不确定型决策方法及案例
不确定决策
（一）小中取大法小中取大法也叫悲观法、保守法、瓦尔德决策准则，采用这种方法的管理者对未来持悲观的看法，认为未来会出现最差的自然状态，因此不论采取哪种方案，都只能获取该方案的最小收益。
基本原理决策者面对两种或两种以上的可行方案，每一种方案都对应着几种不同的自然状态，每一种方案在每一种自然状态下的收益值或损失值各不相同，且每一种损益值都可以通过科学的方法预测出来。
决策者将每一种方案在各种自然状态下的收益值中的最小值选出，然后比较各种方案在不同的自然状态下所可能取得的最小收益，从各个最小收益中选出最大者，那么这个最小收益当中的最大者所对应的方案就是采用悲观决策法所要选用的方案。
如果决策方案所对应的损益值表现为收益值，那么决策的形式表现为小中取大，如果决策方案所对应的损益值表现为损失值，那么决策的形式则表现为大中取小。
采用悲观决策准则，通常要放弃最大利益，但由于决策者是从每一方案最坏处着眼，因此风险较小。
小中取大法的操作采用小中取大法进行决策时，首先计算各方案在不同自然状态下的收益，并找出各方案所带来的最小收益，即在最差自然状态下的收益，然后进行比较，选择在最差自然状态下收益最大或损失最小的方案作为所要的方案。
小中取大法(悲观法)示例在上例中，A方案的最小收益为-40万元，B方案的最小收益为-80万元，C方案的最小收益为16万元，经过比较，C方案的最小收益最大，所以选择C方案。
小中取大法在股票投资中的运用在股票市场上，小中取大法又称为最小风险法，是一种把风险降低到最小程度来获取收益的股票投资方法。
最小风险法是从诸方案中找出不同自然状态下的最小收益值，再从这些最小收益值中选择一个收益值最大的方案作为最优方案，然后予以采纳和实施。
故称小中取大法。
列举的三种购买方法为例：小中取大法选择股票投资方案在上述三种方案中，各种方案的最小收益值分别为-3万元、2万元和3万元，由此可见，最小收益值中的最大值为3万元，也即在最小收益值为3万元时，所对应的购买方案风险最小，故宜选取小批购买的方案。
管理学风险型决策和不确定性决策方法案例分析
管理学风险型决策和不确定性决策方法案例分析风险型决策和不确定性决策是管理学中两种常见的决策方法，它们在实际运用中都能够帮助管理者更有效地应对复杂的决策环境。
下面以一个案例来分析两种决策方法的具体应用。
假设公司计划推出一款新产品，该产品的研发周期为一年，并且研发过程中存在多种不确定因素，如技术可行性、市场需求等等。
同时，公司面临着风险因素，如竞争对手的产品、市场变化等等。
在这种情况下，对于公司的管理者来说，如何进行决策就显得尤为关键。
首先，对于风险型决策来说，一种有效的方法是进行风险评估和分析。
公司可以通过收集市场调研数据、竞争对手分析等手段，对产品的市场前景进行评估。
此外，公司还可以与技术部门合作，评估新产品的技术可行性和开发周期。
通过这些评估和分析，公司可以识别出可能的风险因素，并对其进行量化和评估。
接下来，公司可以利用一些风险管理工具来应对这些风险。
例如，对于竞争对手的产品风险，公司可以加大市场推广力度，提高产品差异化竞争能力；对于市场变化的风险，公司可以采取多元化战略，降低单一产品的风险。
通过这些措施，公司可以降低风险对决策结果的影响，并提高决策的成功率。
然而，在实际情况下，不确定性往往也是不可避免的。
在面对不确定性决策时，一种常用的方法是利用决策树。
决策树是一种图形化表示决策过程的工具，可以更好地理解和分析不确定情况下的决策结果。
对于新产品开发的案例来说，决策树可以将不同的决策选项和不确定事件进行结合，并计算每个决策选项的期望值。
例如，当公司面临着技术可行性不确定的情况时，可以通过决策树来分析不同技术方案的风险和潜在回报。
决策树可以展示每个技术方案下的不同可能结果，并计算每个结果出现的概率和相应的价值。
通过对每个结果进行加权计算，可以得到每个技术方案的期望值，从而帮助公司选择最佳的技术方案。
在不确定性决策中，风险管理也是十分重要的。
公司可以根据不确定事件发生的概率和影响程度，制定相应的风险管理计划。
不确定性规避案例分析
不确定性规避案例分析
不确定性是指在决策过程中存在的信息不足或不确定的情况。
在实际生活中，人们常常因为害怕不确定性而规避决策。
下面以一个具体案例来分析不确定性规避的表现。
某公司拟由技术部门负责人决策是否采购一款新的生产设备，以提高生产效率。
然而，技术部门负责人面临的一个不确定因素是设备使用效果不明确，无法确切知道其是否能达到预期效果。
为了规避不确定性，他很可能会采取以下策略。
首先，他可能会寻求别人的意见。
他会向同行或其他公司的技术专家咨询他们对该设备的看法和使用体验。
通过倾听别人的意见，他可以获得更多信息和反馈，以便更好地评估设备的有效性。
这样的做法是属于规避不确定性的正面方式，通过广泛收集信息来降低决策的风险。
此外，他可能还会选择观望。
他可能会推迟决策，等待更多的数据或信息出现。
他希望通过观察市场反应、竞争对手的举动等来判断设备的效果。
然而，这种观望的行为也是典型的不确定性规避行为，因为他害怕做出错误的决策，希望通过等待来获取更准确的信息。
最后，他可能会选择不决策。
面对不确定性，他可能会选择不购买新设备，而维持现有的生产工艺。
这是一种最简单的规避不确定性的行为，因为他不愿冒险尝试新的设备可能带来的好处，而选择保持现状。
以上就是一个案例中不确定性规避的几种表现。
不确定性规避是人们常见的行为模式，因为人们总是害怕未知的风险。
然而，在实际决策中，我们需要认识到不确定性是不可避免的，而且有时决策可以带来更大的机会和收益。
因此，我们应该学会在不确定性中取舍和抉择，而不是完全规避。
管理学风险型决策和不确定性决策方法案例分析
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案例一
案例一：某企业为了增加某种产品的生产能力，提出甲、
乙、丙三个方案。甲方案是从国外引进一条生产线，需投资 800
万元；乙方案是改造原有生产车间，需投资 250 万元；丙方案是
自然状态
收益值
需求量高 需求量一般 需求量低
方案
B方案 105 70
-5
C方案8055 Nhomakorabea5
A方案
90
52
15
问题：用悲观法、乐观法、后悔值法分别选择最优方案。 悲观法：最小值：
B 方案：-5 C 方案：5 A 方案: 15 所以选择 A 方案 乐观法：最大值： B 方案：105 C 方案：80 A 方案: 90 所以选择 B 方案 后悔值法：最大值： B 方案：105 C 方案：80 A 方案: 90 所以选择 C 方案
案可盈利 35 万元，丙方案可盈利 25 万元。问题：试用决策树法 选择决概策率方案。
损益值 方案
市场 滞销
状态
畅销
甲方案
-60 万元
430 万元
乙方案
35 万元
210 万元
丙方案
25 万元
105 万元
-60
A
430
35
决
B
210
策
25
C 105
甲方案的期望值：-60 * + 430 * = 283 万元
乙方案的期望值： 35 * + 210 * = 万元
丙方案的期望值： 25 * + 105 * = 81 万元
3-2非确定型决策
150
2000
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ2000
购进西瓜8000kg
- 300
1550
3200
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
1.乐观准则（最大最大准则）
设想采取任何一个方案，都是收益最大的状态发生， 然后比较各方案的结果，哪一个方案的收益最大， 哪一个方案就是最大最大原则下的最优方案。又称 “好中求好”准则。
若用
表示采取方案Ai 时的最大收益，则满足
各方案收 益平均值
购进西瓜2000kg
600
800
800
733.3
购进西瓜5000kg
150
2000
2000
1383.3
购进西瓜8000kg
- 300
1550
最优收益值
3200
1483.3
1483.3
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
等概率准则克服了赫威兹准则没有充分利用收益函数所 提供的全部信息这一缺点，但也有明显的不足，即按此原则 决策，决策结果受到自然状态的分类的影响。 请看下例：
平均值=s1+s2+…+sn）/(a1+a2+…am)
• 后悔值准则 （最小机会损失决策）：
• Min(Max后悔值)=同一自然状态下的最大收益值 -该状态下收益值)
路漫漫其修远兮, 吾将上下而求索
不确定性决策Excel应用
决策准则： 乐观准则：MaxMax 悲观准则：MaxMin 折衷准则： 等可能性准则：
800
600
购进西瓜5000kg
150
2000
2000
150
购进西瓜8000kg
- 300
1550
不确定型决策的五种方法
不确定型决策的五种方法不确定型决策在实际生活和工作中经常出现，对于这类决策，我们需要运用一些特殊的方法来应对。
以下是关于不确定型决策的五种方法：一、灰色系统理论灰色系统理论是一种用于处理不确定性信息的数学工具，它可以有效地处理缺乏充分信息的情况。
在进行不确定型决策时，我们通常会遇到信息不完全、数据不确定等问题，此时可以运用灰色系统理论进行分析和预测。
这一方法的优势在于可以有效地处理不确定性信息，提高决策的准确性和可靠性。
二、模糊综合评价方法模糊综合评价方法是一种用于处理模糊信息的常用方法，它可以将模糊的、不确定的信息进行定量分析和综合评价。
在不确定型决策中，我们往往需要面对模糊的信息和多因素的影响，此时可以采用模糊综合评价方法来帮助决策。
通过该方法，可以将不确定性信息转化为可计量的指标，从而有助于进行综合评价和决策选择。
三、蒙特卡洛模拟方法蒙特卡洛模拟方法是一种基于随机抽样的数值计算方法，它通常应用于不确定型决策的风险分析和决策模拟中。
在不确定性情况下，我们往往需要对不同的决策方案进行风险评估和模拟分析，此时可以采用蒙特卡洛模拟方法。
通过该方法，可以对决策方案进行多次随机抽样，并基于概率分布进行模拟，从而评估不同方案的风险程度和可能性。
四、多目标决策方法不确定型决策通常伴随着多个决策目标和多个决策方案，此时可以运用多目标决策方法进行决策分析和优化选择。
常见的多目标决策方法包括层次分析法、灰色关联分析法、TOPSIS法等。
通过多目标决策方法，可以将不确定情况下的多种目标和因素进行量化分析和综合评价，帮助决策者进行合理的决策选择。
五、决策树分析方法决策树分析方法是一种基于树状结构的决策模型，它可以帮助决策者在不确定型决策中进行多条件的分析和决策选择。
在不确定情况下，我们通常需要考虑多个因素和条件对决策的影响，此时可以利用决策树分析方法进行全面的多条件决策分析。
通过该方法，可以将不确定的决策条件和因素进行系统化的组织和分析，有助于找到最优的决策路径和选择方案。
常用的不确定型决策方法
常用的不确定型决策方法
1. 乐观准则法呀，就好比你去买衣服，有好几件都不错，你就想着选那件让你最开心的呗！比如说有一件衣服颜色特别漂亮让你超喜欢，那你可能就会选它啦！
2. 悲观准则法呢，就像是出门前总担心会下雨而带上伞，即使大多数时候可能并不会下。
比如找工作时，总想着最坏的情况，然后做选择。
3. 等可能性准则法呀，就好像扔骰子，每个面都有可能出现，你不会特意偏向某一个。
比如选旅游目的地，觉得几个地方都差不多可能，那就随便选一个呗！
4. 后悔值准则法，这就像你错过了一场精彩的演出很后悔，下次就会更谨慎选择。
比如选股票，没选的那只涨得特别好，你就很后悔，下次就会把这种情况也考虑进去。
5. 折衷准则法，就如同你想吃蛋糕又怕胖，就找个中间状态，吃一点解解馋。
比如决定要不要投资一个项目，不会完全冒险也不会完全保守。
6. 小中取大法，这就像你兜里钱不多时，会选择最便宜的东西买。
比如在一堆工作机会中，选择那个最稳定风险最小的。
7. 大中取小法，就好像你想避开麻烦，挑一个让麻烦最小的选择。
比如安排行程，选那个可能出现问题最少的方案。
8. 大中取大法，如同你追求最好的，只看最棒的那个选项。
比如买手机，就选那个性能超级强大的。
我觉得这些不确定型决策方法都各有特点，在不同的情况下都可能派上用场，关键是要根据实际情况灵活选择呀！。
不确定型决策的方法
不确定型决策的方法：悲观准则、乐观准则、后悔准则
1、悲观准则
又称小中取大法、瓦尔德决策准则,对于任何行动方案,都认为将是最坏的状态发生,即收益值最小的状态发生。
决策者为稳扎稳打、小心谨慎的。
找出各方案在不同自然状态下的最小收益,然后进行比较,选择收益最大的方案作为所要的方案。
2、乐观准则
又称大中取大法、冒险法,采用这种方法的管理者对未来持乐观的看法,认为未来会出现最好的自然状态,因此不论采取哪种方案,都能获取该方案的最大收益。
决策者是冒险型。
找出各方案在不同自然状态下的最大收益,然后进行比较,选择收益最大的方案作为所要的方案。
3、后悔准则
又称萨凡奇决策准则,是指管理者在选择了某方案后,如果将来发生的自然状态表明其他方案的收益更大,那么他会为自已的选择而后悔。
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不确定型决策方法
不确定型决策方法又称非确定型决策，非标准决策或非结构化决策，是指决策人无法确定未来各种自然状态发生的概率的决策。
不确定型决策的主要方法有：等可能性法、保守法、冒险法、乐观系数法和最小最大后悔值法。
等可能性法
也称拉普拉斯决策准则。
采用这种方法，是假定自然状态中任何一种发生的可能性是相同的，通过比较每个方案的损益平均值来进行方案的选择，在利润最大化目标下，选取择平均利润最大的方案，在成本最小化目标下选择平均成本最小的方案。
保守法
也称瓦尔德决策准则，小中取大的准则。
决策者不知道各种自然状态中任一种发生的概率，决策目标是避免最坏的结果，力求风险最小。
运用保守法进行决策时，首先在确定的结果，力求风险最小。
运用保守法进行决策时，首先要确定每一可选方案的最小收益值，然后从这些方案最小收益值中，选出一个最大值，与该最大值相对应的方案就是决策所选择的方案。
冒险法
也称乐观决策法，大中取大的准则。
决策者不知道各种自然状态中任一种可能发生的概率，决策的目标是选最好的自然状态下确保获得最大可能的利润。
冒险法在决策中的体运用是：首先，确定每一可选方案的最大利润值；然后，在这些方案的最大利润中选出一个最大值，与该最大值相对应的那个可选方案便是决策选择的方案。
由于根据这种准则决策也能有最大亏损的结果，因而称之冒险投机的准则。
乐观系数法
也称折衰决策法、赫威斯决策准则，决策者确定一个乐观系数ε（0.5，1），运用乐观系数计算出各方案的乐观期望值，并选择期望值最大的方案。
最小最大后悔值法
也称萨凡奇决策准则，决策者不知道各种自然状态中任一种发生的概率，决策目标是确保避免较大的机会损失。
运用最小最大后悔值法时，首先要将决策矩阵从利润矩阵转变为机会损失矩阵；然后确定每一可选方案的最大机会损失，并计算出各方案的最大后悔值（后悔值=各个方案在该情况下的收益-该情况下该方案的收益）；最后选择最大后悔值中的最小方案。