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1、教师培训课件数学建模中的风险决策目录引言数学建模基础风险决策理论数学建模在风险决策中的应用实践操作总结与展望01引言Part课程背景当前社会对风险决策的需求日益增长数学建模在风险决策中的重要性教师培训对于传授数学建模技能的需求1423课程目标掌握数学建模的基本概念和原理理解风险决策的内涵和外延掌握数学建模在风险决策中的应用方法和技巧提高教师在数学建模和风险决策方面的授课能力02数学建模基础Part运用数学语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并解决实际问题的一种强有力的数学工具。数学建模目的特点解决实际问题，预测事物发展规律，控制事物发展态势。需要简化问题，抓住主要因素，忽略次要因素。030
2、201数学建模的定义了解问题的实际背景，明确建模目的，收集大量而详实的数据。模型准备将模型用于解决实际问题，并根据实际问题的反馈对模型进行修正与完善。模型应用与推广根据实际问题的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，提出恰当的假设。模型假设根据模型假设，利用适当的数学工具，建立各量间的定量或定性关系，建立相应的数学模型。模型建立利用已有的数学方法对模型进行求解与分析，验证模型的正确性、合理性与实用性。模型求解与分析0201030405数学建模的步骤数学建模的案例分析人口增长模型基于马尔萨斯理论，通过微分方程描述人口随时间的变化规律。物流运输模型通过线性规划、整数规划等方法优化物流运输过程，降
3、低运输成本。传染病传播模型基于疾病传播机制，通过微分方程或差分方程描述疾病在人群中的传播过程。经济预测模型利用回归分析、时间序列分析等方法，预测经济发展趋势。03风险决策理论Part风险决策的定义风险决策是指在不确定条件下，决策者根据所掌握的信息，预测未来的结果，并从中选择最优方案的过程。风险决策涉及到对未来结果的预测，以及对决策后果的评估和选择，需要综合考虑多种因素，包括风险偏好、预期收益、潜在损失等。根据风险程度的不同，风险决策可以分为确定型决策、风险型决策和不确定型决策。确定型决策是指在确定性条件下进行的决策，风险型决策是指存在一定不确定性但可以量化的风险，不确定型决策是指风险程度较高且
4、难以量化的决策。风险决策的分类期望值法是通过计算每个方案的预期收益，并根据预期收益的大小进行排序，选择预期收益最大的方案。敏感性分析法是通过分析不同因素对决策结果的影响程度，找出关键因素，并对其进行重点考虑。蒙特卡洛模拟法是通过模拟随机过程，预测未来的结果，并从中选择最优方案。概率树分析法是通过构建概率树，分析不同事件发生的可能性及其对决策结果的影响。风险决策的方法包括期望值法、敏感性分析法、概率树分析法、蒙特卡洛模拟法等。风险决策的方法04数学建模在风险决策中的应用Part1423风险决策问题的建模过程确定问题明确风险决策问题，明确决策的目标和约束条件。数据收集收集与问题相关的数据，包括历史
5、数据、专家意见等。建立模型根据问题特性和数据，选择合适的数学模型，如概率模型、统计模型等。模型验证对建立的模型进行验证，确保其能够反映问题的实际情况。风险决策问题的求解方法解析法通过逻辑推理和分析，得出最优解或可行解的方法。模拟法利用计算机模拟风险决策问题的实际情况，通过大量模拟实验得出最优解或可行解的方法。优化法通过数学优化技术，如线性规划、非线性规划等，得出最优解或可行解的方法。STEP01STEP02STEP03风险决策问题的案例分析投资决策如何根据企业面临的风险，制定最优的风险管理策略。风险管理供应链管理如何根据市场需求和供应商情况，制定最优的供应链管理策略。如何根据市场情况和风险偏好
6、，制定最优的投资策略。05实践操作PartSTEP01STEP02STEP03实践操作的目标培养解决实际问题的能力提高团队协作和沟通能力掌握数学建模中的风险决策方法明确问题的背景、目标和限制条件，收集相关数据和信息。实践操作的步骤1.问题分析根据问题特点，选择合适的数学模型表示风险决策问题。2.建立数学模型运用数学工具和软件，求解建立的数学模型。3.模型求解对求解结果进行深入分析，评估不同决策方案的风险和收益。4.结果分析根据分析结果，选择最优的决策方案，并制定实施计划。5.方案选择与实施在实际操作过程中，根据实际情况对方案进行必要的调整和优化。6.反馈与调整实践操作的注意事项数据可靠性确保所
7、收集的数据准确可靠，以提高模型预测的准确性。方案实施与调整在实际操作过程中，根据实际情况灵活调整方案，确保达到预期目标。模型适用性在建立数学模型时，要充分考虑模型的适用性和局限性。团队协作加强团队成员之间的沟通与协作，确保实践操作的顺利进行。06总结与展望Part数学建模在风险决策中的重要性数学建模是解决风险决策问题的有效工具，通过建立数学模型，可以将实际问题转化为可计算的问题，从而为决策提供科学依据。风险决策是指在不确定情况下进行的决策，其结果受到多种因素的影响，需要综合考虑各种因素对决策结果的影响程度。介绍了多种常用的风险决策方法，如期望值法、敏感性分析法、决策树法等，并对其优缺点进行了比较分析。通过具体案例的分析，演示了如何运用数学建模方法解决风险决策问题，包括问题的识别、数据的收集和处理、模型的建立和求解等步骤。风险决策的基本概念风险决策的常用方法案例分析本章总结03推广应用将数学建模在风险决策中的应用推广到更多的领域和实际场景中，为更多的决策者提供科学依据和帮助。01深入研究风险决策的数学模型进一步探索和研究风险决策的数学模型，提高模型的精度和适用性。02开发更加智能的风险决策支持系统结合人工智能和大数据技术，开发更加智能的风险决策支持系统，提高决策的科学性和准确性。下一步工作THANKS感谢您的观看