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第一章 概述1

1.1 决策的基本概念1

1.1.1 决策问题的提出1

1.1.2 决策的定义和特点2

1.1.3 决策的地位2

1.2 决策要素3

1.3 决策分类4

1.3.1 按决策问题涉及和影响的范围划分4

1.3.2 按决策问题的性质划分5

1.3.3 根据决策人数划分5

1.3.4 根据决策的确定性划分6

1.3.5 根据决策目标个数划分6

1.3.6 根据定性定量特性划分6

1.3.7 根据动静态特性划分6

1.3.8 其他分类方法7

1.4 决策分析方法与决策流程7

1.4.1 决策分析方法7

1.4.2 决策流程8

1.5 决策分析及其发展8

1.5.1 决策分析8

1.5.2 决策系统9

1.5.3 决策分析技术的发展9

第二章 经典决策分析11

2.1 风险型决策11

2.1.1 风险型决策的几个假设11

2.1.2 风险型决策准则12

2.1.3 全情报价值13

2.1.4 边际分析方法14

2.2 序列决策17

2.2.1 决策树的构成和决策方法17

2.2.2 应用实例17

2.3 风险型决策的风险估计19

2.2.1 风险估计和风险系数19

2.2.2 组合决策的风险估计20

2.4 不确定型决策22

2.4.1 悲观决策（Wald原则，最大最小原则，Maxmin法）23

2.4.2 乐观决策（Hurwicz原则，最大最大原则，Maxmax法）23

2.4.3 平均主义决策（Laplace原则，等可能性原则）23

2.4.4 乐观系数法24

2.4.5 最小机会损失原则（Savage原则，最小后悔原则）24

2.5 不确定型决策的进一步分析25

2.5.1 L-H准则25

2.5.2 算法改进26

第三章 效用函数29

3.1 效用的定义29

3.1.1 关系（Relation）29

3.1.2 偏好关系32

3.2 序数效用和基数效用34

3.2.1 序数效用函数34

3.2.2 基数效用函数35

3.2.3 构造基数效用函数36

3.3 效用与风险39

3.3.1 效用函数的类型40

3.3.2 效用函数度量41

第四章 贝叶斯决策分析42

4.1 频率学派和贝叶斯学派的争论46

4.1.1 统计信息46

4.1.2 贝叶斯学派与经典统计学派47

4.2 贝叶斯公式和贝叶斯风险48

4.2.1 贝叶斯公式48

4.2.2 贝叶斯风险49

4.3 信息的价值50

4.3.1 完全信息期望价值50

4.3.2 样本信息期望价值55

4.3.3 信息价值的应用65

4.4 贝叶斯决策67

4.4.1 贝叶斯决策过程67

4.4.2 贝叶斯规则68

4.4.3 贝叶斯类型68

4.4.4 决策准则70

4.5 贝叶斯决策的应用72

4.5.1 最佳抽样方案的选择72

4.5.2 应用案例73

第五章 随机优势决策分析78

5.1 随机优势概述78

5.1.1 状态优于准则78

5.1.2 有价证券模型79

5.1.3 E-V准则81

5.2 随机优势决策规则82

5.2.1 随机优势决策规则概念82

5.2.2 效用函数的分类83

5.2.3 随机优势应用84

5.2.4 随机优势的基本定理86

5.3 一等随机优势87

5.3.1 一等随机优势的定义87

5.3.2 一等随机优势决策规则87

5.3.2 一等随机优势解例87

5.4 二等随机优势88

5.4.1 二等随机优势的定义89

5.4.2 二等随机优势定理89

5.4.3 二等随机优势解例91

第六章 多目标决策及其解的分析93

6.1 多目标和多属性决策93

6.1.1 多准则决策93

6.1.2 多目标和多属性决策94

6.1.3 经典多属性决策95

6.2 多目标决策95

6.3 多目标决策问题的要素97

6.3.1 决策单元及决策人97

6.3.2 目标与属性97

6.3.3 决策情况98

6.3.4 决策准则98

6.4 多目标决策问题形式及规则98

6.4.1 多目标决策一般形式98

6.4.2 常用的决策准则99

6.5 多属性效用函数100

6.5.1 价值函数的存在性100

6.5.2 加性价值函数102

6.5.3 加性价值函数的估计104

6.5.4 多属性期望效用理论104

6.6 非劣解及其产生方法106

6.6.1 非劣解106

6.6.2 加权方法111

第七章 群决策及其应用115

7.1 群决策概述115

7.1.1 个体决策和群决策115

7.1.2 群决策优点115

7.1.3 群决策研究方法和方向117

7.2 社会福利函数117

7.3 艾洛不可能定理118

7.3.1 不可能定理的表述118

7.3.2 不可能定理的原则118

7.4 群效用函数122

7.5 群决策集结方法122

7.5.1 Borda集结法122

7.5.2 特征根法124

7.5.3 通过委托过程求群决策问题的解127

第八章 复杂系统决策问题分析131

8.1 关于复杂系统的决策问题131

8.2 复杂系统决策面临的新问题132

8.2.1 系统理论面临的问题132

8.2.2 决策理论面临的问题133

8.2.3 复杂性对决策理论的影响133

8.3 复杂系统决策分析方法137

8.3.1 人工分析法138

8.3.2 解析法140

8.3.3 仿真实验法142

参考文献147