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不确定型决策的四个准则悲观主义准则把每种投资策略中最小的值找出来，为了方便，下图中我们把该值放到了最右面的格子里，就是红字标的数字。
然后，从最右侧一侧中，找出最大的值来，与其对应的投资策略，就是结果。
就是200>100>50，结果就是保守。
乐观主义准则决策分析在每种投资策略中，把最大值标出来，放到右侧。
如下图。
最右列中，最大的值对应的投资策略就是选中的投资策略。
500>400>300，积极策略。
等可能性准则把每种投资策略的值求个平均数，放到右侧。
当然，如果给出了别的概率的话，就不是平均值，而是按概率计算出来的数值了。
这个不再多说。
如积极的是（50+150+500)/ 3＝233.33从最右列中找出最大的值，283。
其对应的“保守”策略被选中。
最小机会损失准则最大限度地降低决策者的后悔值。
1.在所有的数据中，找出一个最大值，这个表中就是500.2。
然后，把表中的所有数值，替换为最大值－原数值，并把每个策略的最大值放到右边，变成下表。
不确定型决策所处的条件和状态都与风险型决策相似，不同的只是各种方案在未来将出现哪一种结果的概率不能预测，因而结果不确定。
1.等可能性法：也称拉普拉斯决策准则。
采用这种方法，是假定自然状态中任何一种发生的可能性是相同的，通过比较每个方案的损益平均值来进行方案的选择，在利润最大化目标下，选取择平均利润最大的方案，在成本最小化目标下选择平均成本最小的方案。
2.保守法：也称瓦尔德决策准则，小中取大的准则。
决策者不知道各种自然状态中任一种发生的概率，决策目标是避免最坏的结果，力求风险最小。
运用保守法进行决策时，首先在确定的结果，力求风险最小。
运用保守法进行决策时，首先要确定每一可选方案的最小收益值，然后从这些方案最小收益值中，选出一个最大值，与该最大值相对应的方案就是决策所选择的方案。
3.冒险法：也称赫威斯决策准则，大中取大的准则。
决策者不知道各种自然状态中任一种可能发生的概率，决策的目标是选最好的自然状态下确保获得最大可能的利润。
不确定性环境下的最优决策方法研究在现实生活和商业环境中，不确定性是无法避免的。
面对各种不同的挑战和决策问题，人们往往需要在不确定的环境下进行最优决策。
因此，研究不确定性环境下的最优决策方法对于促进决策效率和优化结果至关重要。
在不确定性环境下，决策者面临着各种不确定性因素和风险。
这些不确定性因素包括市场波动、供应链中的不确定性、政策变化等。
如何在这些不确定性因素的干扰下，做出最佳的决策是一个复杂且具有挑战性的问题。
因此，研究者们在方法和模型上提出了一些有益的措施。
一种常见的方法是使用概率和统计学原理来解决不确定性问题。
通过分析过去的数据和现有的信息，可以建立概率模型和统计模型来描述不确定性环境。
这些模型可以帮助决策者量化不确定性，并基于概率预测未来的可能情况。
决策者可以使用这些模型来评估决策的风险和回报，并选择具有最优结果的决策。
另外，决策者还可以使用决策树和影响图等工具来分析不确定性环境下的最优决策。
决策树是一种用于描述选择和结果之间关系的图形化工具。
通过构建决策树，决策者可以清晰地看到每个决策的风险和潜在结果，从而做出更明智的决策。
影响图是一种用于描述决策问题影响关系和概率依赖关系的图形工具。
影响图可以帮助决策者更好地理解决策因素之间的相互作用，从而优化决策结果。
此外，启发式算法也是不确定性环境下最优决策的有用方法之一。
启发式算法是一种基于经验和直觉的算法，用于在解决大规模复杂问题时寻找最佳解决方案。
这些算法可以帮助决策者在不确定性环境下对决策空间进行搜索，并找到最优解决方案。
常用的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等。
通过使用这些算法，决策者可以在不确定的环境下找到最佳解决方案。
最后，不确定性环境下的最优决策方法还包括风险管理和决策支持系统。
风险管理是一种主动管理风险和不确定性的方法，通过制定相应的策略和措施来降低风险和损失。
决策支持系统是一种根据决策者需求提供信息和分析的系统。
精心整理不确定环境下如何决策不确定性不同于风险性：风险性是指概率分布已知情况下的后果随机性，而不确定性则是指概率分布未知、甚至有无随机规律都不清楚情况下的后果难料性。
因此，市场不怕风险而怕不确定，风险尚有可能采取措施化解，而如战争、恐慌、市产品、交货期具有不确定性，肯定会给客户带来不便或造成损失；客户选择更为稳定的供应商合作，可以规避可能引起的风险损失。
针对是否存在上帝这一不确定性事件，早在17世纪，哲学家兼数学家布莱士·帕斯卡（BlaisePascal，1623－1662）就提出，过基督徒的生活是值得的。
他通过类似表1的逻辑表明，如果上帝存在而人们不信，则会受到严重惩罚；如果上帝不存在而人们相信，则只是生活稍有不便。
所以，相较而言，对于上帝是否存在模糊信念的人来说，选择信上帝的方案更为稳妥。
他据此判定，许多人起初信仰上帝可能是基于理性的模糊规避考虑，后来借助于潜心诚意的基督徒生活，逐渐转变成了真心相信上帝，而忘记了当初的理性考虑。
而非成功多么令人心动。
管理不是赌博，不是下注之后的被动等待，而是做出成本投入的承诺、接受可能存在的风险后，竭尽全力采取措施，将风险控制在可以接受的范围内。
张瑞敏曾谈到，市场千变万化，政策、环境因素又不可控，企业家必须得有一定的坚持。
邓小平南巡讲话后，海尔圈下地开始建设工业园；但不久政策有变，所有银行都不贷款。
当时工业园预计要投资15亿元，仅挖地基就投入了2亿，但海尔账面上只有8000万。
万一失败，后果将不可想象；但就在最危急的时候，张瑞敏也没有怀疑做得不对，而是坚持下来。
后来中国发展股市，青岛海尔在上海上市，筹到了4亿资金，盘活了僵局。
对于不确定性，人们不应只听本能呼唤而采取被动规避做法，而需采取积极主不要因市场一时状况变糟而放弃，迅速进行大裁员以收缩战线。
这就是，更多地采取短期看似吃亏而长期有益的战略措施，加强自律，面对诱惑不冒进，遭遇逆境不放弃；小步前进，持之以恒，不断改进，在总结积累经验基础上重视创新突破；坚守底线，脚踏实地，步步为营，关注实效以求可持续盈利与发展。
不确定性下的决策模式在现实世界中，决策往往受到各种不确定因素的影响。
不确定性使得决策者无法准确预测未来的结果，因此需要采用特定的决策模式来应对不确定性。
下面将介绍一些常见的不确定性下的决策模式。
1.试错决策模式：试错决策模式强调通过尝试不同的决策选择来逐步解决问题。
在这种模式下，决策者采用一种迭代的方法，不断试验并根据结果进行调整，直到找到最佳的解决方案。
试错决策模式适用于具有高度不确定性的问题，因为它可以逐步减少不确定性并提高决策的准确性。
2.基于概率的决策模式：基于概率的决策模式假设决策结果是由一系列可能的事件和概率组成的。
在这种模式下，决策者通过评估不同事件发生的概率以及其对决策结果的影响来做出决策。
基于概率的决策模式适用于决策者可以收集到关于事件概率的充分信息的情况。
3.启发式决策模式：启发式决策模式是指基于经验和直觉做出决策的方法。
在这种模式下，决策者根据过去的经验和直觉来做出决策，而不是仅仅依赖于分析和计算。
启发式决策模式适用于决策者无法获取充分信息的情况，或者在时间紧迫的情况下需要快速做出决策。
4.缺乏信息的决策模式：缺乏信息的决策模式假设决策者无法获取到关于问题的充分信息。
在这种模式下，决策者必须基于有限的信息和经验做出决策。
为了应对这种不确定性，决策者可以采取一些策略，如选择具有较低风险的选项、寻求他人的意见和建议以及尽可能减少决策的负面影响等。
5.风险管理模式：风险管理模式是指通过识别、评估和控制风险来做出决策的方法。
在这种模式下，决策者首先识别潜在的风险，并评估每个风险的概率和影响。
然后，决策者可以采取一些措施来减少风险的概率或者降低风险的影响。
风险管理模式适用于决策者面临多个可能的结果和潜在风险的情况。
在不确定性下做出决策是一项具有挑战性的任务。
决策者需要敏锐的洞察力和判断力来评估不确定因素的影响，并选择合适的决策模式来应对不同的不确定性。
无论采用哪种决策模式，决策者都应该保持灵活性和开放性，随时准备调整和改变决策以适应不确定性的变化。
狼人杀游戏博弈论如何在不确定性中作出最优决策狼人杀游戏博弈论：如何在不确定性中作出最优决策一、引言狼人杀游戏是一种极具策略和心理战的社交游戏，玩家需要在极度不确定的环境下进行推理和决策。
正因为这种不确定性的存在，博弈论成为了分析和解决狼人杀游戏中的最佳策略的有力工具。
本文将从不确定性、信息收集和决策优化三个方面分析狼人杀游戏，并提供一些如何在不确定性中作出最优决策的建议。
二、不确定性的挑战狼人杀游戏的不确定性来源于以下几个方面：1. 角色身份的不确定性：玩家在游戏开始时并不知道自己或其他人的角色身份，如狼人、村民或特殊角色等。
这导致了信息的不对称。
2. 玩家行为的不确定性：每个玩家都有自己的目标和动机，其中某些玩家可能会根据角色身份选择不同的策略。
因此，其他玩家的行为是不确定的。
3. 信息获取的不确定性：玩家只能通过观察其他玩家的言行举止来推测他们的身份，但是他们有可能掩饰或假装是其他角色。
三、信息收集的重要性在狼人杀游戏中，信息是作出决策的基础。
通过观察其他玩家的言语和行为，玩家可以推测他们的身份，并根据推测结果来进行决策。
以下是一些提高信息获取效率的方法：1. 注意观察：仔细观察其他玩家的言行举止，寻找矛盾之处或与自己角色相关的线索。
2. 主动提问：主动发问可以引导其他玩家透露更多信息，但要注意提问方式，避免被狼人发现自己的身份。
3. 分析言行：观察其他玩家的言行是否与他们的角色身份相符，是否逻辑合理。
这有助于剔除狼人的嫁祸行为。
四、决策优化的方法在狼人杀游戏中，作出最优决策是取得胜利的关键。
以下是一些决策优化的方法：1. 制定优先级：根据自己的角色身份和游戏进程制定优先级。
例如，村民可以优先清理疑似狼人的玩家，而狼人可以优先杀掉带有特殊能力的角色。
2. 谨慎投票：投票是村民识别狼人的重要环节。
在投票前，要慎重分析其他玩家的言行和投票动机，并避免盲目跟随他人的决策。
3. 制造混乱：作为狼人，可以通过制造混乱来迷惑村民，增加自己的生存几率。
不确定性决策方法
不确定性决策方法是一种在决策过程中考虑不确定性因素的方法，主要用于处理无法确定结果或概率分布不明确的决策问题。
以下是常见的不确定性决策方法：
1. 随机决策：基于随机性的决策方法，通过随机选择一个决策方案来应对不确定性。
适用于决策者无法获得足够信息或无法对不确定性因素进行准确量化的情况。
2. 决策树分析：将决策问题表示为决策树模型，根据不同的决策路径和概率分布，计算出每个决策方案的期望值，选择期望值最优的方案。
适用于决策问题具有多个阶段和多个决策点的情况。
3. 蒙特卡洛模拟：通过随机采样的方法来模拟不确定性因素的概率分布，然后基于模拟结果进行决策分析。
适用于决策问题的不确定性因素可以通过随机变量模拟的情况。
4. 期望效用理论：将决策者的效用函数与决策方案的结果关联起来，通过计算每个决策方案的期望效用值，选择效用值最高的方案。
适用于决策问题的不确定性因素可以通过效用函数进行量化的情况。
5. 模糊决策：基于模糊数学理论，将决策问题中的不确定性因素表示为模糊变量或模糊集合，通过模糊推理方法进行决策分析。
适用于决策问题的不确定性因
素无法通过精确数值表示的情况。
这些方法可以根据具体的决策问题和决策者的需求选择使用，有助于在不确定性情况下做出合理的决策。
如何在不确定的环境下做出正确的决策不确定的环境下做出正确的决策：一个现代人需要掌握的能力人类活动的环境复杂多变，不确定因素存在于各种决策的过程中。
这些决策可能是关于人生、工作、家庭、金融等各个关键领域的大决策，也可能是日常生活中琐碎的小决策。
作为一个现代人，如何在不确定的环境下做出正确的决策？我认为，这是一个必须掌握的能力，下面我将从几个方面探讨这个问题。
第一，了解自己的价值观和利益诉求。
作为一个做出决策的人，首要的任务是要清楚自己的利益诉求和核心价值观。
利益诉求可能是为了获得某种经济利益、身份地位、公正评价等等。
而核心价值观，则可能是对家庭、事业、爱情、信仰等等方面的追求。
只有了解了自己内心真正的想法和要求，一个人才能更好的去认识周围的环境和人，更好的做出合适的决策。
第二，收集信息。
做出正确的决策离不开对决策背景的了解和把握，并且要让决策的根据尽量的贴近现实。
通过各种渠道收集准确、详尽的信息，对决策的可行性、风险与收益等因素进行分析，是一个完整的决策过程中的重要环节。
不断问问自己需不需要了解更多的信息，需不需要找个专业人士多谈谈，都是很必要的。
第三，避免盲目跟从。
在信息爆炸的时代下，网络、媒体对事实的呈现能力也愈发强大。
虽然信息的发展能够更好地支持我们做出决策，但也正因为如此，要准确辨别信息的真伪和有用性变得尤为重要。
而那些非常吸引眼球话题往往强调极端的情况，并不同于个体一一对待的清晰好处和风险。
这些消息往往是只有片面的，扣着大家听上去是“正确”，让大众跟随的，最暴力的是推销产品的广告。
第四，综合考虑利弊。
每一种决策都有其利弊。
做决策的时候要对这些利弊进行多角度、全面的考虑，而不是依据单一的、不客观的因素做出决策。
这就意味着，要真正了解每一个因素可能带来的影响后再做决策，包括利润，时间表，对方的历史以及对方个性等等。
因此，需要对此加以思考，为自己设置一套全面而合理的权衡方法。
第五，承担责任和风险。
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。
不确定性情况下的决策选择
摘要：本文以前景理论为基础,通过对可行性实验的研究，从经济学和心理学的角度解释了不确定性情况下决策者的选择。
关键字：不确定性；风险规避；效用
风险理论的发展演变经历了三个阶段：从最早的期望值理论，到后来的期望效用理论，以及最新的前景理论。
按照期望效用理论，决策者在不确定性情况下进行行为选择时，一个理性的人会选择期望效用较大的行为，但是在期望收益相等的时候，期望效用理论却并没有提出决策者的行为选择。
同时，我们实验发现，在期望收益相差不大的情况下，根据不同的环境条件（这里指诸多的外界因素而非决策者本人因素）决策者有时甚至会更加青睐期望收益相对较小的选择。
究竟是什么原因导致了这种背离期望效用理论的情况发生呢？
一、不确定性抉择
我们对一组不同收入群体的实验人员做了以下调查：
试验一现在有两种选择，在确定有200元收入的情况下，做出以下选择：A：再确定得到50元；
B：0.25的概率会再获得200元；
实验结果：
实验二现在有两种选择，在确定有400元收入的情况下，做出以下选择：C：确定会损失150元；
D：；0.25的概率会什么都不损失；
实验结果
在对不同收入群体的决策者进行调查中发现，对两种不同的实验，虽然每一种选择的期望效用（这里我们为讨论简单，将决策者的效用简单化表现为收益）都是相等的，却有着截然不同的选择结果。
我们发现，决策者进行决策的因素受到多方面的影响，包括自身风险规避程度、收入状况、环境等，并不是依照某一种确定的方式进行下去的。
二、风险规避和风险喜好
一般来说，风险对人们的效应取决于三个变量：风险本身的大小、财富水平以及主观态度。
而从现实生活中来看，面对风险的主观态度又在影响决策时起着十分重要的作用。
考虑马歇尔的直接效用函数，我们在这里只讨论效用函数中自变量只有一维、并且效用函数具有凹性的简单情况。
效用函数具有凹性是指：u’(x)>0，u’’(x)<0。
效用函数的凹性意味着三个经济含义：（1）风险规避；（2）边际效用递减；（3）想赢怕输。
如下图：
三、“S”型效用函数的提出及前景理论
有了风险规避和风险喜好的概念，现在我们从经济学的角度来解释两组实验的结果。
首先我们来解释第一组实验的结果。
从第一组实验中我们清楚的看到，人们在进行风险决策时，并不是一味的规避风险，也不是一味的喜爱风险。
受着收入（财富）水平的影响，不同收入（财富）水平的决策者在面对风险时所表现出来的态度是不一样的。
大量的实验结果表明，当人们收入水平较低的时候，其对于收入的正效应的敏感程度相对于损失的负效应的敏感程度要小得多。
因此，他们往往是表现为风险规避；而当一个人收入（财富）较大的时候，如果确定性的收益相对较小，而不确定的收益相对较大，不确定性损失对于其财富水平来说相对较小，决策者会通常表现为风险喜好。
因此，我们不难发现不确定性收益的大小和决策者的收入（财富）水平都对不确定性决策有着本质的影响。
同时，根据边际效用递减理论，收益的边际效用是递减的。
在相同收入（财富）水平的情况下，对于同样的期望损失，不确定的损失比确定性损失的效用更小。
也就是说不确定性收入给决策者带来相对较小效用的同时，不确定性损失带给决策者的损失效用也是较小的。
边际效用递减同时也能解释，为什么在面临风险决策时，如果风险的损失相对于其收入（财富）水平来说较小的话，人们更愿意放弃确定性收入，而选择放手一搏。
对于决策者而言，正是由于受到诸如个人收入水平及环境等众多因素的影响，导致我们的效用函数发生了变形，即所谓的“S”形的效用函数，如下图：
“S”形效用函数解释了不同的人在面对不确定性抉择时的巨大差异，而这并不是用我们传统经济学中单一的风险规避或风险喜好就能确定的。
不管是风险规避还是风险喜好都是相对的，故对同一个人而言，没有绝对的风险规避，也不存在绝对的风险喜好。
在生活中，人们对风险的态度是不停转换的，这种不停转换受到许多外在条件的影响，其中收入（财富）水平的影响应该是较大的一个。
现在我们来解释第二组实验的结果。
传统经济学假设，人都是理性的，但是事实上在现实生活中，人的理性都是有限的。
我们的实验也表明人的理性确实是有限的。
对于大多数决策者而言，在收入水平较低时都是表现为风险规避的，按照风险规避凹函数的经济含义，不管是在实验一还是实验二中，决策者的选择都应该是一个确定性的选择，即选择表中的A和C。
但是实验结果却并不是这样。
特别是在实验二中，我们惊讶的发现，即使是在收入水平较低的情况下，决策者仍然选择了D而不是C。
而当我
们改变实验条件，问及收入500元/月的被调查人员如果收入上涨到2000元/月，对C、D两种选择究竟会做出怎样的选择时，实验结果表明，几乎没有人会选择C。
大量的实验证明，传统的期望效用理论并不能解释决策者这种“反常”的现象。
历史上大量的实证经济学家做了相当的工作企图来解释这种非理性的现象，其中最具有代表性的就是2002年诺贝尔经济学奖获得者卡尼曼的前景理论。
1.什么是前景理论
前景理论是美国心理学家卡尼曼和特维斯基于1979年提出的从心理学角度来研究经济学的方法。
前景理论的三大定律：⑴人在面临收益的时候往往是风险规避；⑵人在面临损失的时候往往是风险喜爱；⑶人们对损失和收益的敏感程度是不同的，损失的痛苦要远远大于获取的快乐。
我们用前景理论能很好的解释第二组实验的结果。
也就是为什么人们在面临损失的时候，更愿意去选择风险，哪怕是其收入（财富）水平相对较低的情况下，仍愿意放手一搏。
人们在面临损失的时候往往表现为风险喜好，因为面对一个确定性损失来说，有机会放手一搏使得自己不受损失的效用要大的多，这也是心理学里人的心理规避在起作用。
人们在面对损失时所表现出来的强烈的规避心理，正是导致决策者效用函数再次发生变化的又一个重要原因。
2.“S”型效用函数的扩展
基于卡尼曼的前景理论，我们又将“S”形效用函数在负轴上进行了扩展。
扩展的“S”形效用函数将二维不确定情况下的决策选择做了较为完善的补充，它较完备的体现了在面对不确定性收益、损失的情况下，决策者的选择。
扩展的“S”形效用函数表明，对于每个经济人个体来说，都没有完全的风险规避或风险喜好，对风险的喜好或厌恶实际上是一个过程。
在此过程中，人们对
风险的态度是不断变化的，它会受到众多因素的影响，特别是个人收入（财富）水平以及环境等。
如果把损失放在更为突出的位置，那么决策者在面对风险时更愿意选择放手一搏。
因为同样是面对损失，决策者并不能像我们理论研究那样去计算一个精确的期望效用，而更多的是凭借对这种可能的收益或损失的一种预期的反应。
正是这种非理性的对收益或损失的一种瞬间的预期反应，强化了决策者在面对收益时的风险规避和面对损失时的风险喜好。
参考文献：
[1]董保民.信息经济学讲义[M].北京：中国人民大学出版社，2005.
[2]陈禹.信息经济学教程[M].北京：清华大学出版社，2001.。
