第十六章不确定型决策方法
数据模型与决策学习笔记
S1（大批量生产）
30
S2（中批量生产）
20
S3（小批量生产）
10
N2（需求量小）
-6 -2 5
CVi
19.2（max） 13.4 8.5
即选择 S1 大批量生产
五、后悔值准则（Regret Value 准则） 1、该准则是经济学家沙万奇（Savage）提出；
2、当决策者选定方案后，若发现所选方案并非最优方案，而后悔； 3、本准则将各自然状态下的最大收益值定为理想目标值； 4、后悔值为理想值与各收益值之差； 5、从最大后悔值中选取一个最小值，对应的方案为最优方案。
Min[a（Si，Nj）]， 1≤j≤2
S1（大批量生产）
30
S2（中批量生产）
20
S3（小批量生产）
10
-6
-6
-2
-2
5
5（max）
即选择 S3 小批量生产。
二、最大最大准则（乐观准则） 1、决策者从最有利的结果出发； 2、先找出每个方案在不同自然状态下最大的收益值； 3、再从中选取一个最大值，相应方案为最优方案。
销量大 销量较大 销量一般 销量差
折中标准收益值
方案 1
600
350
200
-200
120
方案 2
800
600
-100
-300
140
方案 3
300
200
100
50
150
方案 4
500
260
150
-70
158
最大折中标准收益值 158 属于方案 4 的决策，所以选择方案 4。 5、最小后悔准则 计算后悔值矩阵，并计算最大后悔值，如下表：
不确定型决策的名词解释
不确定型决策的名词解释
不确定型决策是指在面对缺乏完全信息、存在不确定性的情况下，通过运用一系列分析方法和技术来进行决策的过程。
这种决策方法通常用于处理复杂的、难以预测的问题，其中可能存在多个可能性和风险。
不确定型决策的特点是以不确定性为前提，并且需要基于可用的信息和有限的资源进行决策。
为了应对这种情况，决策者通常会使用统计学、模型分析、模拟、专家判断和经验等方法来评估各种可能的结果和风险，并最终选择最优的决策方案。
不确定型决策能够帮助决策者提高决策的质量和效率，在不确定的环境中做出有利于实现目标的决策。
管理运筹学第16章决策分析
管理运筹学第16章决策分析
§2 风险型情况下的决策
三、决策树法 具体步骤： (1) 从左向右绘制决策树； (2) 从右向左计算各方案的期望值，并将结果标在相应 方案节点的上方； (3) 选收益期望值最大(损失期望值最小)的方案为最优 方案，并在其它方案分支上打∥记号。
EVWPI = 0.3*30 + 0.7*5 = 12.5万 那么， EVPI = EVWPI - EVW0PI = 12.5 - 6.5 = 6万 即这个全情报价值为6万。当获得这个全情报需要的成本小于6 万时，决策者应该对取得全情报投资，否则不应投资。
注：一般“全”情报仍然存在可靠性问题。
管理运筹学第16章决策分析
种， I1 ：需求量大； I2 ：需求量小。并 且根据该咨询公司积累的资料统计得知，
情况有两种可能发生的自然状态。N1 ： 需求量大； N2 ：需求量小，且N1的发
当市场需求量已知时，咨询公司调查结 论的条件概率如下表所示：
生概率即P(N1)=0.3； N2的发生概率即
条
自
P(N2)=0.7 。经估计，采用某一行动方
效益(函数)值：v = ( si, nj )
自然状态发生的概率P=P(sj) j =1, 2, 决策模型的基本结构：(A, N, P, V)
…, m
基本结构(A, N, P, V)常用决策表、决策树等表示。
管理运筹学第16章决策分析
§1 不确定情况下的决策
特征：1、自然状态已知；2、各方案在不同自然状态下的收益 值已知；3、自然状态发生不确定。
§2 风险型情况下的决策
首先，由全概率公式求得联合概率表：
统计预测与决策第十六章课后习题
1.什么叫不确定型决策？它与风险型决策有何不同？决策者只能掌握可能出现的各种状态，而各种状态发生的概率无从可知，这类决策就是不确定型决策。
区别：风险型决策方法从合理行为假设出发，有严格的推理和论证，而不确定型决策方法是人为制定的原则，带有某种程度上的主观随意性2.什么叫“好中求好”决策方法？什么叫“坏中求好”决策方法?什么叫∝系数决策方法？什么叫“最小的最大后悔值”决策方法？“好中求好”决策方法也叫乐观决策准则，或称“最大最大”决策准则，这种决策准则就是充分考虑可能出现的最大利益，在各种最大利益中选取最大者，将其对应的方案作为最优方案；“坏中求好”决策准则也称为小中取大的决策准则或悲观决策准则；∝系数决策方法是对坏中求好和好中求好决策准则进行折中的一种决策准则；“最小的最大后悔值”决策方法是决策者先计算出各方案在不同自然状态下的后悔值，然后分别找出各方案对应不同自然状态下的后悔值中的最大值，最后从这些最大后悔值中找出最小的最大后悔值，将其对应的方案作为最优方案。
3.简述各种不确定型决策方法的适用特点。
“好中求好”决策方法主要由那些对有利情况的估计比较有信心的决策者采用；“坏中求好”决策方法主要由那些比较保守稳妥并害怕承担较大风险的决策者所采用；∝系数决策方法主要由那些对形势判断既不乐观也不悲观的决策者所采用；“最小的最大后悔值”决策方法主要由那些对决策失误的后果看的比较重的决策者所采用。
4.（1）d1:max(200,-20)=200d2:max(150,20)=150d3:max(100,60)=100所以max(200,150,100)=200,即选择建设大型工厂d1方案（2）d1:min(200,-20)=-20d2:min(150,20)=20d3:min(100,60)=60所以min(-20,20,60)=60,即选择建设小型工厂d3方案（3）假设∝=0.6，则1-∝=0.4f(d1)=0.6*[max(200,-20)]+0.4*[min(200,-20)]=112f(d2)=0.6*[max(150,20)]+0.4*[min(150,20)]=98f(d3)=0.6*[max(100,60)]+0.4*[min(100,60)]=84所以f(d)=max(112,98,84)=112,即选择建设大型工厂d1方案（4）max(200,150,100)=200max(-20,20,60)=60方案的最大后悔值为：G(d1)=max[(200-200),60-(-20)]=80G(d2)=max[(200-150),60-20]=50G(d3)=max[(200-100),60-60]=100所以最优方案为min(80,50,100)=50=G(d2),即选择建设小型工厂d3方案5.使用“好中求好”决策方法时；f(d1)=max(-400,100,200)=200f(d2)=max(100,100,400)=400f(d3)=max(-200,150,600)=600f(d4)=max(0,200,500)=500f(d5)=max(100,300,200)=300所以最优方案为max(400,600,500,300)=600=f(d3),即选择方案三使用坏中求好方案时：f(d1)=min(-400,100,200)=-400f(d2)=min(100,100,400)=100f(d3)=min(-200,150,600)=-200f(d4)=min(0,200,500)=0f(d5)=min(100,300,200)=100所以选择最优方案为max（100，-200,0,100）=100= f(d2)= f(d5)，即选择方案二和五使用∝系数决策方法时：假设∝=0.6，则1-∝=0.4f(d1)=0.6*max[(-400,100,200)]+0.4* min(-400,100,200)=-40f(d2)=0.6*max(100,100,400)+0.4* min(100,100,400)=280f(d3)=0.6*max(-200,150,600)+0.4* min(-200,150,600)=280f(d4)=0.6*max(0,200,500) +0.4* min(0,200,500)=300f(d5)=0.6*max(100,300,200)+0.4* min(100,300,200)=220所以max（-40,280,280,300,220）=300= f(d4)，即选择方案四使用“最小的最大后悔值”决策方法时：max（-400,100，-200,0,100）=100max(100,100,150,200,300)=300max(200,400,600,500,200)=600各方案的最大后悔值为G(d1)=max[100-(-400),300-100,600-200]=500G(d2)=max(100-100,300-100,600-400)=200G(d3)=max(100-(-200),300-150,600-600)=300G(d4)=max(100-0,300-200,600-500)=100G(d5)=max(100-100,300-300,600-200)=400所以最小的最大后悔值为min（500,200,300,100,400）=100= G(d4)，即选择方案四。
不确定型决策的5种决策准则
不确定型决策的5种决策准则
不确定型决策是指在决策过程中，决策者面临的信息不完全或者存在不确定性的情况下进行决策。
下面是五种常用的不确定型决策准则：
1. 最大化期望值准则：决策者根据各种可能的结果的概率和效益，计算出每个决策选择的期望效益，选择期望效益最大的决策。
2. 极大极小准则：决策者在面对不确定性时，选择能够保证最坏情况下效益最大化的决策，即选择极大极小值最大的决策。
3. 择一法则：决策者将可能的结果按照一定的权重进行排序，然后选择排名最高的决策，即选择最优决策的可能性最大的决策。
4. 择优法则：决策者将可能的结果根据效益进行排序，然后选择效益最大的决策，即选择效益最大的决策。
5. 确定性等价准则：决策者将不确定的决策问题转化为等价的确定性决策问题，然后使用确定性决策的方法进行决策。
这些不确定型决策准则在不同的决策情境下可以灵活应用，根据具体情况选择合适的准则进行决策。
不确定型决策方法
• 指各种备选方案的自然状态有若干种， 而且也不能测定各种自然状态发生的概 率的决策。 不确定型决策方法有： • 乐观法(大中取大法) • 悲观法(小中取大法) • 折衷法 （转化为风险型决策） • 最小后悔值法(大中取小法)
乐观法(大中取大法)
• “大中取大”或“好中求好”法。找出各方案在 各种自然状态下的最大收益值，进行比较，找出 在最有利自然状态下能够带来最大收益的方案作 为决策实施方案。
的判断，给最好自 然状态一个乐观系数，给最差自然状态一 个悲观系数，两者之和为1。 • 计算出各方案的期望收益值。 • 比较各方案的期望收益值，做出选择。 • 设乐观系数为0.7，计算折衷收益值
产品甲：40*0.7+（-10）*（1-0.7）=25 产品乙：90*0.7+（-50）*（1-0.7）=48 产品丙：30*0.7+（-4）*（1-0.7）=19.8
• 比较结果，应选择开发产品乙。
最小后悔值法(大中取小法)
力求使每一种方案选择的最大后悔值达到尽量小的决策方法， 先计算各方案在各自然状态下的后悔值（用某自然状态下各方案 的最大收益值-该自然状态下各方案收益值），从每个方案在各状 态的后悔值中找出最大后悔值，选择最大后悔值最小的方案。
状 态 销路好 销路一般 销路差 最大后悔值
甲产品 50 20 6 50
乙产品 0 0 46
丙产品 60 20 0 60
46 46
状 态 销路好 销路一般 销路差 甲产品 40 20 -10 乙产品 90 40 -50 丙产品 30 20 -4
悲观法(小中取大法)
“小中取大”或“坏中求好”法。选择在最差自 然状态下仍带来“最大收益”（最小损失）的方 案。 状 态 甲产品 乙产品 丙产品 销路好 销路一般 销路差 40 20 -10 90 40 -50 30 20 -4
不确定型决策
二、悲观法 悲观法也称为小中取大法。这种方法是基于 决策者对未来持比较悲观的态度，认为未来会 出现最差的自然状态，所以不论采取何种经营 方案，均只能取得该经营方案的最小效果值， 因此在决策时就可以首先找出各经营方案在各 自然状态下的最小效果值，即与最差自然状态 相应的效果值，然后进行比较，找出在最差自 然状态下仍能够带来最大效果或最小损失的经 营方案，并把它作为决策方案。 悲观法又可以称为保守决策方法。
不确定型决策
一、乐观法 二、悲观法 三、最小后悔值法 四、折衷法 五、等概率法
一、乐观法 乐观法也称为大中取大法。这种方法是基于 决策者对未来持比较乐观的态度，认为未来会 出现最好的自然状态，所以不论采取何种经营 方案都能取得该经营方案的最好效果，因此在 决策时就可以首先找出各经营方案在各种自最 好自然状态下的效果值，然后进行比较，找出 在最好自然状态下能够带来最大效果的经营方 案作为决策方案。 乐观法在实施时会具有一定的风险，故又称 之为冒险法，一般情况下应该慎重采用。
2、求出现实估计值的最大值 Max｛5.9，3.9，4.1，3.6｝=5.9，应选择方案 Ⅰ为经营方案。
五、等概率法
等概率法是在假设自然状态出现的 概率相等的情况下，选取期望收益值 最大的经营方案为最优经营方案的方 法。
假设有N种状态要发生，那么每种发 生案的期望收益值
三、最小后悔值法
后悔值法就是决策者在决策并组织实施后，如果遇到 的自然状态表明采用另外的经营方案会取得更好的效果， 企业无形中遭受了就损失，那么决策者将为此而感到后 悔。这个方法的原则是：力求使后悔值尽量小。 根据这个原则，在决策时首先计算出各经营方案在自 然状态下的后悔值（用经营方案在某自然状态下的效果 值与该自然状态下的最大效果值相比较的差），然后找 出每种经营方案的最大后悔值，并据此对不同的经营方 案进行比较，选择最大后悔值最小的经营方案作为决策 方案。
(完整版)第16章 不确定型决策方法
16.1 “好中求好”决策方法 16.2 “坏中求好”决策方法 16.3 α系数决策方法 16.4 “最 小的最大后悔值”决策方法 16.5 各种决策方法的比较和选择
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不确定型决策的概念： 当决策者只能掌握可能出现的各种状态， 而各种状态发生的概率无从可知时，这类决策 就是不确定型决策，或叫概率未知情况下的决 策。 不确定型决策与风险型决策方法的区别： 风险型决策方法从合理行为假设出发，有 严格的推理和论证。 不确定型决策方法是人为制定的原则，带 有某种程度上的主观随意性。
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利润（万元） 状态
1
2
3
方案
d1
7.39 8.07 7.19
d2
8.25 6.96 6.08
d3
6.13 8.72 7.24
决策
maxmin
di
j
Lij
在“坏中求好”方法下 选择d1。
min j
Lij
7.19 6.08 6.13 7.19
方案
自然 状态
销路好
1
销路一般
2
销路差
3
大 批 量 生 产(d1 )
30
23
-15
中批量生产(d2 )
25
20
0
小批量生产(d3 )
12
12
12
根据实际情况，决定取 0.6，则
f (d1) 0.6max(30,23,15) 0.4min(30,23,15)
0.6 30 0.4 (15)
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不确定型决策的方法一般有： • “好中求好”的决策方法； • “坏中求好”的决策方法；
不确定性决策方法
2、效用曲线决策 ：
• 例题9：现有甲乙两个机会，甲概率为0.5，赢利200万 元，0.5的机会亏损100万元；乙有绝对的机会赢利25万 元。
• 甲： • 概率0.5 200万元 乙： 概率1.0 25万元
• • 概率0.5 -100万元
若用期望值决策当然选中甲，因为
E甲
2
X i Pi
200* 0.5 （100）* 0.5
不确定型决策分析法
• 由于无法预先估计或预测各种可能状态发 生的概率，只能根据决策者的经验和态度 进行的决策。
• 一）不确定型决策方法：常用的有5种：等 可能法、乐观法、悲观法、遗憾值法、系 数法。
例题:
某企业准备生产一种全新的产品，预测人员对该产品的
市场需求，只能大致估计为销路好、销路较好、销路一般和
销路较好 550 600* 200 260
销路一般 400* -100 50 100
销路差 200* -300 -100
70
1、小中取大法
小中取大法是一种保守方法，是从每一种方案中找出 最小的收益值，然后比较这些最小值，选择一个收益值最 大的方案作为决策放案。其思想是不追求市场状态好时的 收益最大，而追求市场状态差时亏损最少。
效用曲线所画的表达决策者对待某种
• 上风述三险种所类持型态决策度者的对曲风险线的。不同态度，也就是
决策者对同一货币值在不同环境下所产生的效用 大小不一。其大小的数量称为效用值，其值在0和 1之间。一般情况下，同一金额量随着风险程度的 增加，其在决策者心中的效用值不断下降，即绝 大多数决策者对风险是持厌恶态度的。效用值的 大小决定于决策者对风险的态度，反映了不同决 策者的不同的价值观以及他们对同一方案的不同 反应和评价标准。
不确定型决策分析决策理论与方法
复杂性：不确定型决策问题通常比较复 杂，涉及多个因素和变量，难以全面分 析和评估。
风险性：不确定型决策涉及到风险，因 为未来的事件和结果是不确定的，可能 导致决策失败或产生不良后果。
不确定型决策的挑战包括
信息不完全：由于各种限制和障碍，决 策者可能无法获取完全的信息。
02 不确定型决策理论基础
概率论基础
05 不确定型决策的未来发展 与展望
人工智能在不确定型决策中的应用
机器学习
利用机器学习算法处理不确定型决策问题，通过训练数据集学习 决策规则和模式。
深度学习
深度学习技术可以处理大规模、高维度的不确定型决策问题，通 过神经网络模型进行决策。
强化学习
强化学习通过与环境的交互进行学习，寻找最优决策策略，适用 于具有复杂环境的不确定型决策问题。
决策制定
企业应基于投资项目评估和风险控制的结果 ，制定出科学合理的投资决策，确保企业的 长期发展。
风险评估与决策
风险识别
识别出可能影响决策结果的风险因素，包括市场风险、技 术风险、财务风险等。
01
风险量化
对识别出的风险因素进行量化和评估， 以便更好地了解风险的性质和影响程度。
02
03
风险应对
制定相应的风险应对策略，包括风险 规避、风险转移、风险控制等，以降 低风险对企业决策的影响。
贝叶斯定理的应用
贝叶斯定理在决策分析、统计学、机器学习等领域有广泛的应用。
贝叶斯定理的限制
在使用贝叶斯定理时，需要注意假设的合理性以及数据的可靠性。
决策树理论
决策树定义
01
决策树是一种常用的决策分析工具，它通过树状图的形式表示
决策过程中的各种可能路径和结果。
不确定型决策方法的原则
不确定型决策方法的原则决策是人们在面临不同选择时所做出的决定，而不确定型决策则是在面临风险和不确定性的情况下做出的决策。
不确定型决策方法的原则是指在不确定性条件下，人们在做决策时需要遵循的一些基本原则。
本文将介绍不确定型决策方法的原则，并解释其重要性和应用。
第一原则是信息收集和分析。
在不确定型决策中，缺乏准确的信息是常见的情况。
因此，决策者需要积极主动地收集相关信息，并对其进行分析和评估。
这样可以提高决策的准确性和可靠性，减少决策风险。
第二原则是风险评估和管理。
在不确定型决策中，决策者需要对可能的风险进行评估和管理。
这包括识别潜在的风险，评估其概率和影响，并制定相应的应对策略。
通过对风险进行全面的评估和管理，可以降低决策的风险和不确定性。
第三原则是多方参与和共识达成。
在不确定型决策中，多方参与和共识达成是非常重要的。
通过多方参与，可以获得更多的意见和建议，提高决策的全面性和准确性。
通过共识达成，可以增加决策的可行性和可接受性，减少决策的争议和阻力。
第四原则是灵活性和适应性。
在不确定型决策中，决策者需要保持灵活性和适应性。
这包括及时调整决策方案，根据不断变化的情况进行调整和改进。
通过保持灵活性和适应性，可以应对不确定性环境中的变化和挑战，提高决策的成功率和效果。
第五原则是反思和学习。
在不确定型决策中，反思和学习是非常重要的。
决策者需要对决策的结果进行反思和评估，总结经验教训，并进行相应的学习和改进。
通过反思和学习，可以不断提高决策的质量和效果，减少决策的错误和失误。
以上就是不确定型决策方法的原则。
这些原则在实际决策中具有重要的指导作用。
决策者在面临不确定性条件下，可以根据这些原则进行决策，提高决策的准确性和可靠性，降低决策的风险和不确定性。
同时，决策者也应该不断反思和学习，总结经验教训，提高决策的质量和效果。
通过遵循这些原则，可以帮助决策者做出更好的不确定型决策，实现个人和组织的目标。
不确定性决策的方法是
不确定性决策的方法是
有多种不确定性决策的方法，包括：
1. 风险分析：通过评估不同决策选项可能发生的风险和潜在后果，来选择最合适的决策方案。
2. 决策树：利用决策树模型来分析不同决策选项的可能结果，并通过计算预期收益或风险来选择最佳选项。
3. 模拟：通过建立模拟模型，模拟不同决策选项的可能结果，并通过对大量模拟实验的分析来选择最佳决策。
4. 概率分析：通过分析不同决策选项的可能性和概率分布，结合目标和约束条件，来选择最优决策。
5. 多准则决策分析：通过考虑多个准则和权重，综合评估不同决策选项的优劣，选择最优方案。
6. 灰色系统理论：通过处理不完全和不确定信息，进行灰色系统建模和分析，来进行决策选择。
这些方法可以根据具体情况和需求进行选择和组合使用，以适应不同的不确定性
决策问题。
统计预测与决策第十六章不确定型决策方法
自然状态
利润 行动方案
1 2
新化肥 d1 S农机 d 2 新品种 d 3 温 棚 d4
最优105 60 方案 55 80
70 80
80 65
统计预测与决策 P12
3
92 120 100 130
min Lij j 60 55 70 65
第十六章 不确定型决策方法
某机械厂拟对其产品改型，有3种方案可供选择，改 型后可能遇到三种自然状态，每一方案在各状态下的 费用如下表所示：
统计预测与决策
P5
第十六章 不确定型决策方法
自然状态 收益值
1
行动方案
2 n max Lij j
d1
L11
L12 L1n
d2
L21
L22 L2n
dm
Lm1
Lm 2
若为损失值→ “最小最小”准则
Lmn
max di
maj x
Lij
统计预测与决策
P6
第十六章 不确定型决策方法
某制鞋厂根据自己的生产能力制定了三个行动方案。 根据预测，未来的市场销售状况有三种状态，每一方 案在各状态下的利润值如下表所示：
统计预测与决策 P9
第十六章 不确定型决策方法
第二节 “坏中求好”决策方法
“坏中求好”决策的一般步骤
确定各种可行方案； 确定决策问题将面临的各种自然状态； 将各种方案在各种自然状态下的损益值列于决 策矩阵表中； 求出每一方案在各自然状态下的最小损益值； 以“坏中求好”准则做出决策
统计预测与决策 P10
第四节 “最小的最大后悔值”决策方 设有一不确定型决策，备法选方案为 d1,d2,L ,dm,
自然状态为1,2 , ,n , 损益值为 Lij (i 1,2,L ,m; j 1,2,L ,n), 在 j 状态下，必有一个方案的收益
决策理论与方法不确定型决策分析课件
模糊综合评价法广泛应用于环境评价、项目评估、风险管理等领域。
模糊推理法
01
模糊推理法是基于模糊逻辑的 推理方法，它能够处理具有不 确定性和模糊性的推理问题。
02
该方法通过构建模糊命题、模 糊规则和模糊推理运算，对输 入的模糊信息进行推理，得出 相应的输出结果。完全不确定型决策分析方法
乐观 法
悲观法
悲观法首先计算每个方案的最小可能 损失，然后选择具有最小可能损失的 方案。这种方法鼓励决策者考虑最坏 的情况，并避免任何可能的损失。
等可能法
后悔值法
后悔值法是一种基于后悔最小化的决策方法，它考虑了决策者对未选择的方案可 能产生的最大收益的遗憾程度。
决策树
将决策过程分解为若干个阶段， 每个阶段都有若干个可能的结果， 通过计算期望值和比较不同方案 的优劣来选择最优方案。
完全不确定型决策分析方法
乐观法
1
悲观法
2
折衷法
3
模糊决策分析方法
模糊集合 模糊推理 模糊综合评价
03
风险型决策分析方法
概率分析方法
总结词 详细描述
期望值法
总结词
详细描述
决策树法
06
不确定型决策分析案例研究
风险型决策案例
总结词
风险型决策案例是指在决策过程中存在 一定风险，但可以通过概率计算来评估 风险和收益的案例。
VS
详细描述
风险型决策案例通常涉及概率和期望值的 概念。例如，一个企业可能会考虑投资某 个项目，并可以根据历史数据或专家意见 估计成功的概率和预期的回报。通过计算 期望值，企业可以评估不同方案的风险和 潜在的收益，并做出最优决策。
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第十六章 不确定型决策方法
一、单项选择题
2、对不确定型决策问题没有信心的时候，适合用哪种方法？（）
A 、“好中求好”决策准则
B 、“坏中求好”决策准则
C 、α系数决策方法
D 、最小的最大后悔值决策方法
答：B
二、多项选择题
2、选择以下正确的描述。
（）
A 、不确定型决策方法是人为制定的原则
B 、不确定型决策方法有严格的推理
C 、风险型决策方法有严格的推理
D 、风险型决策方法是人为制定的原则 答：AC
三、名词解释
5、“最小的最大后悔值”决策方法
答：“最小的最大后悔值”决策方法：是决策者先计算出各方案在不同自然状态下的后悔值，然后分别找出各方案对应不同自然状态下的后悔值中最大值，最后从这些最大后悔值中找出最小的最大后悔值，将其对应的方案作为最优方案。
四、简答题
2、简述“好中求好”决策方法的一般步骤。
答：“好中求好”决策准则的步骤：（1）确定各种可行方案；（2）确定决策问题将面临的各种自然状态。
（3）将各种方案在各种自然状态下的损益值列于决策矩阵表中。
（4）求出每一方案在各自然状态下的最大损益值。
（5）在这些最大损益值中取最大值]}[max {max ij d L j i θ，所对应的方案i d 为最佳决策方案。
如果损益矩阵是损失矩阵，则采取“最小最小”决策准则，即取]}[min {min ij d L j i θ对应的方案i d 为最佳决策方案。