1樓：網友
運籌優化是包含確定性風險管理決策分析方法的一種方法。運籌優化是通過建立數學模型來系統地解決複雜的問題，包括確定性和隨機性問題，為管理者提供決策支援和方案選取的方法。在不同的決策場景中，可以通過調整模型的輸入資料來模擬不同的風險和不確定性情況，幫助管理者進行風險評估和決策分析。
具體來說，運籌優化可以通過建立數學規劃模型來幫助確定性風險管理決策分析。例如，線性規劃、非線性規劃、整數規劃等方法可以用來處理一些經濟管理中的點對點、面對面、產業間等不同的優化問題，有助於幫助管理者進行決策選取，並基粗滲於母公司整體風險風險控制框架系統構建企業戰略規劃和風險管理體系。在運籌優化方法中，還可以考慮模糊的和隨機的變數，來分析與風險和不確定性相關的問題，並在不同老凳咐的方案之間進行比較和選擇，提供互動式解決方案和結果優化建議。
因此，運籌優化是是一種全面的決策分析方法，能夠幫助管理者評估風險、制定決侍純策計劃，從而實現整合的風險管理和決策分析。
2樓：汙好
是的，運籌優化可以被用於確定敏旅性風險管理，但它不僅可以用於確定性風險管理，因為它可以被用於在不同領域的各種決策問題。所以，運籌優化可滲氏以用於確橋喊凳定性決策問題和隨機決策問題的分析和優化，但它不僅僅侷限於確定性風險管理。
常見的風險型決策方法有
3樓：職場傾聽晴天
常見的風險型決策方法有效用概率決策、連續性變數的風險型決策以及馬爾科夫決策。
效用概率決策：效用概率決策方法是以期望效用禪拆公升值作為決策標準的一種決策方法。決策人對於期望收益和損失的獨特興趣、感受和取捨反應就叫做效用。
效用代表著決策人對於風險的態度，也是決策人膽略的一種反映。效用可以通過計算效用值和繪製效用曲線的方法來衡量。
連續性變數的風險型決策：是解決連續型變數，或者雖然是離散型變數，但可能出現的狀態數量很大的決策問題的方法。連續性變數的風險型決策方法可以應用邊際分析法和標準正態概率分佈等進行決策。
馬爾科夫決策：是根據某些變數的現在狀態及其變化趨向，來**它在未來某一特定期間可能出現的狀態，從而御胡提供某種決策的依據。馬爾科夫決策基本方法是用轉移概率矩陣進行**和決策。
決策的分類和階段
1、按決策範圍分為戰略決策、戰術決策。
2、按決策性質分為程式化決策、非程式化決策。
3、按決策主體分為個人決策和群體決策。
4、按決策問題的可控程度分為賀老確定型決策、不確定型決策和風險型決策。
5、按決策時機分為平時決策、危機決策。
認知心理學將決策劃分為六個階段：辨識問題；收集資訊；提出可能的解決方案；評估備擇方案；選擇方案；付諸實踐。研究表明，問題措辭的方式，或對選項的特定描述將會對決策有很大的影響。
常見的風險型決策方法有
4樓：夏忻諭少
1、確定型決策方法（盈虧平衡分析）。
確定型決策方法的特點是隻有一種選擇，決策沒有風險，只要滿足數學模型的前提條件，數學模型就會給出特定的結果。屬於確定型決策方法的主要有盈虧平衡分析模型和經濟批量模型。
2、風險型決策方法（決策樹）。
有時我們會碰到這樣的情況，乙個決策方案對應幾個相互排斥的可能狀態，每一種狀態都以一定的可能性（概率0-1）出現，並對應特定結果，這時的決策就被稱為風險型決策。風險型決策的目的是如何使收益期望值最大，或者損失期望值最小。期望值是一種方案的損益值與相應概率的乘積之和。
運籌學：五大準則做決策
5樓：瀕危物種
決策分析技術-樂觀準則，悲觀準則，後悔準則。
最大最大(max-max)準則。
最大最大準則也稱樂觀準則，它找出每種行動的最好結果，再從最好結果中找乙個更好的做為選擇：
u(ai*) maxi maxj aij
最大最小(max-min)準則：
最大最小準則也稱悲觀準則，也叫小中取大， 它找出每種行動的最壞結果， 再從最壞結果中找乙個最好的做為它的選擇：
u(ai*) maxi minj aij
最小機會損失準則( min-max)
也稱最小最大後悔準則，它利用機會成本的概念來進行決策。決策首先要計算機會損失 (後悔值) 矩陣； 機會損失的概念是，當乙個事件發生時，由於你沒有選擇最優決策 而帶來的收入損失。
最小最大後悔值法：也稱薩凡奇決策準確性則，決策者不知道各種自然狀態中任一種發生的概率，決策目標是確保避免較大的機會損失。運用最小最大後悔值法時，首先要將決策矩陣從利潤矩陣轉變為機會損失矩陣；然後確定每一可選方案的最大機會損失；再次，在這些方案的最大機會損失中，選出乙個最小值，與該最小值對應的可選方案便是決策選擇的方案。
所謂決策，簡單地說就是做決定，詳細地說，就是為確定未來某個行動的目標，根據自己的經驗，在佔有一定資訊的基礎上，藉助於科學的方法和工具，對需要決定的問題的諸因素進行分析、計算和評價，並從兩個以上的可行方案中，選擇乙個最優方案的分析判斷過程。
根據決策結局的多少，可以將決策分為確定型決策(每個方案只有乙個結局)和不確定型決策(每個方案有多個結局)。本題是不確定型決策問題。
由於不確定型決策問題所面臨的幾個自然狀態是不確定，是完全隨機的，這使得不確定型決策始終伴隨著一定的盲目性，決策者的經驗和性格常常在決策中起主導作用。決策準則包括樂觀準則、悲觀準則和後悔值準則等。
maxmin悲觀準則是指對於任何行動方案，都認為將是最壞的狀態發生，即收益值最小的狀態發生。然後，比較各行動方案實施後的結果，取具有最大收益值的行動為最優行動的決策原則，也稱為最大最小準則。
題目表中給出的三種投資策略，收益值最小的分別是積極時為50，穩健時為100，保守時為200，那麼最大收益值是200，即基於maxmin悲觀準則的最佳決策對應的行動是保守投資。
你自己常用的風險決策原則有哪些,還可以用那些風險決策原則優化你的決策。
6樓：
摘要。我自己常用，風險決策原則有最小最小化原則，又稱小中取小原則<>
即風險管理決策者以風險的最小潛在損失最小者為最佳方案。除此之外，還可以用大中取小原則——損失發生時，選擇可能的損失最小的風險方案。
你自己常用的風險決策原則有哪些，還可以用那些風險決策原則優化你的決策。
我自己常用，風險決策原則有模判最小最小化原則，又稱小中取春碼虧小原則<>
即風險管理決策者以風險的最小潛在損失最小者為最佳方扒神案。除此之外，還可以用大中取小原則——損失發生時，選擇可能的損失最小的風險方案。
當然，還可以用1、優慶悔勢原則；<>
2、期望值原則；3、最小方差原則；餘亮4、最大可能原則；5、滿意譽毀正原則那些風險決策原則優化我的決策。
風險型決策的決策方法
7樓：網友
最本利分析法。
線性規劃法。
決策樹法 最小最大後悔值法 常用風險決策方法為決策樹法。
什麼是運籌學樂觀決策法例項
8樓：網友
例項就是舉個現實中的例子呀。
你隨便舉個公司專案的例子，編一點資料，就行了。
運籌學樂觀法決策就是面對乙個不確定決策，對於可供選擇的每乙個方案，都取該方案可能帶來的最大效益值作為這個方案的效益。然後再通過比較每個方案的最大效益值，選擇最大效益值最大的方案來實施。
事實上就是以乙個樂觀的態度預期每乙個可供選擇的方案都可以帶來其可能帶來的最大效益。
舉個例子，比如有乙個專案，決策者面臨3個方案可供選擇。方案一有20%的概率為專案帶來50萬的收益，50%的概率帶來100萬的效益，30%的概率帶來20萬的效益。方案二有10%的概率帶來200w的收益，90%的概率帶來20萬的效益。
方案三有50%的概率帶來90萬的效益，50%的概率帶來95萬的效益。
那麼，對於方案一：通過樂觀決策法，其所帶來的效益就是最大的100萬。
對於方案二：同理就是最大的200萬。
對於方案三：最大的95w。
因此，在樂觀決策的角度看來，應該選擇方案二。
ps：面對不確定性決策時，有樂觀決策法，悲觀決策法，平均值決策法，最小後悔決策法等，每一種決策法採用的視角是不同的。你可以買一本運籌學的教材看一下。
什麼叫逆向優化？什麼是智慧型優化演算法
因為在大型 中，頁面的優化價值一般不同於中小 考慮到各種綜合因素 例如品牌 頁面內容 使用者體驗等 大型 的頁面優化價值大多數呈現逆向順序，即 最終頁 專題頁 欄目頁 頻道頁 首頁。針對核心 關鍵詞 首頁 不分配 關鍵詞 而是以品牌為主。在進行 關鍵詞 分配後，我們可以在最終頁中新增匹配的內鏈作為輔助...
優化記憶體的原理是？為什麼要優化記憶體？優化的是什麼內容？
所謂優化就是將那些程式已經不執行，但是記憶體謹尺還在為其祥枝高保搭芹留記憶體位址的那部分空間，用軟體釋放出來，就叫做記憶體優化！為什麼要優化記憶體？優化的是什麼內容？記憶體優化的好處是 在將佔用實體記憶體的程式移動到虛擬記憶體後，再啟動新程式，程式 系統運 行的速度會變得更快，提公升系統工作效率。通俗的說，就是清理...
綠松石優化處理是怎么回事，綠松石優化處理是怎麼回事
綠松石的優化處理方法一般有以下幾種。浸膠 這種情況是綠松石的顏色夠深，但硬度不夠，或內有泥線，太軟太鬆脆，不能直接加工，所以必須進行處理。先除去綠松石內部的水份，再把綠松石浸泡在一種無色的環氧樹脂裡，等到綠松石完全吸收了樹脂後撈出，進行加溫，促使樹脂固化。灌膠 如果綠松石礦石的顏色極淡，極為鬆軟，可...