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1樓：空憐雪

當潛在的決策樹是非常複雜的和明確的解決辦法的基本決策樹難以獲取，企業應利用模擬評估的決定。在一個複雜的決策樹有數以千計的可能路徑，可能是由於第一階段的最後。轉移概率是用來生成概率加權隨機路徑的決策樹。

對於每一個路徑，分階段的決定以及回報評價。路徑產生這樣一種方式的可能性，產生的路徑在模擬是一樣的概率中的路徑決策樹。後產生的許多道路和評價回報在每一種情況下，收穫期間獲得**用作代表性的賄賂，將產生的決策樹。

的現值，然後發現，平均每場獲得的回報在模擬和貼現他們回本。

模擬方法是很好的評估作出決定，而道路本身並不是決定依賴。換言之，轉移概率從一個時期到下一個不依賴於作出決定的期間。的也可以考慮到真正的字的限制以及複雜的決策規則。

此外，他們可以很容易地處理不同形式的不確定性，甚至在情況中，不同因素之間的不確定性相關。

**模型需要較高的安裝成本和運營開始與決策樹工具。然而，它們的主要優勢是，它們可以提供高品質的評價複雜的情況。

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google翻譯的 >_.<

雖然語法很有錯誤，大意可以看懂不？您這是模式識別？？？

2樓：黃鈺田

當潛在的決策樹是很複雜的,明確的解決方案是潛在的決策樹很難獲得,公司應採用模擬評估決定。在一個複雜的決策樹有成千上萬的可能途徑,可能由於第一節的最後。轉換概率被用來產生概率加權隨機路徑決策樹。

對於每個路徑,常決策以及回報是評估。產生的路徑以這樣一種方式的概率生成一條在**是相同的路徑的可能性的決策樹。許多不同的路徑和評估後產生的收益在每種情況下,夾雜在模擬得到的利潤作為一種表示法,就會導致決策樹。

目前的價值就發現了由平均利潤的模擬和貼現他們回到了現在。

**方法非常擅長評價決策的路徑不是decision-dependent。換句話說,過渡期間,從一個概率下不依賴於這個決定的一段時期。這個也可以考慮實際詞約束以及複雜的決策規則。

此外,他們能很容易地解決不同形式的不確定性,甚至在不同情況下的不確定性因素之間是相互關聯的。

3樓：

當部下的判定樹是非常複雜的時，並且部下的判定樹的明確解答是難獲得，企業應該為評估的決定使用模仿。在一個複雜判定樹有也許起因於第一個期間到持續的數以萬計可能的道路。蛻變概率被用於引起可能性在判定樹之內的被衡量的任意道路。

對於每個道路，並且結局的一個一個階段的決定被評估。道路引起，在這種情況下在模仿時引起的道路的可能性是相同的象道路的可能性在判定樹的。在引起許多道路和評估在每個案件的結局以後，在模仿時獲得的結局使用作為將起因於判定樹結局的表示法。

平均為在模仿獲得的結局和打折他們然後找到現值回到禮物。

simulation方法非常擅長於評估道路不是決定依賴的決定。換句話說，蛻變概率從一個期間到下不依靠決定做出在期間。罐頭也考慮到真正的詞限制並且複雜決定基準。

另外，他們可以容易地處理不確定性的不同的形式，甚而在區別因素之間的不確定性被關聯的事例。

simulation模型要求一個更高的設定成本開始和經營比較判定樹工具。然而，他們的主要優點是他們可以提供複雜情況的優質評估。

4樓：匿名使用者

當部下的判定樹是非常複雜的時，並且明確解答為部下的判定樹是難獲得，企業應該為評估的決定使用模仿。在一個複雜判定樹有也許起因於第一個期間到持續的數以萬計可能的道路。蛻變概率在判定樹之內用於引起可能性被衡量的任意道路。

為每個道路，一個一個階段的決定並且結局被評估。道路引起，在這種情況下在模仿期間引起的道路的可能性是相同象道路的可能性在判定樹。在引起許多道路和評估結局以後在每個案件，在模仿期間獲得的結局使用作為將起因於判定樹結局的表示法。

現值然後是通過平均為在模仿獲得的結局和打折他們找到的回到禮物。模仿方法是非常擅長於評估道路不是決定依賴的決定。換句話說，蛻變概率從一個期間到下不依靠決定做出在期間。

罐頭也考慮到真正的詞限制並且複雜決定基準。另外，他們可以容易地處理不確定性的不同的形式，甚而在區別因素之間的不確定性被關聯的事例。模仿模型要求一個更高的設定成本開始和經營比較判定樹工具。

然而，他們的主要好處是他們可以提供複雜情況的優質評估。