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decision making theory
简介
运筹学的一个分支.研究依据问题的属性，从多个可供选择的方案中如何选取最好或满意方案的学科.决策是人们生活和工作中普遍存在的一种活动，小至个人生活、企业经营管理，大至国家的经济、政治等大政方针，随时都需要决策.一般地，决策分为确定型、风险型和不确定型三类.确定型决策又分为静态确定型和动态确定型两种;不确定型决策分为静态不确定型和动态不确定型两种.而风险型和不确定型等决策问题，都是随机型决策问题.随机型决策的基本特点是：后果的不确定性和后果的效用表示.如果决策者采用的策略和依据的客观条件(简称状态)是不确定的，那么决策者做出某种决策以后，出现的后果也将会是不确定的.后果的这种不确定性是随机型决策问题的主要特征之一.另一个特点是：在进行决策之前，必须确定各种后果的效用，效用是对后果价值的定量分析.
在决策论中，分析含有不确定性的决策问题的理论和方法部分，称为决策分析.1931年，拉姆齐(Ramsey，F.P.)根据主观概率和效用这两个概念提出了制定决策的理论.1937年，德·菲莫蒂(De Fimetti，B.)对主观概率的结构研究做出了贡献.1944年，冯·诺伊曼(von Neumann，J.)和莫根施特恩(Morgenstern，O.)制定了不确定性决策问题的公理系，建立了现代效用理论.在20世纪50年代初，瓦尔德(Wald，A.)和沙万奇(Savage，L.J.)提出了统计决策问题，并建立了理论体系.兰法(Raiffa，H.)和沙莱佛(Schlaiffer，R.O.)等在20世纪60年代进一步发展了统计决策理论，形成了贝叶斯分析.1966年，霍华德(Howard，R.A.)把系统分析方法和统计决策理论结合起来，形成了决策分析.1977年，贝尔(Bell，D.E.)、克尼(Keeny，R.L.)和兰法认为，“决策分析的目的，是将一个问题分成两个方面：一方面表示每个方案的不同结果的可能性;另一方面评估这些结果的理想程度”.
由于社会的发展，使得要考虑的决策问题的因素愈来愈复杂，涉及的目标愈来愈多.于是，自20世纪70年代以来，关于多目标(多指标，多属性)决策(multiple criteria decision making，简记为MCDM)的理论和应用研究取得了重大进展.目前，多目标决策(MCDM)已发展成为运筹学的一个独立的活跃分支.