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　　不确定型决策方法

　　1、乐观原则(大中取大)

　　◆ 决策原则：在不同自然状态下，考虑最好自然状态下，收益值最大或者损益值最小的方案

　　2、悲观原则(小中取大)

　　◆ 决策原则：在不同自然状态下，考虑最差自然状态下，收益值最大或者损益值最小的方案

　　3、折中原则(考虑最好和最差两个自然状态)

　　◆ 公式：折中损益值 = ɑ×最大损益值 +(1 - ɑ)×最小损益值

　　式中：“ɑ”表示乐观系数，即最优自然状态发生的概率，“1- ɑ”即最差自然状态发生的概率

　　◆ 决策原则：选择折中损益值最大的方案

　　4、后悔值准则决策

　　◆ 计算步骤：

　　①确定标准值(各自然状态下的最大收益值或最小损失值)

　　②计算后悔值：用第一步选出的各自然状态下的标准值减去各自然状态下的其他收益值

　　③确定各方案的最大后悔值

　　④选择最大后悔值最小的方案为最优的方案

　　5、等概率准则决策(求各自然状态的收益平均值)

　　* 注意：考试一般就涉及三种自然状态，如“畅销、一般、滞销”，则公式如下：

　　收益平均值=(畅销状态下的损益值+一般状态下损益值+滞销状态下损益值)/3

　　◆ 决策原则：选择平均值最大的方案

　　【练习】

　　某商品流通企业在开业前要选择本企业经营商品的品种，现有甲、乙、丙、丁四大类商品可供选择。由于对未来几年的市场需求无法做到比较准确的预测，只能大致估计为：需求量较高、需求量中等和需求量较低三种情况。三种情况的预计损益值如下表所示。总经理分别要求主管销售和财务的副总经理深入研究各大类商品的投入和产出的关系，并结合各自经验来选择本企业经营商品的品种。

　　1、如采用悲观准则来决策，选择的商品大类是( )

　　A. 甲

　　B. 乙

　　C. 丙

　　D. 丁

　　答案：D

　　解析：悲观准则“小中取大”，即在最差状态下选择受益最大或损益最小的方案为最佳方案，因此比较需求量较低的情况下，甲：-800;乙：-1000;丙：-200;丁：100。则丁为最佳方案。

　　2、如采用乐观准则来决策，选择的商品大类事( )

　　A. 甲

　　B. 乙

　　C. 丙

　　D. 丁

　　答案：B

　　解析：乐观准则“大中取大”，即在最好状态下选择收益值最大的方案为最佳方案。因此比较需求量较高的情况下，甲：3000，乙：5000;丙：3000;丁：4000，故选择乙为最佳方案。

　　3、如当乐观系数α为0.6时，采用非确定型决策的折中准则来选择的商品大类是( )。

　　A. 甲

　　B. 乙

　　C. 丙

　　D. 丁

　　答案：B

　　解析：折衷准则需带入公式计算出折衷损益值，选择折衷损益值最大的方案为最佳方案。折衷损益值=α×最大损益值+(1-α)×最小损益值。代入公式：

　　甲：0.6×3000+(1-0.6)×(-800)=1800+(-320)=1480;

　　乙：0.6×5000+(1-0.6)×(-1000)=3000+(-400)=2600;

　　丙：0.6×3000+(1-0.6)×(-200)=1800+(-80)=1720;

　　丁：0.6×4000+(1-0.6)×100=2400+40=2440

　　故比较选择折中损益值最大的乙方案(2600)为最佳方案。

　　4、如采用后悔值原则，选择的商品大类是( )。

　　A. 甲

　　B. 乙

　　C. 丙

　　D. 丁

　　答案：D

　　解析：根据后悔值原则具体选择步骤如下：

　　(1)确定各自然状态下的最大收益值分别是：

　　畅销：5000

　　一般：2000

　　滞销：100

　　(2)计算各方案各自然状态下的后悔值：

　　(3)确定各方案的最大后悔值：

　　甲方案：2000

　　乙方案：1500

　　丙方案：2000

　　丁方案：1000

　　(4)选择最大后悔值最小的方案为最优的方案，因此丁方案最大后悔值“1000”是最小的，故选择丁方案为最优的方案。

　　5、如认为需求量自然状态发生的概率是未知的，应给各种需求量可能的结果以相同的权数，用等概率准则来选择比较满意的方案，选择的经营商品大类是( )。

　　A. 甲

　　B. 乙

　　C. 丙

　　D. 丁

　　答案：D

　　解析：等概率原则即求损益额平均值，然后选择损益额平均值最大的方案为最佳方案。

　　甲：[3000+1000+(-800)]/3=3200/3≈1067

　　乙：[5000+5000+(-1000)]/3=4500/3=1500

　　丙：[3000+2000+(-200)]/3=4800/3=1600

　　丁：(4000+1000+100)/3=5100/3=1700

　　故选择收益平均值最大的丁方案(1700)为最佳方案。

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