Decision TreesA decision tree can be particularly valuable for evaluat的简体中文翻译

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Decision TreesA decision tree can be particularly valuable for evaluating different capacity expansion alternatives when demand is uncertain and sequential decisions are involved (see Supplement A, “Decision Making”). For example, the owner of Grandmother’s Chicken Restaurant (see Example 4.2) may expand the restaurant now, only to discover in year 4 that demand growth is much higher than forecasted. In that case, she needs to decide whether to expand further. In terms of construction costs and downtime, expanding twice is likely to be much more expensive than building a larger facility from the outset. However, making a large expansion now, when demand growth is low, means poor facility utilization. Much depends on the demand.Figure 4.4 shows a decision tree for this view of the problem, with new information provided. Demand growth can be either low or high, with probabilities of 0.40 and 0.60, respectively. The initial expansion in year 1 (square node 1) can either be small or large. The second decision node (square node 2), whether to expand at a later date, is reached only if the initial expansion is small and demand turns out to be high. If demand is high and if the initial expansion was small, a decision must be made about a second expansion in year 4. Payoffs for each branch of the tree are estimated. For example, if the initial expansion is large, the financial benefit is either $40,000 or $220,000, depending on whether demand is low or high. Weighting these payoffs by the probabilities yields an expected value of $148,000. This expected payoff is higher than the $109,000 payoff for the small initial expansion, so the better choice is to make a large expansion in year 1.
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决策树<br>决策树可用于评估不同的产能扩张方案,当需求是不确定的,连续的决策参与(见补充A,“决策”)特别有价值。例如,祖母的鸡餐馆的老板(见例4.2)现在可能扩大餐厅,仅在今年4发现,需求增长比预测的要高得多。在这种情况下,她需要决定是否进一步扩大。在建设成本和停机时间方面,扩大两次是可能比建立从一开始就一个更大的工厂要贵得多。然而,使得大量扩张,现在,当需求增长偏低,意味着工厂利用率较差。这在很大程度上取决于需求。<br>图4.4显示了一个决策树对这一观点的问题,用新的信息提供。需求的增长可以是低或高,与0.40和0.60的概率,分别。在1年(方形节点1)的初始膨胀可以是小的或大的。第二判定节点(方节点2),是否在稍后的日期扩大,达到仅当初始膨胀小和需求证明是高的。如果需求高,如果初始扩张是小,一个决定必须在有关今年第二膨胀4.树的每个分支发薪估计进行。例如,如果初始扩张较大,金融益处是$ 40,000 $ 220,000取决于需求是否是低还是高。通过概率计算这些收益产生的$ 148,000的预期值。
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决策树<br>当需求不确定且涉及顺序决策时,决策树对于评估不同的容量扩展备选方案特别有价值(参见补编 A,"决策")。例如,祖母的鸡餐厅(参见示例 4.2)的所有者现在可能会扩大餐厅,但在第 4 年却发现需求增长远高于预测。在这种情况下,她需要决定是否进一步扩大。就建筑成本和停机时间而言,从一开始就将扩建两次比建造大型设施要昂贵得多。然而,当需求增长较低时,现在进行大规模扩张意味着设施利用率低。很大程度上取决于需求。<br>图 4.4 显示了此问题视图的决策树,并提供了新信息。需求增长可以是低或高,概率分别为0.40和0.60。第 1 年(方形节点 1)的初始扩展可以是小扩展,也可以是大型扩展。第二个决策节点(方形节点 2),是否稍后扩展,只有在初始扩展较小且需求较高时,才会达到。如果需求较高,如果最初的扩张规模较小,则必须在第 4 年决定进行第二次扩张。估计树的每个分支的回报。例如,如果初始扩展规模较大,则财务收益为 40,000 美元或 220,000 美元,具体取决于需求是低还是高。按概率加权这些回报,可得出 148,000 美元的预期价值。这种预期回报高于小型初始扩张的 109,000 美元回报,因此更好的选择是在第 1 年进行大规模扩张。
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决策树<br>当需求不确定且涉及顺序决策时,决策树对于评估不同的产能扩张方案尤其有价值(见附录A,“决策制定”)。例如,祖母鸡餐厅的老板(见示例4.2)现在可能会扩建该餐厅,但在第4年发现需求增长远远高于预测。在这种情况下,她需要决定是否进一步扩张。从建造成本和停工时间来看,两次扩建可能比一开始建造更大的设施要贵得多。然而,在需求增长率较低的情况下,现在进行大规模扩张,意味着设备利用率很低。很大程度上取决于需求。<br>图4.4显示了这个问题视图的决策树,并提供了新的信息。需求增长可以是低增长,也可以是高增长,概率分别为0.40和0.60。第一年的初始扩展(平方节点1)可以是小的,也可以是大的。第二个决策节点(正方形节点2)是在以后是否扩展的情况下,只有在初始扩展很小并且需求很高的情况下才能达到。如果需求很高,如果最初的扩张规模很小,那么必须在第四年做出第二次扩张的决定。估计树的每个分支的收益。例如,如果最初的扩张规模很大,根据需求是低还是高,财务收益要么是40000美元,要么是220000美元。将这些收益按概率加权得出的预期值为148000美元。这一预期收益高于最初小规模扩张的10.9万美元收益,因此更好的选择是在第一年进行大规模扩张。
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