针对第二类目标， 相关的研究工作目前仍然空白。 我们认为可以从如下两个方面展开讨论。

（1） 直接用概率形式的目标进行优化

一种最直观的方式就是将已有研究中最大化筹资收益的目标直接替换为最大化达成某一筹资收益的概率。

类似的工作在运作管理领域的研究中已有所涉及。 例如， Lau （1980） 是较早的一篇讨论报童模型中其他目标下订货决策的论文， 其中也包括目标是最大化达到一定利润的概率的情形。 后续也有一些文献在不同的场景下分析了类似的问题。 需要注意的是， 这种方式会使得数学层面的分析变得更加复杂。

在奖励型众筹中， 可以在类似的优化目标设定下， 重新分析相应的投资额优化、 众筹机制选择等问题。(www.daowen.com)

（2） 用约束代替目标

另外一种可行的方式是将这一类目标转换为约束， 即保证达到某一筹资收益的概率不小于或等于一个给定的值， 或通过其他的一些方式来给出约束条件。

这一类问题在运作管理的研究中也有所涉及， 通常也被称为是风险厌恶（Risk-averse） 情景下的研究。 例如， Chen 等（2015） 在报童模型中引入了CVaR （Conditional Value-at-Risk） 约束条件， 分析了相应的最优订货决策。

在奖励型众筹中， 也可以考虑构建类似的模型， 分析项目发起方的最优决策。