§1不确定情况下的决策(续) 四、乐观系数准则(折衷准则) 决策者取乐观准则和悲观准则的折衷: 先确定一个乐观系数α(0<<1),然后计算: CV=a* max a(Si, N,)l+(1-a)* min a(Si, N)I 从这些折衷标准收益值CV中选取最大的,从而 确定行动方案。取α=0.7 自然状态 2 CV 行动方案 (需求量大)(需求量小) S1(大批量生产) 30 6 19.2(max) S2(中批量生产) 20 13 s3(小批量生产) 10 5 8.5
6 四、乐观系数准则（折衷准则） • 决策者取乐观准则和悲观准则的折衷： 先确定一个乐观系数 （01），然后计算： CVi = * max [(Si ,Nj )] + （1-）* min [(Si ,Nj )] 从这些折衷标准收益值CVi中选取最大的，从而 确定行动方案。取 = 0.7 §1 不确定情况下的决策（续） 自然状 态 行动方案 N1 （需求量大） N2 （需求量小） CVi S1（大批量生产） 30 -6 19.2(max) S2（中批量生产） 20 -2 13.4 S3（小批量生产） 10 5 8.5
§1不确定情况下的决策(续) 五、后悔值准则( Savage沙万奇准则) 决策者从后悔的角度去考虑问题: 把在不同自然状态下的最大收益值作为理想目标把各方 案的收益值与这个最大收益值的差称为未达到理想目标的后 悔值,然后从各方案最大后悔值中取最小者,从而确定行动 方案。用a1表示后悔值,构造后悔值矩阵: 自然状态 N ax a ≤i<) 行动方案 (需求量大)(需求量小) s1(大批量生产)0(0想值) 1[5-(6) s2(中批量生产)10020) 7[5(-2) 10(min) s2(小批量生产)20(601006理想值)
7 五、后悔值准则（Savage 沙万奇准则） • 决策者从后悔的角度去考虑问题： 把在不同自然状态下的最大收益值作为理想目标把各方 案的收益值与这个最大收益值的差称为未达到理想目标的后 悔值，然后从各方案最大后悔值中取最小者，从而确定行动 方案。 用aij ’表示后悔值，构造后悔值矩阵： §1 不确定情况下的决策（续） 自然状 态 行动方案 N1 （需求量大） N2 （需求量小） Max aij' 1 j 2 S1（大批量生产） 0 (30,理想值) 11 [5-(-6)] 11 S2（中批量生产） 10 (30-20) 7 [5-(-2)] 10 (min) S3（小批量生产） 20 (30-10) 0 (5,理想值) 20