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最小最大后悔值，是一种不确定性条件下做决策的方法。
假设有m种可供选择的方案A1, A2, ..., Am，每种方案又有n种可能出现的情景，其概率分别是P1, P2, ... , Pn, 然后每种方案在每种情景下的结果是Omn, 到底该选择哪个方案呢？
如果不考虑决策者对待决策的态度，我们可以用决策树的方法，以期望值为基础做出决策。方案i的期望值是：Ei = sigma (Pj*Oij), 选取期望值最大的方案。
而最小最大后悔值本质上是一种比较保守的方法。具体算法是：
1) 选择i方案出现j情景的后悔值：Rij = max(Oxj) - Oij, 即如果出现j情景，选择i方案的收益与最佳方案的收益之间的差异；
2) 选择i方案的最大后悔值：Ri = max (Rix);
3) 选取后悔值最小的方案。
管理学折中法和最小最大后悔值法习题
某企业计划生产一种新产品，产品投放市场后，估计有几种状态：需求量较高(S1)、需求量一般(S2)、需求量较低(S3)、需求量特别低(S4)，各种状态出现的概率是没有办法预测的。为了生产这种产品，企业设计了三种方案，改进原有设备(A1)、购进新设备(A2)、购进一部分关键设备(A3)。各种状态下的收益如下，请用折中法和最小最大后悔值法莱进行决策。(乐观系数a为0.6，悲观系数b为0.4)
各种方案损益表
S1S2S3S4 A1 300 220-100-240 A2 400 280-150-350 A3 200 180 50-100
最大最小后悔值法：在某种状态下因选择某方案而未选取该状态下的某任方案而少是收益值。
最大最小后悔值法是管理学中决策的不确定型决策的一种方法。
它的步骤是：
1.计算每个方案在各种情况下的后悔值；(后悔值=各个方案在该情况下的收益-该情况下该方案的收益)
2.找出各方案的最大后悔值；
3.选择最大后悔值中的最小方案。
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评论列表（3条）
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