不同性格的人会有不同的选择，你适用于哪种决策方法？思维导图

西风不相识

2023-03-27

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后悔值决策法

乐观决策法

悲观决策法

乐观系数决策法

等可能性决策法

决策者作出决策时一定要谨小慎微，从多方面入手考虑。乐观激进的决策者、悲观谨慎的决策者等，不同性格的人可能有不同的选择，采取不同的决策方法。以下列举几个一般决策方法。

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思维导图大纲

1、后悔值决策法

后悔值决策法由萨维奇提出，决策者制定决策之后，若情况未能符合理想，必将产生一种后悔的感觉，决策者需以后悔值（最大收益与其它方案收益值之差）作为依据进行决策。决策人将每种自然状态的最高值（指收益矩阵，如果是损失矩阵应取最低值）定为该状态的理想目标，并将该状态中的其他值与最高值相比所得之差作为未达到理想的后悔值。为了提高决策的可靠性，在每一方案中选取最大的后悔值，再在各方案的最大后悔值中选取紧小值作为决策依据，与该值所对应的方案即为入选方案。

选择该种方法的过程是：

首先，确定后悔值并列出由后悔值组成的矩阵，然后对每一个方案Ai选出最大的后悔值，再从这组最大后悔值中选出最小后悔值所对应的方案作为最佳方案。如给定的决策矩阵值是成本，则决定后悔值矩阵的程序为：

（1）对于一个给定的客观状态SK，检查矩阵中这一列内所有方案对应的值，并且找出最小的成本，确定这个成本为零后悔值。

（2）把给定的SK下的所有其他成本值减去上面第一步所决定的最小成本值。把这个差宣言为在给定SK对于特定方案ai的后悔值。

（3）对于每一客观状态Sj（j-K）重复步骤1和2，直到后悔值矩阵完成为止。

做出后悔值矩阵以后，即可检查每一个方案所有的后悔值，并从中选出最大的后悔值。然后再从最大后悔值中选择最小后悔值，最小后悔值所对应的方案即为入选方案。

后悔值决策法一般适用于有一定基础的中小企业，因为这类企业一方面能承担一定风险，因而可以不必太保守，过于稳妥；另一方面，又不能抵挡大的灾难，因而又不能像乐观法决策那样过于冒进。另外，竞争实力相当的企业在竞争决策中也可采用此法。因为竞争者之间已有一定实力，必须以此为基础进一步开拓，不可丧失机会。但又不宜过激，否则欲速则不达，危及基础。在势均力敌的竞争中，采用此法既可以稳定已有的地位，又可以使市场开拓机会丧失降到最低限度。

使用后悔值决策法要注意以下问题：

（1）取各状态中最小收益值为理想值，减去其他各值，得到的后悔值全部为负值与零；

（2）取各方案后悔值中的最小者（绝对值最大者）；

（3）再取其中的最大值进行决策。

2、乐观决策法

乐观决策法的决策者需要对未来持乐观的看法，认为未来会出现最好的自然状态，在方案取舍时以各方案在各种状态下的最大损益值为标准，在各方案的最大损益值中取最大者对应的方案，因此也称为大中取大原则。

此种方法适合那些具有一定的经济基础且愿承担风险的进取型决策者，例如，当投资者准备购买某公司的股票，且该公司经营状况分为好、中、差时，相应地也有大批、中批、和小批量的三种购买方法。这三种购买方法的结果如下表：

在上述三种方案中,各种方案的最大收益值分别为130、90和60。由此可见,最大收益值中的最大值为130。故而选取最大收益值为130时,所对应的大批购买方案。

3、悲观决策法

采用悲观决策法的决策者未来持悲观的看法，认为未来会出现最差的自然状态，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，也称小中取大法。

仍然以上述案例为例，各种方案的最小收益值分别为-30、20和30，由此可见，最小收益值中的最大值为30，也即在最小收益值为30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。

4、乐观系数决策法

乐观系数决策法是介于乐观决策法和悲观决策法之间的一种决策方法，这种方法既不象乐观决策方法那样在所有的方案中选择效益最大的方案，也不象悲观决策法那样，从每一方案的最坏处着眼进行决策，而是在极端乐观和极端悲观之间。

这种决策方法的客观基础是形势既不太乐观也不太悲观。因此，需要对乐观程度有一个基本估计，这个估计值称乐观系数。若以α表示乐观系数，α在0-1之间，则1-α就是悲观系数。以α和1-α为权数对每一方案的最大效益值和最小效益值进行加权平均，便得到每一方案可能的效益值，然后取各方案的可能效益值中最大者为决策者的目标值。

设CV_i表示第i方案的加权平均效益，则：

CV_i=αmax[a_ij]+(1−α)min[a_ij]

取CV_i中最大值为决策者的目标值，设其为CV_K，其对应的方案即为决策方案。

CV_K=max[CV_i]

如果考虑的是损失值，则：

CV_i=αmin[a_ij]+(1−α)max[a_ij]

取CV_i中的最小值为决策者的目标值。