析方法，能帮助管理者解决复杂的问题；线性规划和决策树等方法都有利于制定一系列活动的步骤，便于了解各种活动之间的关系，从而实现科学的决策；好的数学模型图解，有助于决策者对各种因果关系一目了然，并纠正决策者对某些问题的偏见；等等。

数学分析方法并不是十全十美的，它也有适用上的局限性，主要表现为：

1.数学模型本身不一定能很好地反映现实中的有关问题，因为许多数学模型都是建立在不一定正确的假设基础之上的，而且，在现实生活中，并不是所有的问题都能用数字来表达。因此，数学分析方法并不适用于所有决策问题或某一决策问题的所有方面。

2.若过分依赖数学模型来进行决策活动，就要专门培养一批从事数学模型设计和应用的人才，而这些专门人才却难以在其他方面发挥作用。