Отправляясь от подхода Гермейера к отысканию эффективных и пригодных к компромиссу решений в области полиоптимизации – то есть всех решений, которые не считаются заведомо худшими, чем другие, – можно предложить еще один критерий [4], обладающий в некотором отношении определенной эластичностью. Он с самого начала ориентирован на величины потерь, то есть на отрицательные значения всех еij.
В качестве оценочной функции выступает
, (4.23)
. (4.24)
Сам критерий гласит, таким образом,
. (4.25)
Поскольку в хозяйственных задачах преимущественно имеют дело с ценами и затратами, условие eij <0 обычно выполняется. В случае же, когда среди величин eij встречаются и положительные значения, можно перейти к строго отрицательным значениям с помощью преобразования еij–a при подходящим образом подобранном а >0. (Следует, однако, иметь в виду, что оптимальный вариант решения зависит от а.)
Правило выбора согласно критерию Гермейера (G) формулируется теперь следующим образом:
Матрица решений || еij || дополняется еще одним столбцом, содержащим в каждой строке наименьшее произведение имеющегося в ней результата на вероятность соответствующего состояния Fj. Выбираются те варианты Еi 0, в строках которых находится наибольшее значение eir этого столбца.
В известном отношении G-критерий обобщает ММ-критерий. В случае равномерного распределения 
они становятся идентичными.
Условия его применимости таковы:
– вероятности появления состояний Fj известны;
– с появлением тех или иных состояний, отдельно или в комплексе, необходимо считаться;
– допускается некоторый риск;
– решение может реализоваться один или много раз.
Если функция распределения известна не очень надежно, а числа реализации малы, то, следуя G-критерию, получают, вообще говоря, неоправданно большой риск. Таким образом, здесь остается некоторая свобода для субъективных действий.
