简述
收益函数
收益函数是指每个参与人在参与博弈时根据其所属类型和选择的行动可得到的收益。研究收益函数的目的，是选择参与者的最优策略（optimalstrategy），即策略集合中能使其效用最大化的策略。简介
收益函数
在商业活动中，一定期间内的收益，就是指商品售出后的收入，记为R.销售某商品的总收入取决于该商品的销售量和价格。所以，收入函数为 R=pq 其中q表明销售量，p表明价格。收益函数的贝叶斯决
从经济角度看当日订货量等于日销售量时，商场没有由于多定货或少定货而产生的可能损失，所以得到的收益最大，所以此例理论上的最大利润为EPC=2，720元。但在事实工作中这个值很难得到，除非商场能够依据情形随时调整进货量，所以商场的运营者往往追求的是期望收益的最大值，在此例中当订货量为7期间望收益最大，EMV*和EVP，分别为2，460元和260元。
EVPI的含义为受于情报不精准而产生的商场的赢利损失，这个损失或许是由于销售量差于7件而导致商品报废造成的损失，也或许是由于销售量大于7件使商场未能多盈利而产生的损失。商场若有百分之百精准的情报，则完全可以避免这类损失，所以定义EVPI为完全情报价值。 为了追求许多的利润，制定人总是期望获取一部分精准信高的信息，当下伴随逐渐增多的咨询公司、研究中心的显现，为我们获取高质量的信息给予了或许。只要费用差于预期收入，制定人就可以考虑买入由信息公司供应的情报信息。这些信息首要是通过抽样调查或其余渠道得到的几率，与凭借经验预期出来的几率不同它们的牢靠性更高，该种几率称为后验几率，而前者称为先验几率。一般的用后验几率代替先验几率执行贝叶斯决策，往往可以得到更精准的方案，该种用后验几率代替先验几率再执行贝叶斯决策，就形成后验分析法。需要表示的是有些情形下并不是用后验分析法就一定比先验分析好，假使两者选择的方案相同，则代表着后者在增长成本的情形下收益并没有增长，显然此时先验比后验愈加有效率。[1]