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決策支援系統補充範例

決策支援系統補充範例. 美國大聯盟球場之旅 選擇優於市場的投資組合. 美國大聯盟球場之旅. 貝琪剛完成了她在華盛頓大學商學院的 MBA 學位，想利用暑期開車到美國各地旅遊 。 她想要到每個有美國聯盟球隊的城市去觀看大聯盟球賽 。 然後回到家鄉西雅圖，以便於秋季時開始她的工作。 問題：何種旅遊的途徑可以使得旅行的距離為最短？. 美國大聯盟球場之旅（續）. 美國大聯盟球場之旅問題 尚未求解之試算表模式. alldifferent 限制式.

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Presentation Transcript

  1. 決策支援系統補充範例 美國大聯盟球場之旅 選擇優於市場的投資組合

  2. 美國大聯盟球場之旅 • 貝琪剛完成了她在華盛頓大學商學院的MBA學位，想利用暑期開車到美國各地旅遊。 • 她想要到每個有美國聯盟球隊的城市去觀看大聯盟球賽。 • 然後回到家鄉西雅圖，以便於秋季時開始她的工作。 問題：何種旅遊的途徑可以使得旅行的距離為最短？

  3. 美國大聯盟球場之旅（續）

  4. 美國大聯盟球場之旅問題尚未求解之試算表模式美國大聯盟球場之旅問題尚未求解之試算表模式

  5. alldifferent 限制式 進化Solver有一種類型的限制式，叫做alldifferent，它會強迫 n個變動儲存格從1~n中選擇不重複的整數。

  6. 美國大聯盟球場之旅問題求解後之試算表模式

  7. 進化 Solver 的優勢與劣勢 • 進化Solver在求解困難的非線性規劃問題中，與標準Solver相比有兩項優勢： • 複雜的目標函數不會影響進化Solver的求解，只要給定解後可以求出函數值（為了確定合適性），無論函數有拗折、不連續，或是許多區域最佳解都無所謂。 • 藉由估計解答中全部的母體，有些可能不在目前最佳解附近，進化Solver會確保求解過程中不會陷入區域最佳解。再者，如果整個母體最後發展出的答案只是區域最佳解，突變也可能會解開這種受困的情況。 • 然而，進化Solver也並非萬靈丹。 • 進化Solver在找出最後的解答時，花的時間比標準Solver久。 • 進化Solver對於限制式較多的問題，求解的效率不是很高。 • 進化Solver是個隨機的求解過程，對同一個模式再執行進化Solver時，通常會產生不同的最後解答。 • 所找到的最好解答不一定是最佳解（雖然也許非常靠近）。

  8. 選擇優於市場的投資組合 • 投資經理人通常想要達成的目標是績效優於市場。 • 若我們假設過去的績效對未來有一些指標作用，那麼選擇一個可以在過去打敗市場最多次的投資組合也許在未來將最有可能打敗市場。 • 考慮五家在紐約證券交易所（New York Stock Exchange, NYSE）交易的大公司： • 迪士尼 Disney (DIS) • 波音 Boeing (BA) • 奇異 General Electric (GE) • 寶僑 Procter & Gamble (PG) • 麥當勞 McDonald’s (MCD) 問題：應該選擇這五檔股票怎樣的組合有可能在未來優於市場績效？

  9. 試算表模式

  10. 高等規劃求解（Premium Solver）對話方塊

  11. 進化 Solver General Options 對話方塊

  12. Limit Options 對話方塊

  13. 進化 Solver 試算表解

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