最大可能 _生活百科

最大可能【最大可能】选择一个机率最大的自然状态进行决策，其它自然状态可以不管，这样的方法就是最大可能法。
当面对未来情况的各种状态时，由于已经知道它们出现的机率，或者这些机率可以估算出来，决策者就可以挑选其中机率最大状态作为考虑问题的出发点，让后在挑选对自己最有利的行动方案。
基本介绍中文名：最大可能
外文名：most likely
领域：运筹学
属性：机率最大的事件
方法：根据未来事件的最大机率来选择
相关名词：最大可能发
详细解释我们知道，一个事件的机率越大，它发生的可能性就越大。当面对未来情况的各种状态时，由于已经知道它们出现的机率，或者这些机率可以估算出来，决策者就可以挑选其中机率最大状态作为考虑问题的出发点，让后在挑选对自己最有利的行动方案。决策步骤我们把用最大可能法进行决策的步骤归纳如下：（1）明确问题的决策目标；（2）明确未来状态

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及其机率，确定可供选择的方案

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；（3）明确损益函式

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或损益函式R；（4）由未来状态的机率与

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（或R）从

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中选出最佳行动方案。损益函式定义损益函式

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是一个关于两个变数a，x的函式，其中第一个变数a表示决策者可以採取的各种方案；第二个变数x表示未来外界情况可能发生的各种状态。损益矩阵把损益函式中的可能值按照一定的次序用矩阵形式表示出来，就得到了损益矩阵。损益矩阵可用大写的英文字母R表示。损益矩阵是风险型决策常用的分析手段之一，又称“决策表”、“决策矩阵”、“益损表”、“风险矩阵” 。（1）损益矩阵的基本要素：1.状态变数：指可能影响决策后果的各种客观外界情况或自然状态。是不可控因素。2.决策变数：指决策者所採取的各种行动方案，是可控因素。3.机率：指各种自然状态出现的机率。4.损益值：在一种自然状态下选取某种方案所得结果的损益值。（3）损益矩阵的套用损益矩阵由备选方案、自然状态(及其发生的机率)益损值所组成。对决策问题的描述就集中地表现在损益矩阵上，决策分析就是以损益矩阵为基础，运用不同的分析标準与方法，从若干个可行方案中选出最优方案。举例例1某农户要在地里种一种农作物，它可以种玉米、小麦或棉花.根据历年的气象资料了解到天气乾旱、天气正常和天气多雨的机率分别为0.3，0.6，0.1 。这三种农作物在三种天气状态下获利情况如下表所示，该农户应该怎样决策呢？

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该用户的目的是获取最大利润.未来天气状态正常的机率是0.6，远大于乾旱年份的机率0.3和多雨的年份0.1，使用最大可能法进行决策，应该选定天气正常作为考虑哪种农作物的出发点。解：在天气正常的年份里，由上表可知中间那一列棉花获利最多（0.6万元），该用户的最佳行动方案是在这块地里种棉花。在这里需要指出，该农户决定中棉花，并不意味着他就能获得0.6万元的利润，毕竟这是一个带有风险的决策.运用机率的思想方法不难发现，虽然未来天气多雨的机率只有百分之十，但是天有不测风云，一旦降水量多的年份来临，该农户就只有0.2万元，比种玉米和小麦的收入要少。即我们的预测可以最合理，但并不一定是最好！例2为生产某种产品，投资方有两种投资方案，一个是建设大工厂，另一个是建设小工厂.大工厂需要投资300万元，小工厂需要投资150万元，两者的使用期限都是10年.估计在此期间，产品畅销的机率是0.7，产品滞销的机率是0.3.两个方案的年度收益情况如下表所示.投资方应该做出怎样的决策呢？方案x1:产品畅销x1:产品滞销\0.70.3a1:造大工厂100-20a2:造大工厂4020两个方案的年度收益情况单位：万元。解：投资方案的决策目标是获取最大利润.由于上表中给出的是一年的收益情况，为了讨论方便，需要求出工厂投产10年的损益函式R（a，x)或损益矩阵R 。损益函式为：