决策理论与方法第三章：效用函数引言在决策理论与方法中，效用函数是一个重要的概念。
它是一种衡量个体对不同决策结果的偏好程度的数学函数。
效用函数的应用可以帮助人们在面临不同选择时做出最优的决策。
本文将介绍效用函数的定义、性质以及常见的应用方法。
定义效用函数是一种将不同决策结果与其对个体的满意程度相联系的函数。
它可以用来衡量个体对于不同选择的偏好程度。
一般来说，效用函数的取值范围是实数。
效用函数可以表示为U(x)，其中x是决策结果。
为了简化模型，我们常常假设效用函数是关于决策结果的单调递增函数。
这意味着，个体对于更好的决策结果拥有更高的满意度。
性质效用函数具有一些重要的性质，包括：•单调性：效用函数是一个单调递增函数，即对于任意的决策结果x和y，如果x>y，则U(x)>U(y)。
•凸性：效用函数是一个凸函数，即对于任意的决策结果x和y，以及0<α<1，有U(αx+(1-α)y)>αU(x)+(1-α)U(y)。
这意味着个体对于取得中间结果的满意度高于只取得x或y的满意度之和。
•边际效用递减性：边际效用指的是增加一个单位的某种决策结果对于个体总体满意度的变化。
效用函数具有边际效用递减性，即随着取得更多相同决策结果的数量增加，个体对于每个增加的单位的满意度递减。
常见的应用方法期望效用理论期望效用理论是一种将不确定性的决策问题转化为确定性的效用函数的方法。
它基于以下两个假设：个体具有一种对于结果的期望值，而且个体对于结果的满意程度是平凡的。
具体来说，期望效用理论将决策问题分为两个步骤：首先，通过量化不同结果的期望值，将不确定性问题转化为确定性问题；其次，通过效用函数对结果进行排名，选取满意度最高的决策。
风险偏好和风险厌恶在决策理论中，个体的风险偏好程度会直接影响其效用函数的形状。
风险偏好指的是个体对于不确定性决策结果的喜好程度。
具体来说，风险偏好可以分为风险厌恶、风险中性和风险喜好三种类型。
