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馬爾可夫鏈的平穩(wěn)分布的教學設計

2018-04-23 01:08:38宋月馮海林
科教導刊·電子版 2018年36期
關鍵詞:模型

宋月 馮海林

摘 要 馬爾可夫鏈是一類十分重要的隨機過程,是專業(yè)型碩士課程隨機過程的重要內容。但是學生對其的應用知之甚少,本文主要探討專業(yè)型碩士課程馬爾可夫鏈平穩(wěn)分布及其應用的教學設計,提高學生解決實際問題的能力。

關鍵詞 馬爾可夫鏈 平穩(wěn)分布

中圖分類號:G420文獻標識碼:A

馬爾可夫鏈是《隨機過程》中的重要內容,它是馬爾可夫在1906年提出的滿足一定條件即無記憶性的隨機變量序列,前蘇聯(lián)的數學家辛欽對這種模型給出了高度的評價,認為該模型有很現(xiàn)實的哲學意義。而馬爾可夫鏈的平穩(wěn)分布又是馬爾可夫鏈的精華所在,幾乎馬爾可夫鏈這一章的所有內容:馬爾可夫鏈的轉移概率、狀態(tài)分類以及極限理論都是為平穩(wěn)分布做準備的。平穩(wěn)分布的概念學生不難理解,也能夠判斷馬爾可夫鏈的平穩(wěn)分布的存在性以及求出相應的平穩(wěn)分布,但是對平穩(wěn)分布的應用了解甚少,因而更談不上應用馬爾可夫鏈這個工具來解決實際問題了。本文主要探討專業(yè)型碩士課程馬爾可夫鏈平穩(wěn)分布及其應用的教學設計,提高學生解決實際問題的能力。

2平穩(wěn)分布的應用

例2:(在管理中的應用)假設現(xiàn)在有一個鋼琴商店,在銷售某款鋼琴時采用如下的庫存策略:當一天結束時,如果存貨降到或者更少,就要訂購足夠的產品使得存貨的數量回到。為了簡單起見,假定補充的貨物發(fā)生在第二天的開始。用表示第天結束時商店的存貨量,為第天的需求量。由庫存策略知道,如果,則不需要訂貨,第二天的存貨量以架的鋼琴開始銷售,如果需求量,則當天結束時;如果需求量,則當天結束時。如果,則第二天的存貨量以架的鋼琴開始,對可以類似分析。假定采用,的庫存控制策略,況且需求量的分布列為

是不是馬爾科夫鏈,其一步轉移概率矩陣是多少?

由問題顯然可知是齊次馬爾科夫鏈,它的一步轉移概率矩陣為

另外,如果,假設每一架鋼琴,當它被售出時可以獲得1200元的利潤,否則每天需花費200元的存貯費用,那么長期來看,這種庫存策略平均每天的利潤是多少?為了獲得最大利潤,應該如何選擇s?

當,s的選擇只有2,1,0三種情況,分別計算就可以獲得最佳的s。假設采用2,3庫存策略,即當庫存小于等于2架鋼琴時補貨,使得第二天開始時有三架鋼琴的庫存。在這種情況下總是以3架鋼琴開始一天的銷售,此時轉移概率矩陣每行都相等,為

這三種策略中1,3策略時最優(yōu)的。

引導學生思考:如果S和s均未知,可以思考如何確定最優(yōu)的庫存策略呢?

進一步指出:利用馬爾可夫模型也可以建立市場占有率和期望利潤的預測模型;馬爾可夫模型可以應用到預測單支股票的收益、整個證券市場的股指、證券組合的綜合價格與預期收益;匯率預測和期權定價方面,馬爾可夫鏈也大有作為。

馬爾可夫鏈在醫(yī)學衛(wèi)生領域的應用起步較晚,但在近些年取得了較大的進展。運用馬爾可夫模型可以預測疾病的發(fā)病規(guī)律;利用馬爾可夫鏈模型,在逐年分析以往疫情的歷史資料的基礎上,可以預測今后五年的疫情發(fā)生情況;馬爾可夫理論還可以在藥品生產、炭疽病、黑熱病發(fā)病趨勢預測上得到有效的應用。

例3:(在醫(yī)學方面的應用)統(tǒng)計了某市1980年至1995年腎綜合征出血熱(HFRS)的發(fā)病率分別為(單位:1/10萬):2.95、6.28、10.28、7.01、7.36、13.78、33.93、35.87、33.40、28.38、30.50、33.79、39.70、30.39、39.70、33.59.嘗試用馬爾可夫鏈模型對疾病發(fā)病情況隨時間序列的變化規(guī)律進行分析和研究,預測疾病的發(fā)展變化趨勢,為預防和控制疾病提供依據。

首先根據資料將發(fā)病率劃分為四個狀態(tài),統(tǒng)計各數據的狀態(tài)歸屬及各狀態(tài)出現(xiàn)的頻率(初始概率),得表1和表2。

由表1可得各狀態(tài)的轉移頻率即狀態(tài)轉移概率的估計值,從而得模型的一步轉移概率矩陣:

可以做假設:(1)HFRS下一年的發(fā)病率只與當年發(fā)病率有關,而與過去的發(fā)病率無關;(2)任意時期的一步轉移概率矩陣不變,此時馬爾科夫鏈具有平穩(wěn)分布,因而可用初始分布(4/16,2/16,1/16,9/16),可以用轉移概率矩陣為P的馬氏鏈模型來預測HFRS發(fā)病率未來的情況。

解方程,,得模型的極限概率分布(穩(wěn)態(tài)分布):(0,0,1/9,8/9)。

分析預測:由于95年處于狀態(tài)4,比較轉移概率矩陣的第4行的四個數字知最大,所以預測96年仍處于狀態(tài)4,即發(fā)病率大于30/10萬。同樣,從二、三、四步轉移矩陣知,依然是狀態(tài)4轉入狀態(tài)4的概率最大,所以預測1996年至1999年該市的HFRS發(fā)病率將持續(xù)在大于30/10萬(高發(fā)區(qū))水平,這提醒我們應該對此高度重視,采取相應對策。從平穩(wěn)分布可知,長期來看HRFS發(fā)病率將保持在高發(fā)區(qū)水平,這應該是不符合實際情況的。究其原因,主要是隨著各方面采取的控制措施,轉移概率矩陣保持不變是不太可能的。因此本例用馬爾科夫鏈作的分析只適合于短期的情況。

馬爾可夫鏈模型還可以在人力資源管理中分析企業(yè)內部人力資源的流動趨勢和概率,如升遷、轉職、調配或離職等方面的情況,以便為內部的人力資源的調配提供依據。當然能使用馬爾可夫鏈進行分析的一個前提是:過去的內部人事變動的模式和概率與未來的趨勢大體相一致。

例4:(人力資源管理中的應用)現(xiàn)有某四星級飯店2009-2013年各層員工流動數據如表3所示:

2014年年初該四星級飯店總監(jiān)、經理、主管、領班、基層人數分別為4、9、24、36、167人。我們關心的是該飯店未來1到5年人員結構狀態(tài)的變動情況。

由表3可知,可以認為飯店在2009-2013年內部人事變動的模式和概率大體是一致的,假定未來五年的人員變動模式和前幾年一致。此時可以用馬爾科夫鏈來描述飯店人員變動的狀況,表3的數據就可以作為馬爾科夫鏈的轉移概率矩陣。若用表示2004年的飯店人員年齡結構,則2015年各階層人數為

也就是經過1年,在2014年年末飯店的總監(jiān)、經理、主管、領班、基層人數分別為4、10、23、50、92人,流失員工61人。飯店為了保持在籍員工總數不變,故本年度應該新招聘61名基層員工,若用表示員工流失和招聘情況,則,因此2014年末(2015年年初)員工結構為。類似可獲得未來幾年初飯店員工結構和當年員工流失以及招聘情況:

從計算結果可以看出,總監(jiān)級別的人數在未來幾年內保持不變,說明經理級別的員工上升到總監(jiān)級別是非常不容易的,因此現(xiàn)任總監(jiān)因故離崗或不能繼續(xù)擔任本職工作時,人力資源管理者需要立即采取措施應對。人力資源部門平時應注意挖掘和發(fā)現(xiàn)具有總監(jiān)潛力的員工并注意對其的培養(yǎng)。能夠勝任經理級別和主管級別的 員工人數每年都有所增加,因此人力資源管理部門在做人力資源規(guī)劃時,對于這兩類級別的員工缺乏時可以采取內部招聘的方式。能夠勝任領班級別的員工人數增幅較大,人力資源部門應加大對領班界別的考核力度。基層員工流失率較高,這種情況不利于飯店的穩(wěn)定,因此必須采取措施,給予員工優(yōu)厚的福利待遇和良好的工作環(huán)境以及必要的培訓機會。

從這些例子中可以看出,應用平穩(wěn)分布可以獲得感興趣的指標并做出相應的決策;還可以利用馬爾可夫鏈的平穩(wěn)分布做預測,盡管背景千差萬別,但方法基本相似,具體說來可以分成以下四步:(1)結合實際問題劃分系統(tǒng)狀態(tài);(2)通過數據以及以往的數據資料確定狀態(tài)之間的轉移概率;(3)求系統(tǒng)的平穩(wěn)分布;(4)應用平穩(wěn)分布計算感興趣的指標從而做出相應的決策,或者應用平穩(wěn)分布進行預測。實際應用的難度在于系統(tǒng)狀態(tài)的劃分和轉移概率的確定,這兩步也決定了預測的精度如何,因此為了獲得較高精度的預測,需要針對實際問題詳細分析。

最后指出馬爾科夫鏈可以預測的領域:經濟、金融、管理銷售、教育、體育、氣象水文、病蟲害、生物、衛(wèi)生醫(yī)藥、網頁搜索、通信、控制等。要預測得精準,馬爾可夫鏈經常與其他各種方法相結合,引導學生看相關文獻并寫出自己的馬爾科夫鏈的應用論文。

參考文獻

[1] 李洪杰等.龍泉市腎綜合征出血熱發(fā)病趨勢的預測[J].浙江預防醫(yī)學,1997(02).

[2] 孫國霞.馬爾科夫模型在星級飯店人力資源供給預測中的應用[J].北京第二外國語學院學報,2015(07).

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