现将图中有关符号及画法说明如下： 表示决策点，从它这里引出的分枝叫做方案分枝，分技数量与行动方案数量相 同。决策节点表明从它引出的方案有待决策者进行分析和决策。 表明状态点，从它引出的分枝叫做状态分枝或概率分枝，在每一分枝上写明自 然状态名称及其出现的概率。状态分枝的数量与自然状态数量相同。 表明结果点，将不同方案在各种自然状态下所取得的结果（如益损值）标注在 结果节点的右边。 销路差(0.2第二步，计算各种行动方案的益损期望值，并将计算结果标注在相应的 方案节点上。图6所示方案A1的益损期望值。 12.6 销路好(0.3) Λ20 销路一般(0.5 △14 销路差(0.2 △2 图6方案A1的益损期望值 期望值是指概率论中随机变量的数学期望值，在这里把每个行动方案看成是离散随机变 量，所取之值就是每个行动方案相对应的益损值。因此离散随机变量的数学期望值为： E()Z PX 式中E(x)一一期望值 X一一第i离散随机变量。L,2,3,.,m X=X1时的概率。 根据以上期望值的求值公式，我们可求得例子中每一行行动方案的益损值为： E(A)=0.3×20+0.5×14+0.2×(-2)=12.6 E(A2)=0.3×12+0.5×17+0.2×12=14.5 E(A)=0.3×8+0.5×10+0.2×10=9.4 第三步，将案节点上的益损值加以比较，选择其中的最大值，写在决策点的上方，如图 7所示，与最大值相对应的方案是2即为最优方案。然后在其余的方案分枝上划上“/”记 号，表示这些方案己被舍去。图7所示是一个经过决策分析并选择方案2为最优方案的法 策树 销路好(0.3) 人20 销路一般(0.5) △14 销路差(0.2) △2 大批生产A 销路好(0.3) 人12 销路一般(05) 17 批生产2 10 销路差(0.2) △2 小批尘产A3 销路好(0.3) 8 19 现将图中有关符号及画法说明如下： 表示决策点，从它这里引出的分枝叫做方案分枝，分枝数量与行动方案数量相 同。决策节点表明从它引出的方案有待决策者进行分析和决策。 表明状态点，从它引出的分枝叫做状态分枝或概率分枝，在每一分枝上写明自 然状态名称及其出现的概率。状态分枝的数量与自然状态数量相同。 表明结果点，将不同方案在各种自然状态下所取得的结果（如益损值）标注在 结果节点的右边。 销路差（0．2 第二步，计算各种行动方案的益损期望值，并将计算结果标注在相应的 方案节点上。图 6 所示方案 A1 的益损期望值。 期望值是指概率论中随机变量的数学期望值，在这里把每个行动方案看成是离散随机变 量，所取之值就是每个行动方案相对应的益损值。因此离散随机变量的数学期望值为： = m i i i E x P x 1 ( ) 式中 E（x）——期望值； xi——第 i 离散随机变量。i=1,2,3,.,m； Pi——x=xi 时的概率。 根据以上期望值的求值公式，我们可求得例子中每一行行动方案的益损值为： E（A1）=0.3×20+0. 5×14+0.2×（-2）=12.6 E（A2）=0.3×12+0.5×17+0.2×12=14.5 E（A3）=0.3×8+0.5×10+0.2×10=9.4 第三步，将案节点上的益损值加以比较，选择其中的最大值，写在决策点的上方，如图 7 所示，与最大值相对应的方案是 A2 即为最优方案。然后在其余的方案分枝上划上“//”记 号，表示这些方案已被舍去。图 7 所示是一个经过决策分析并选择方案 A2 为最优方案的决 策树。 销路好（0.3） 销路一般(0.5 销路差(0.2 20 14 -2 图 6 方案 A1 的益损期望值 12.6 12.6 14.5 9.4 销路好（0.3） 销路一般（0.5） 销路差(0.2) 销路好（0.3） 销路一般（0.5） 销路差(0.2) 销路好（0.3） 销路一般（0.5） 20 14 -2 12 17 12 8 大批生产 A1 中批生产 A2 小批生产 A3