⑴ 多目标决策分析方法综述(层次分析法)
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是对一些较为复杂、较为模糊的多目标问题作出决策的简易方法，它是美国运筹学家T. L. Saaty 教授于70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。
层次分析法，它是一种简明、实用的定性分析和定量分析相结合的分析方法。层次分析法把满影响因素按照相互作用的影响及隶属关系划分成有序的递阶结构，从而形成一个多层次结构模型。在每一层次上根据对一定客观事实的主观判断。对所属层次中的要素进行两两比较，然后经过数学计算和检验，获得该层次相对于高一层的相对重要性的权数。在次基础上进而计算出个层次要素对于系统的目标组合权数，从而得出不同的备选方案的权数，并进行排序；最终得出满意的方案。
层次分析法最大的优点是可以在决策中更好地把定性分析和定量分析结合在一起以及矩阵的检验并保持评价过程中的一致性，避免过于主观性，尤其是在许多复杂因素都发生的情况下，运用层次分析法显得尤为重要。另一个优点是在于它是一个开放式的决策方法，它所要求的递阶层次结构可以随着决策者的问题的复杂程度以及决策人的偏好而加以修正和补充。
还应注意两个问题：第一，在构造递阶层次结构时，要注意同一层次的各个因素具有互斥性；第二，在进行两两比较构造判断矩阵时，由于主要依赖主观判断，为避免意见过于偏哪一个因素，应尽量采取专家集体判断的方法。只有这样，上述的层次分析法才能真正的发挥其科学性作用。（我自己总结的，不是!!）
⑵ 决策的主要方法有哪些
两人同兼一职的现象是不存在的。同样，在晋升时，必须一个是胜利者，一个是失败者。
在瞬息万变的经营环境中，企业家要为自己的企业航船把握正确的方向，仅靠你的生活经验和直观感觉是不行的，要借助于现代成熟的定量分析方法，用以检验经验与直感的可靠性和正确性，并根据定量分析结果，进行正确的决策。哈佛商学院的管理经济学课程，教给学生们如何将主观的定性判断，与客观的定量分析相结合进行经营决策的技能。学生们通过这门课的学习，理解了定量分析对于决策的重要性。
哈佛认为，企业经营者，要做好企业的决策，必须了解企业三种经营状态。它们是“零和游戏”、“囚犯两难”和“自然淘汰”。企业面临的多数经营情况，都可归为这三种游戏类型。企业家须判断经营状况属于哪种游戏，从而决定应该采取的行动模式。
“零和游戏”就是一方得分他方失分，即合计为零的游戏。所有竞争项目都有价值，胜者得到价值。
掷硬币可谓典型的零和游戏。正面朝上，背面自然朝下。一方取胜，他方定败。这样便产生了零和游戏。同样，赌赛马、赛狗也可以说是零和游戏的一种。赌赛马取胜的人，从负者手中得到了钱，即赌注和找还钱的总和（当然要交跑道、维护费、赢马所有者的奖金、税款等）是零。
在企业中也是如此，两人同兼一职的现象是不存在的。同样，在晋升时，必须一个是胜利者，一个是失败者。
的确，在这种零和游戏中，选手可选择的战略只是一个，那就是取胜，另无他法。各选手必须竭尽全力，胜利者独享战利品，因此在这里毫无妥协的余地，谈判也毫无意义。
在“囚犯两难”的场合，如果各位参赛者都不想独占好处，那么全体选手就能得到最好的结果。如果大家齐心协力，就能取得对众人来说是最好的结局。如果每个人都姿意妄为，得到的将是最坏的结果。
犯人A、B分别在两间房子内受审。检察官要判犯人无期徒刑，由于种种原因暂时不能判决，于是，检察官向他们两人暗示：如果犯人坦白，省去了法院的时间和经费，就可以得到减刑。如果其中的一个囚犯坦白，提供了证词，此犯人就可得到特别减刑。但是实际上，如果二人都坦白，证词便无用了，所以不能得到相应的减刑。
假设犯人A坦白并提供了证词，但犯人B没有坦白，那么犯人A判刑10年，犯人B就会被判无期徒刑；反之，如果犯人B坦白并作证，犯人A缄默不语的话，则犯人B判10年刑，犯人A则判无期徒刑。如果二人都坦白，省去了二审费用，二人都会被判20年刑。但是假如二人都不坦白，就会因证据不足被免予起诉。
如上所述，如果二人相互配合都不坦白，就能得到最好的结果。然而，二人却分别被关在不同房间里受审，由于对对方不信任，二人都希望因自己坦白而减刑，这也许便招致了最坏的结果。只有信任对方，形成互相配合的状态时，犯人矩阵作战才能成功。
美国航空业在80年代中期，就陷人了这种“犯人两难”矩阵的状况。在实行严厉的管理措施时期，航空公司为缓和价格的航线竞争，就采取了相应措施。但是，管制措施一旦废除，各航空公司便想方设法增加哪怕是数目很少的飞行次数，各航空公司相对降价，来实现自己最大利润的欲望。其结果是，几乎所有的航空公司都得到了最坏的结果。原因是，各航空公司在管制措施取消以前，与职工订立了长期的工作合同，从而无法削减劳务成本。可如果航空公司都一起提高价格，整个航空公司的效益就会大为改观。但是，对消费者来说，幸运的是，在反托拉斯法中，已明确地禁止这样的价格协定。
“自然淘汰”是结婚或其他所有亲密关系中都存在的窘境。游戏中的选手A，希望得到与选手B同样的最好结果。这时对方如果放弃对最好结果的追求、，那么选手A就达到目的了。反之，选手B也亦然。
很多公司为满足各种特定的市场需求而制造产品，但实际上，往往只有一种产品幸存下来。这是因为生产方面的固定费用很高，各公司为了从投资中得到利益，就必须拥有较大的市场占有率。
在商场实战中，为了不让竞争对手进入市场，利害相关者之间的交流和暗示，就具有决定的作用了。让失败可能性很大的人在市场上竞争，是任何当事者都不喜欢的。因此，很多时候，将今后要投放市场的产品消息告诉竞争对手，使其放弃市场竞争，是一种明智而有效的方法。了解究竟谁弃权的最有效的手段，是你自己第一个进入市场。
因为不可能详细叙述所有的分析，我们这里所介绍的框架，只能将复杂的决策，分解为最简单的要素。这是应用于各种职能规范中所必需的决策方法。
管理经济学是数量分析类型学生们喜欢的科目。这是因为在分析过程中；他们可能会发现意想不到的“正确”答案。但是，习惯用主观判断和常识进行决策的学生们，也热衷于学习数量化方法和逻辑分析方法。利用数量分析法，可以避免片面性增加其准确性和可靠性。明白了一个很有趣的道理，那就是，要使决策的数量化过程正确而有效，你必须具备一种靠直觉判断各相关要素的能力。
虽然不能否认优秀的判断力和决策的关键，但管理经济学讲座的目的，是教授在若干个选择方案中，判断哪种方案最为合适的方法。哈佛将送给你一个理想的答案，送给你一个基本的方法。学生学到的定量化技术，适用于正确评价候补方案的价值；预测不确定的未来；防范风险的对策；并用游戏来预测竞争者的反应用线性规划法进行资源配置等等。
管理经济学不仅教授判断方案是否得当的方法，而且对如何向他人明确地表达自己的思考过程也有重大作用。用决策方法的一个最大好处是，如果在分析者之外，可以根据情况做出反应并能把所分析情况资料化，如果有人与分析家做出了不同的预测，是否应采取不同的行动方案，利用决策树方法便可一目了然地明确。所以，决策树利于传达思想和交流情报，可以说是非常好的系统方法之一。
管理经济学的另一个重要内容是敏感性分析。敏感性分析最终左右着判断的结果。对未来的假设和预测，并对这些预测和假设进行检验。利用敏感性分析，即使如果有人做出了错误的假设，也能检验出该假设的错误所在。
哈佛研究的决策方法，适用于非常广泛的领域，比如可以用于下面的各种职业和各种不同的决策问题。
你也许是一位着名的棒球队的市场部部长，你想要搞清几年来对主场比赛的入场观众最有影响的因素是什么？并从分析因素中判断今后该怎样进行市场活动。
你是一个对即将来临的暴风雨应采取对策的葡萄园营业部主任，暴风雨的长短与强弱和你采取的对策，可能造成葡萄全部被毁，也可能使今年成为历史上产量最高的丰收年。
假如你是一个在似乎有石油，又无充分证明的原野上，决定是否投标取得采掘石油权，而且如果投标，又必须决定价格水平的事业部长，你该如何进行决策呢？
哈佛商学院管理经济学的分析基础是决策树。
决策树由决策者必须做出决定的场合和可能出现的不确定事项的场合两部分构成。
利用决策树分析法，必须明确以下几个问题：
第一，描述决策和发生事情的顺序。
第二，应清楚选择列出的方案，与有可能发生的事情之间可能有矛盾。另外还要透彻地进行选择方案的调查。
第三，决策者应预定时间范围。在决策尚未决断时，其决策可根据不同情况而定。
在任何领域都会存在竞争对手。因此，在管理经济学讲座的案例讨论中，教授很重视训练学生们预测竞争对手可能作出的反应，并根据预测的反应来制定行动计划。学生们在各种方案中，要逐个评定各竞争对手的状况，从而选择出对自己公司有利的可靠的战略决策。
第四，在进行决策时，必须依照对某种事件的预测来筹划战略行动。所以，决策树是决定各阶段选择的指南。
在决策上列出选择方案和预想结果后，决策者必须计算所预算各种结果的现金价值。学生要进行的是分析由各种战略的实施所产生的现金收支的现值数额。
按决策的方法逐个分析备选方案，了解其合理的耗费和支出。不过在收益占两个格支出分析中，不包括埋没成本（即与决策无关的开支、应与投资决策分开考虑的财务费用等等）。
为了进行比较，教授还必须帮学生确定以税前或者税后（一般为后者）为甚准计算。其次指导学生在计算各种决策方案结果时，应如何考虑资金的时间价值，因为一切都要用现值表示。所利用的减价要素，不应与税前税后的现金收支发生矛盾。计算中还可能利用加权平均资本成本及再投资率（决策者将剩余资金用于再投资的比率）等指标。
作出“推进”决策的制造部长预计，如果新产品推进成功，税后的现金收入是550万美元，如果失败就要损失350万美元。这时如果放弃该产品，则仅损失开发阶段的埋没成本。
在现实中，要正确地评价末端值，恐怕要用到相当多的数据才行。因此用上述方式辅助判断，并记录各种假设和方案，是比较方便实用的方法。
将预计结果全部绘制于图中，便可预测各种结果的概率了。如掷硬币时，正、反面的概率各为一半，即50％，掷骰子的概率为六分之一。
评价概率时，主观判断同样重要，尽管每种可能结果的概率是根据预测、推测得来的，但是决策者要提高其精确度，还要充分利用以往的经验和数据。
那么，如何将以上步骤用于决策上去呢？哈佛的方法是：
根据预测结果和概率的所有情报，确定可能产生现金价值的行动方式。如果这样能做成决策树，然后再决定哪种行动战略能带来最大利益，而选择“惜售”或“甩卖”等行为，去“分解”决策树。进行这种作业时，哈佛的学生从计算末端值开始，即通过计算结果的加权平均值，得到该事项节的预想现金值。
回归分析比预测更为复杂，一般要借助计算机进行数据计算。也许有人一听就会皱眉头，确实，回归分析技术有些高深，如果你在企业中看到一群人在谈论回归分析的话，差不多可以肯定其中有一两位企业管理硕士或经济学博士。
回归分析是将预想的可能出现的结果，在计算机上实际摸拟的一种技术。采用此技术，能分析出现在的情况及与过去类似的情况，搞清所有对事项可能产生影响的要素。
下面我们来看看美国职业棒球队比赛时，主场比赛观念的预测方法。
首先要考虑对观众数量有影响的各种因素，如比赛球队、比赛时间、比赛季节、星期几、平均票价、客队和主队的明星队员、气温、电视转播、全部比赛场次数量等。
其次，在计算机上输入有关各要素的各种变量数据和各场的观念数，以及过去各比赛季节等信息。
使用回归分析方法，须用计算机进行数千个数据的处理，才可知道哪种变量对观念数量影响最大。根据回归分析所得出的影响要素及其结果的关系，可以说明今后的趋向。
哈佛1981年秋天进行的有关这一问题的调查分析结论是，对观众数量最具影响力的，是有无明星选手参加比赛以及该场比赛是否为决赛两个主要因素{而电视是否转播，对观众的数量影响并不很大。这个调查结果，对承办者来说是很有意义的。
由以上结果可知，纽约·尼克思队给着名球星哈特里克·阿温很高的年薪无可厚非，达克·富罗蒂的年薪猛增也理所当然。因为人们大多是来看他们表演的。可见回归分析证明了直感的正确性。
决策者为收集预测数据还有一个方法，就是选择对于结果有象征性的若干实例，以此来预测结果。相信此技术效果的人们，称之为推销试验。
生产新型口香糖的制造部长，为预测产品实际在全国有无反响，准备在一些地区进行推销试验。抽样越多，收集的情报就越准。另外，试销和抽样要花费大量的时间和金钱，但产品实际投入市场后却不一定能够成功。经营者不断盘算的是“为获得更准确的情报，准备花多少钱？”
哈佛的管理经济学讲座，教给学生们对此类问题应采取的正确方法。决策者对不完整的情报，是不会投入很多资金的。而要获得完整的情报，能使决策者作出正确的判断，又必须投入相当多的资金。
分析两种情况，但在说明之前有一点必须明确，那就是并非分析者描述了决策树就可万事大吉了，而是要把输入公式中的重要情报整体作一下重新分析。
例如，制造部长虽已得出成功和失败的概率，但是不能判断其结果是否正确。为检查这种假设的敏感性，部长会自问，怎样才能开拓一个具有取消中止计划的充分魅力的市场呢？盈亏平衡分析应是解决这一问题的不可缺少的分析方法。
如果用管理经济学的语言来说，就是有多大的成功概率时，投放战略会处于同一水平之上。
制造部长要考虑的另一个因素是非货币价值分析，在这判断新型口香糖的生产会使公司对零售业可施加多大的影响力方面是非常重要的。当他们改变中止投放市场的决定时，这种影响力在何种程度上才为必要。
例如，假定投放市场的成功率为30％，公司为使产品投放市场并获得在功，必须拥有相当于270万美元以上价值的影响力，即在市场上要产生相当的反响。如果制造部长认为没有270万美元以上的市场效果，那么，不能投放市场的决断也就成立了。
但是，尽管如此，制造部长依然担心自己的判断不准时该怎么办呢？除计算预想现金值之外，就没有其他判断标准了吗？此时最好把风险的概率及对风险的讨厌程度也考虑在内。
即便冒风险也不愿放过增加收益的机会的话，就应事先考虑投放后发生什么事情，如果搞得好可赚550万美元。可是如果考虑到企业预算比较紧张，即使是350万美元的损失，也不能小看的话，就要谨慎地考虑投放市场的决策了。
哈佛商学院告诉那些未来的经营者们，每个人及每个企业单位所承担的风险性质，以及对风险的忍耐度，对决策过程起着重要的作用。如果决策不是时常根据预想现金的最大值进行的，那么在开始分析之前，就必须要确定决策的基准是什么。
哈佛商学院还教授以下两种解决问题的技术。因为实际上可选择的方案很多，只靠大脑和笔记本是解决不了问题的，因此这两种技术都要利用电子计算机进行辅助计算。
第一种技术是利用模拟实验模型。这种模型的典型事例，就是计算某年必须生产多少呼拉圈。呼拉圈是一种深受欢迎的产品，生产量相当大，解决此类问题要使用计算机进行。
模拟模型往往用于不确定因素的预测。通过模拟实验，可能对各种战略结果给出实际影响的状况，解决决策树中的很多问题。当然，对产品的新价格总是经常存在着不确定性，但基于各种实验中产生的平均利益，总能找到各种战略的预想现金值，因为用计算机能较容易地验证假设和进行敏感性分析。
第二种技术是线性规划法，一般适用于生产性资源的分配决策。经营目标通常是以最小的支出获得最大的收益。在这种情况下，就要考虑机器设备、从业人员某时期内的生产能力、营业时间、各产品的原材料数量、仓库贮藏能力等资源约束条件。
然后再通过计算机求解学生们提出的诸多联立方程式。学生们通过解释其演算结果，不仅可知全部产品中，哪种产品能达到最大收益；哪个生产部门应完全发挥生产能力；投放新产品能否获利等等，而且还能得出与决策有关的其他各种答案。线性规划模型可用于使系列投资带来最大收益的场合。
模拟实验模型和线性规划模型是经营管理中经常使用的两种定量化模型。
前面分析了各种可能的情况，下面就是怎样决策了。选择战略时，头脑中应思考以下二个问题：
第一，决策树只反映特定决策者的看法，因而判断行动时机和各种不确定事项因人而异。
第二，输入新情报时，情况变了，有时须随之变更决策树。
无论多么优异的决策树，都不过是解决问题的一种方法。
在决定行动战略时，按以下步骤做则很方便。
步骤之一，根据决策基准实行明确的决策，如目的是要获得最大限度的预想现金值？还是最小限度的经济损失？总之必须选择对战略及价值最合适的决策标准。
步骤之二，决策应在一定时间中确实地贯彻执行。在设定目标时，要考虑预计的是长期风险和利益，还是短期和结果？期限多长？要六个月、一年、二年，还是更长的时间。
步骤之三，把可能发生的主要问题都放在决策树中是很困难的，但必须认真和反复地思考各种战略中所能想到的问题和价值。必须考虑对预计行动的竞争反应和结果。为了提高决策树计算的概率的可靠性，还要看看有没有收集到更多情报的选择方案。假如将抽样技术用于结果预测，就要分析一下该结果对作了决断是否具备足够的现实性。
企业的决策多数是很复杂的，往往需要深思熟虑和调查。因此，出色的判断力是决策时不可缺少的要素。在需要考虑与找出与问题有关的各种要素，同时明确各要素问的相互关系的场合，数量分析会成为很好的决策工具。
定量分析技术可能会有意想不到的威力，但如果过于偏信，或漫不经心滥用的话，也可能出现误导决策的危险。判断和直感，是包括数量决策在内的，所有正确的经营决策所不可缺少的要素。、
⑶ 管理学中决策的方法有哪几种
转载以下资料供参考
决策的过程的程序和内容
一、发现问题
一切决策都是从问题开始的。所谓问题，就是应有状况与实际状况之间的差距。决策者要在全面调查研究的基础上发现差距，确认问题，并抓住问题的关键。这里的问题，可以是消极的，如解决一个麻烦或故障；也可以是积极的，如把握一次发展的机会。对决策问题的准确把握，有助于提高决策工作的效率，并确保决策方案的质量。
二、确定目标
目标是决策所要达到的预期结果和要求。决策目标要根据所要解决问题的性质来确定，并力求做到：①目标具体化、数量化；②各目标之间保持一致性；③分清主次，抓好主要目标；④明确决策目标的约束条件。
三、拟定方案
拟定方案即提出两个或两个以上的可行方案供比较和选择。决策过程中要尽量将各种可能实现预期目标的方案都设计出来，避免遗漏那些可能成为最好决策的方案。当然，备选方案的提出既要确保足够的数量，更要注意方案的质量。应当集思广益，拟定出可能多的富有创造性的解决问题方案，这样最终决策的质量才会有切实的保证。
四、选择方案
即对拟定的多个备选方案进行分析评价，从中选出一个最满意的方案。这个最满意的方案并不一定是最优方案，只要能依据决策准则的要求实现预期目标，这样的决策就是合理的、理性的。具体来说，合理的决策必须具备三个条件：第一，决策结果符合预定目标的要求；第二，决策方案实施所带来的效果大于所需付出的代价，即有合理的费用效果比或成本收益比；第三，妥善处理决策方案的正面效果与负面效果、收益性与风险性的关系。
决策方案选择的具体方法有经验判断法、数学分析法和试验法三类。经验判断法是依靠决策者的经验进行判断和选择。数学分析法是运用决策论的定量化方法进行方案选择，如期望值﹙或决策树﹚法。试验法则是对一些特别的决策问题，如新方法的采用、新产品的试销、新工艺的试用，所采取的一种方案选择方法，可视之为正式决策前的验证。
五、执行方案
方案的执行是决策过程中至关重要的一步。在方案选定以后，就可制定实施方案的具体措施和步骤。通常而言，执行过程应做好以下工作：
①制定相应的具体措施，保证方案的正确执行；
②确保有关决策方案的各项内容都为所有的人充分接受和彻底了解；
③运用目标管理方法把决策目标层层分解，落实到每一个执行单位和个人；
④建立重要工作的报告制度，以便随时了解方案进展情况，及时调整行动。
⑹检查处理
一个大规模决策方案的执行通常需要较长的时间，在这段时间中，情况可能会发生变化，必须通过定期的检查评价，及时掌握决策执行的进度，将有关信息反馈到决策机构。决策者依据反馈来的信息，及时跟踪决策实施情况，对局部与既定目标相偏离的应采取纠正措施，以保证既定目标实现；对客观条件发生重大变化，原决策目标确实无法实现的，则要重新寻求问题，确定新的目标，重新制定可行的决策方案并进行评估和选择。
⑷ 谁是运筹学专家啊，能不能跟我说说层次分析法啊，啊啊啊啊
1、层次分析法是将决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。
2、层次分析法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的
3、复杂决策问题提供简便的决策方法。尤其适合于对决策结果难于直接准确计量的场合。
所谓层次分析法，是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标（或准则、约束）的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序，以作为目标（多指标）、多方案优化决策的系统方法。
4、层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。这里所谓“优先权重”是一种相对的量度，它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标，标下优越程度的相对量度，以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。其用法是构造判断矩阵，求出其最大特征值。及其所对应的特征向量W，归一化后，即为某一层次指标对于上一层次某相关指标的相对重要性权值。
5、在深入分析实际问题的基础上，将有关的各个因素按照不同属性自上而下地分解成若干层次，同一层的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作用。最上层为目标层，通常只有1个因素，最下层通常为方案或对象层，中间可以有一个或几个层次，通常为准则或指标层。当准则过多时(譬如多于9个)应进一步分解出子准则层。
6、美国运筹学家T.L.saaty于20世纪70年代提出的层次分析法(AnalyticHierarchyProcess，简称AHP方法)，是对方案的多指标系统进行分析的一种层次化、结构化决策方法，它将决策者对复杂系统的决策思维过程模型化、数量化。应用这种方法，决策者通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素，在各因素之间进行简单的比较和计算，就可以得出不同方案的权重，为最佳方案的选择提供依据。运用AHP方法，大体可分为以下三个步骤:
a、步骤1:分析系统中各因素间的关系，对同一层次各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较的判断矩阵;
b、步骤2:由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重，并进行判断矩阵的一致性检验;
c、步骤3:计算各层次对于系统的总排序权重，并进行排序。
最后，得到各方案对于总目标的总排序。
小子~ 给分吧。
累死了。
⑸ 常用的生产管理决策方法有哪些
确定型决策的方法
确定型决策的分析计算方法一般采用方案比较法、成本效益分析法、量本利分析法等。其中量本利分析法是一种适用性强、应用广泛的决策方法，其基本原理是根据与决策方案有关的产品产（销）量，成本、盈利的相互关系，分析各方案对应的经营效益的影响，对此作出方案的评价和选择。盈亏平衡分析如下：
在上式中：P是销售单位；V是单位变动成本；E是盈亏平衡点。
随机型决策的方法
随机型决策也称风险型决策，其决策的客观条件不能肯定，但能判断确定未来经济事件各种自然状态可能发生的概率。如表6-2和图6-1：
矩阵中的Si表示可能发生的客观状况（自然状态），它们不以决策者的意志为转移，属于不能控制的因素。而P（Si）表示状态Sj发生的概念。矩阵中Ai表示决策者解决问题时可能采取的策略方案，是决策者可以调节的，属于可控制的因素。矩阵中的Vij表示各种不同的方案在各种不同的自然状态下产生的结果。期望值的计算公式是：
决策者根据决策目标，选择最大的或最小的期望值所对应的方案为决策方案，并付诸实施。
决策树的分析计算与决策矩阵基本相似。但它用树形图来描述其分析计算过程，并且能解决较为复杂的多层次的决策问题。
其中，□——决策点，由此引出方案枝；○——状态结点，由此引出概率枝；△——决策过程始点，表示该过程的决策结果。
不确定型决策的方法
(1)等可能性法
等可能性法也称拉普拉斯决策准则。采用这种方法，是假定自然状态中任何一种发生的可能性是相同的，通过比较每个方案的损益平均值来进行方案的选择。在利润最大化目标下，选择平均利润最大的方案；在成本最小目标下选择平均成本最小的方案。
(2)保守法
保守法也称瓦尔德决策准则，小中取大的准则。运用保守法进行决策时，首先确定每一可选方案的最小收益值，然后从这些方案最小收益值中，选出一个最大值，与该最大值相对应的方案就是决策所选择的方案。
(3)冒险法
冒险法也称赫威斯决策准则，大中取大的准则。
冒险法在决策中的具体运用是：确定每一可选方案的最大利润值，再从这些方案的最大利润中选出一个最大值，与该最大值相对应的那个可选方案便是决策选择的方案。
(4)乐观法
乐观法也称折衷决策法，决策者确定一个乐观系数ε（0.5，1），运用乐观系数计算出各方案的乐观期望值，并选择期望值最大的方案。
(5)最小最大后悔值法
运用最小最大后悔值法时，首先要将决策矩阵从利润矩阵转变为机会损失矩阵；然后确定每一个可选方案的最大机会损失；再次，在这些方案的最大机会损失中，选出一个最小值，与该最小值对应的可选方案便是决策选择的方案。
⑹ 常用的确定型决策方法有哪些
确定型决策方法、风险型决策方法和不确定型决策方法各有哪些？
答：
确定型决策方法、风险型决策方法和不确定型决策方法分别为：
（1）确定型决策方法
常用的确定型决策方法有线性规划和量本利分析法等。
①线性规划法。线性规划是在一些线性等式或不等式的约束条件下，求解线性目标函数的最大值或最小值的方法。运用线性规划建立数学模型的步骤是：a．确定影响目标大小的变量，列出目标函数方程；b．找出实现目标的约束条件；c．找出使目标函数达到最优的可行解，即为该线性规划的最优解。
②量本利分析法。量本利分析法又称保本分析法或盈亏平衡分析法，是通过考察产量(或销售量)、成本和利润的关系以及盈亏变化的规律来为决策提供依据的方法。在应用量本利分析法时，关键是找出企业不盈不亏时的产量(称为保本产量或盈亏平衡产量，此时企业的总收入等于总成本)。找出保本产量的方法有图解法和代数法两种。
（3）风险型决策方法
常用的风险型决策方法是决策树法。决策树法是用树状图来描述各种方案在不同情况(或自然状态)下的收益，据此计算每种方案的期望收益从而作出决策的方法。
（2）不确定型决策方法
常用的解决不确定型决策问题的方法有以下三种：
①小中取大法：决策者对未来持悲观态度，认为未来会出现最差的情况。决策时，对各种方案都按它带来的最低收益考虑，然后比较哪种方案的最低收益最高，简称小中取大法。
②大中取大法：决策者对未来持乐观态度，认为未来会出现最好的情况。决策时，对各种方案都按它带来的最高收益考虑，然后比较哪种方案的最高收益最高，简称大中取大法。
③最小最大后悔值法：决策者在选择了某方案后，若事后发现客观情况并未按自己预想的发生，会为自己事前的决策而后悔。最小最大后悔值法是使后悔值最小的方法。
⑺ 认知心理学家在研究推理,决策,问题解决等复杂认知过程时主要采取什么方式
不同的认知过程用不同的方法，比如潜伏数据采集方法，区分法，等等。
⑻ 层次分析法怎么做
层次分析法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。尤其适合于对决策结果难于直接准确计量的场合。 在现实世界中，往往会遇到决策的问题，比如如何选择旅游景点的问题，选择升学志愿 的问题等等。在决策者作出最后的决定以前，他必须考虑很多方面的因素或者判断准则，最 终通过这些准则作出选择。 比如选择一个旅游景点时，你可以从宁波、普陀山、浙西大峡谷、雁荡山和楠溪江中选 择一个作为自己的旅游目的地，在进行选择时，你所考虑的因素有旅游的费用、旅游地的景 色、景点的居住条件和饮食状况以及交通状况等等。这些因素是相互制约、相互影响的。我们将这样的复杂系统称为一个决策系统。这些决策系统中很多因素之间的比较往往无法用定 量的方式描述，此时需要将半定性、半定量的问题转化为定量计算问题。层次分析法是解决 这类问题的行之有效的方法。层次分析法将复杂的决策系统层次化，通过逐层比较各种关联 因素的重要性来为分析、决策提供定量的依据。
所谓层次分析法，是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标（或准则、约束）的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序，以作为目标（多指标）、多方案优化决策的系统方法，称为层次分析法。 层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。这里所谓“优先权重”是一种相对的量度，它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标，标下优越程度的相对量度，以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。其用法是构造判断矩阵，求出其最大特征值。及其所对应的特征向量W，归一化后，即为某一层次指标对于上一层次某相关指标的相对重要性权值。
运用层次分析法有很多优点，其中最重要的一点就是简单明了。层次分析法不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况，还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉。也许层次分析法最大的优点是提出了层次本身，它使得买方能够认真地考虑和衡量指标的相对重要性。
编辑本段层次分析法的基本步骤
层次分析法的基本步骤
建立层次结构模型
在深入分析实际问题的基础上，将有关的各个因素按照不同属性自上而下地分解成若干层次，同一层的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作用。最上层为目标层，通常只有1个因素，最下层通常为方案或对象层，中间可以有一个或几个层次，通常为准则或指标层。当准则过多时(譬如多于9个)应进一步分解出子准则层。
构造成对比较阵
从层次结构模型的第2层开始，对于从属于(或影响)上一层每个因素的同一层诸因素，用成对比较法和1—9比较尺度构造成对比较阵，直到最下层。
计算权向量并做一致性检验
对于每一个成对比较阵计算最大特征根及对应特征向量，利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。若检验通过，特征向量(归一化后)即为权向量：若不通过，需重新构追成对比较阵。
计算组合权向量并做组合一致性检验
计算最下层对目标的组合权向量，并根据公式做组合一致性检验，若检验通过，则可按照组合权向量表示的结果进行决策，否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比率较大的成对比较阵。 美国运筹学家A.L.saaty于20世纪70年代提出的层次分析法(AnalyticHi~hyProcess，简称AHP方法)，是对方案的多指标系统进行分析的一种层次化、结构化决策方法，它将决策者对复杂系统的决策思维过程模型化、数量化。应用这种方法，决策者通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素，在各因素之间进行简单的比较和计算，就可以得出不同方案的权重，为最佳方案的选择提供依据。运用AHP方法，大体可分为以下三个步骤: 步骤1:分析系统中各因素间的关系，对同一层次各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较的判断矩阵; 步骤2:由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重，并进行判断矩阵的一致性检验; 步骤3:计算各层次对于系统的总排序权重，并进行排序。 最后，得到各方案对于总目标的总排序。
计算权重向量
为了从判断矩阵中提炼出有用信息，达到对事物的规律性的认识，为决策提供出科学依据，就需要计算判断矩阵的权重向量。 定义：判断矩阵 ，如对 … ，成立 ，则称 满足一致性，并称 为一致性矩阵。 一致性矩阵A具有下列简单性质: 1、 存在唯一的非零特征值 ,其对应的特征向量归一化后 记为 ，叫做权重向量，且 ； 2、 的列向量之和经规范化后的向量，就是权重向量； 3、 的任一列向量经规范化后的向量，就是权重向量； 4、对 的全部列向量求每一分量的几何平均，再规范化后的向量，就是权重向量。 因此，对于构造出的判断矩阵，就可以求出最大特征值所对应的特征向量，然后归一化后作为权值。根据上述定理中的性质2和性质4即得到判断矩阵满足一致性的条件下求取权值的方法，分别称为和法和根法。而当判断矩阵不满足一致性时，用和法和根法计算权重向量则很不精确。
一致性检验
当判断矩阵的阶数 时，通常难于构造出满足一致性的矩阵来。但判断矩阵偏离一致性条件又应有一个度，为此，必须对判断矩阵是否可接受进行鉴别，这就是一致性检验的内涵。 定理:设 是正互反矩阵 的最大特征值则必有 ,其中等式当且仅当 为一致性矩阵时成立。 应用上面的定理，则可以根据 是否成立来检验矩阵的一致性，如果 比 大得越多，则 的非一致性程度就越严重。因此，定义一致性指标 （1） CI越小，说明一致性越大。考虑到一致性的偏离可能是由于随机原因造成的，因此在检验判断矩阵是否具有满意的一致性时，还需将C屿平均随机一致性指标RI进行比较，得出检验系数CR，即 （2） 如果 ，则认为该判断矩阵通过一致性检验，否则就不具有满意一致性。 其中，随机一致性指标RI和判断矩阵的阶数有关，一般情况下，矩阵阶数越大，则出现一致性随机偏离的可能性也越大，其对应关系如表4: 表4 平均随机一致性指标RI标准值
矩阵阶数 3 4 5 6 7 8 9
RI 0.5149 0.8931 1.1185 1.2494 1.3450 1.4200 1.4616
可见，AHP方法不仅原理简单，而且具有扎实的理论基础，是定量与定性方法相结合的优秀的决策方法，特别是定性因素起主导作用的决策问题。
如果所选的要素不合理，其含义混淆不清，或要素间的关系不正确，都会降低AHP法的结果质量，甚至导致AHP法决策失败。 为保证递阶层次结构的合理性，需把握以下原则： 1、分解简化问题时把握主要因素，不漏不多； 2、注意相比较元素之间的强度关系，相差太悬殊的要素不能在同一层次比较。