我正处于在 python 上设计模型的阶段，但首先，需要一个方程来工作。这是一个旨在分散药物发现的项目。因此，我们计划运行一些屏幕，参与者将在其中进行测试（他们进行的测试数量取决于他们），方法如下：
参与者正在执行药物筛选，成功者将获得全部奖励，但也承担全部风险。
每个人每个屏幕都会收到一定的金额，该金额将取决于整个项目的总成功率。
3. 1) 和 2) 之间的混合是，对于每次测试，参与者都会收到一笔小额付款，一旦他找到成功的药物目标，他就会收到部分福利，部分福利会进入集体池。
变量/参数
每屏成本 = c [固定]
每屏奖励 = R
预期收益 = B [如果筛选成功]
1 个屏幕成功的预期收益 = b
N：屏幕中的参与者数量（#）→变量，随机性
M：每个参与者的目标数（#）→变量，随机性
药物筛选总数 = N*M (#)
\tau: 成功率 (1/#)
约束：R ≤ B – C
给定一组这些参数，给定情景 1)、2) 和 3) 的预期回报和风险状况将是多少
您能否通过指向书籍/论文/等来帮助我。相关背景如何计算预期收益和风险？
我该如何处理上述情况？
谢谢