敏感程度法的主要步骤是怎样的

敏感程度法是一种评估决策模型中参数变化对结果影响的方法。其主要步骤如下：

1. 确定目标：首先，我们需要明确我们的目标是什么。这可能是优化某个过程，提高效率，降低成本，或者其他任何我们希望改进的目标。

2. 建立模型：然后，我们需要建立一个模型来描述我们的问题。这个模型可能是数学的，物理的，或者是其他类型的模型。模型应该包含所有可能影响我们目标的参数。

3. 确定参数：在模型中，我们需要确定哪些参数是我们需要考虑的。这些参数可能是输入的变量，也可能是模型的内部参数。

4. 进行敏感度分析：然后，我们需要对每个参数进行敏感度分析。这意味着我们需要改变一个参数，然后观察结果如何变化。这可以帮助我们理解哪些参数对结果有最大的影响。

5. 优化参数：根据敏感度分析的结果，我们可以优化那些对结果影响最大的参数。这可能意味着我们需要改变这些参数的值，或者改变我们的模型。

6. 评估结果：最后，我们需要评估我们的结果。这可能意味着我们需要比较我们的结果与我们的目标，或者与其他可能的解决方案进行比较。

拓展知识：敏感度分析不仅可以用于优化决策，还可以用于风险管理。通过敏感度分析，我们可以理解哪些参数对我们的结果有最大的风险。例如，如果一个参数的变化会导致我们的结果大幅度变化，那么这个参数就是一个高风险的参数。通过管理这些高风险的参数，我们可以降低我们的风险。