1. 问题背景与挑战
在业务预测中，我们常会遇到这样的场景：有多个相互独立的潜在项目或任务，每个任务都有其独立的成功概率和一旦成功将带来的特定产出（例如，工时、收入等）。我们的目标是了解所有任务组合起来，最终能够获得的总产出及其对应的概率。例如，我们可能想知道获得超过x小时产出的概率是多少，或者想绘制一个图表，显示不同总产出水平的发生概率。
直接将所有任务的概率简单相乘或平均通常是错误的，因为每个任务的成功与否都是一个独立的二元事件，并且不同的任务组合会导致不同的总产出，这些组合本身是互斥的。我们需要一种方法来系统地处理这些独立的概率事件，以准确地计算总产出的概率分布。
2. 核心思路：场景枚举法
由于每个任务只有“成功”或“失败”两种结果，且任务之间相互独立，我们可以通过枚举所有可能的任务结果组合来解决这个问题。如果存在 n 个任务，那么总共会有 2^n 种不同的场景。对于每个场景，我们可以计算其发生的总概率和对应的总产出。
基本步骤：
- 定义场景： 每个场景代表了 n 个任务中哪些成功、哪些失败的一种特定组合。例如，对于3个任务，场景 001 表示任务1失败、任务2失败、任务3成功。
-
计算场景概率： 对于一个特定场景，其发生的概率是所有成功任务的成功概率与所有失败任务的失败概率的乘积。
- 如果任务 i 成功，则使用其成功概率 P_i。
- 如果任务 i 失败，则使用其失败概率 (1 - P_i)。
- 场景概率 = Π (P_i)（对于成功的任务）* Π (1 - P_j)（对于失败的任务）。
- 计算场景产出： 对于一个特定场景，其总产出是所有成功任务的产出之和。失败任务的产出为零。
-
聚合结果：
- 如果需要计算获得超过某个阈值产出的概率，则将所有产出超过该阈值的场景的概率相加。
- 如果需要生成产出分布曲线，则将所有具有相同总产出的场景的概率累加起来，形成一个“总产出-概率”的映射。
3. 示例与代码实现
为了更好地理解，我们以一个简化的Python示例来说明。假设我们有5个任务，每个任务有其成功概率和对应的潜在产出（小时数）。
import json
# 示例数据
jobs = ['job1', 'job2', 'job3', 'job4', 'job5']
probabilities = [0.1, 0.1, 0.4, 0.6, 0.2] # 各任务的成功概率
hours = [1, 10, 43, 2, 5] # 各任务成功后的产出（小时）
min_hours_desired = 10 # 目标：获得超过10小时产出的概率
# 1. 生成所有可能的任务结果场景
# 每个场景可以表示为一个二进制字符串，'0'表示失败，'1'表示成功
scenarios = []
jobs_len = len(jobs)
for i in range(2**jobs_len):
# 将整数i转换为二进制字符串，并用'0'填充至jobs_len长度
scenario = bin(i).split('b')[1].zfill(jobs_len)
scenarios.append(scenario)
# 2. 遍历每个场景，计算其概率和总产出
scenario_outcomes = []
for scenario in scenarios:
scenario_hours_won = 0
scenario_probability = 1.0 # 使用浮点数确保精确度
for j, b in enumerate(scenario):
if b == '0': # 任务失败
scenario_probability *= (1 - probabilities[j])
else: # 任务成功
scenario_probability *= probabilities[j]
scenario_hours_won += hours[j]
scenario_outcomes.append((scenario, scenario_probability, scenario_hours_won))
# 打印部分场景结果（可选）
print("部分场景及其概率和产出：")
for i, outcome in enumerate(scenario_outcomes[:5]): # 打印前5个场景
print(f" 场景 {outcome[0]} -> 概率: {outcome[1]:.6f}, 产出: {outcome[2]} 小时")
print("...")
# 3. 计算获得超过min_hours_desired小时产出的总概率
prob_desired_hours = sum([o[1] for o in scenario_outcomes if o[2] > min_hours_desired])
print(f'\n获得超过 {min_hours_desired} 小时产出的总概率: {prob_desired_hours:.6f}')
# 4. 验证所有场景概率之和是否为1（用于检查计算是否正确）
prob_check = sum([o[1] for o in scenario_outcomes])
print(f'所有场景概率之和（应为1）: {prob_check:.6f}')
# 5. 生成总产出与对应概率的分布（用于绘制曲线或直方图）
possible_payouts = set(o[2] for o in scenario_outcomes) # 获取所有可能的产出值
payout_probabilities = dict()
for payout in possible_payouts:
# 累加所有产生相同产出值的场景的概率
payout_probability = sum([o[1] for o in scenario_outcomes if o[2] == payout])
payout_probabilities[payout] = payout_probability
print('\n总产出与对应概率的分布:')
# 按照产出小时数排序后打印
sorted_payouts = sorted(payout_probabilities.items())
for payout, prob in sorted_payouts:
print(f" 产出 {payout} 小时: 概率 {prob:.6f}")
# 格式化输出为JSON，便于查看
# print(json.dumps(payout_probabilities, indent=2))4. 性能考量与注意事项
- 计算复杂度： 这种场景枚举方法的计算复杂度是 O(n * 2^n)，其中 n 是任务的数量。这是因为我们需要生成 2^n 个场景，并且每个场景的概率和产出计算都需要遍历 n 个任务。
-
任务数量限制：
- 对于少量任务（例如 n
- 对于中等数量的任务（例如 n = 20 到 25），2^25 约为 3300 万。虽然计算量较大，但现代计算机在几分钟内完成计算是可行的。
- 然而，当任务数量进一步增加（例如 n > 30），2^n 会迅速增长，导致计算时间呈指数级爆炸，此暴力枚举方法将变得不可行。例如，2^30 约为 10 亿，2^40 约为 1 万亿。
- 替代方法： 对于大量任务的场景，可能需要考虑更高级的数学方法，例如使用动态规划（Dynamic Programming）或蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）来近似计算概率分布，但这超出了本教程的范围。
- 数据精度： 在计算概率时，由于涉及到大量小数乘法，建议使用浮点数（如Python中的 float 或 decimal 模块）以保持足够的精度。
5. 总结
通过系统地枚举所有可能的任务成功/失败场景，我们可以准确地计算出每种总产出的发生概率，从而得到一个完整的产出概率分布。这种方法对于任务数量不多的情况非常有效，能为业务预测提供坚实的数据支持。然而，随着任务数量的增加，其指数级的计算复杂度需要我们关注性能问题，并在必要时考虑采用更高效的近似算法。
