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决策理论和方法(章节目录)<BR>Decision Theory and Technology<BR>引言<BR><BR>第一章决策的基本概念<BR><BR>§1-1引论<BR>一、决策与决策分析的定义<BR>1. Decision的本义:(牛津词典)<BR>2.苏联大百科全书<BR>3.<现代科学技术辞典><BR>4. <美国大百科全书>的“Decision Theory”条：<BR>5.美国现代经济词典<BR> 6.哈佛管理丛书：<BR> 7.决策的政治含义<BR><BR>二、发展简史<BR><BR>三、地位(与其他学科的关系)<BR>1.是运筹学的一支<BR>2. 控制论的延伸<BR>3.管理科学的重要组成部分 <BR>4.系统工程中的重要部分<BR>5.是社会科学与自然科学的交叉，典型的软科学<BR><BR>§1-2决策问题的基本特点与要素<BR>一、特点<BR>二、要素<BR><BR>§1-3决策问题的分类 <BR>一、按容易区分的因素划分<BR>二、按涉及面的宽窄<BR>三、个人事务决策与公务决策<BR><BR>§1-4 决策人与决策分析人<BR>一、问题的复杂性：<BR>二、 微观经济学和决策论关于经济人的假定：<BR>三、决策人和决策分析人的分工<BR><BR>§1-5 分析方法和步骤<BR>一、 决策树与抽奖<BR>二、分析步骤<BR><BR>习题<BR>进一步阅读的文献<BR><BR><BR>第二章主观概率和先验分布<BR>Subjective Probability and Prior Distribution<BR><BR>§2-1基本概念<BR>一、概率（probability）<BR> . 频率 Laplace在《概率的理论分析》(1812)中的定公理化定义<BR>二、主观概率(subjective probability, likelihood)<BR> 1. 为什么引入主观概率<BR>2.主观概率定义<BR>三、概率的数学定义<BR>四、主客观概率的比较<BR><BR>§2-2 先验分布(Prior distribution)及其设定<BR> <BR>一、设定先验分布时的几点假设<BR>二、离散型随机变量先验分布的设定<BR>三、连续型RV的先验分布的设定<BR>1.直方图法<BR>2.相对似然率法<BR>3.区间对分法<BR>4.与给定形式的分布函数相匹配<BR>5. 概率盘法(dart)<BR><BR>§2-3 无信息先验分布<BR>一、为什么要研究无信息先验<BR>二、如何设定无信息先验分布<BR><BR>§2.4 利用过去的数据设定先验分布<BR>一、有θ的统计数据<BR>二、 状态θ不能直接观察时<BR><BR>习题<BR>进一步阅读的文献<BR><BR>第三章 效用、损失和风险<BR>(Utility,Loss and Risk)<BR><BR>§3—1 效用的定义和公理系统<BR>一、引言·为什么要引入效用<BR>二、效用的定义<BR>三、效用存在性公理 理性行为公理Von Neumann-Morenstern, 1994[169]<BR>四、基数效用与序数效用 (Cardinal & Ordinal Utility)<BR><BR>§3.2 效用函数的构造<BR>一、离散型的概率分布<BR>二、连续型后果集<BR><BR>§3.3 风险与效用<BR>一、效用函数包含的内容<BR>1.对风险的态度<BR>2.对后果的偏好强度<BR>3.效用表示时间偏好<BR><BR>二、可测价值函数确定性后果偏好强度的量化<BR>三、相对风险态度 <BR>四、风险酬金<BR>五、钱的效用<BR><BR>§3.4 损失、风险和贝叶斯风险<BR>一、损失函数L <BR>二、风险函数<BR>三、贝叶斯风险<BR><BR>习题<BR>进一步阅读的文献<BR><BR>第四章 贝叶斯分析<BR>Bayesean Analysis<BR><BR>§4.1引言<BR>一、决策问题的表格表示——损失矩阵<BR>二、决策原则<BR>三、决策问题的分类：<BR>四、按状态优于<BR><BR>§4.1不确定型决策问题<BR>一、 极小化极大(wald)原则<BR>二、极小化极小<BR>三、Hurwitz准则<BR>四、等概率准则(Laplace)<BR>五、后悔值极小化极大准则(svage-Niehans)<BR>六、Krelle准则：<BR>七、莫尔诺(Molnor)对理想决策准则的要求 (1954)<BR><BR>§4.2 风险型决策问题的决策原则<BR>一、最大可能值准则<BR>二、贝叶斯原则<BR>三、贝努利原则<BR>四、E—V(均值—方差)准则<BR>五、不完全信息情况下的决策原则(Hodges-Lehmann原则)<BR><BR>§4.3贝叶斯定理<BR>一、条件概率<BR>二、贝叶斯定理<BR><BR>§4.4 贝叶斯分析的正规型与扩展型<BR>一、正规型分析<BR>二、扩展型贝叶斯分析(Extensive Form Analysis)<BR>三、例<BR><BR>§4.5 非正常先验与广义贝叶斯规则<BR>一、非正常先验(Improper Prior)<BR>二、广义贝叶斯规则(General Bayesean Rule)<BR><BR>§4.6一种具有部分先验信息的贝叶斯分析法<BR>一、概述<BR>二、分析步骤<BR>三、 几何意义<BR><BR>§4.7序贯决策 <BR><BR>习题<BR>进一步阅读的文献<BR><BR><BR>第五章随机优势<BR>Stochastic Dominance<BR>§5.1 Markowitz 模型<BR><BR>§5.2 优势原则(Dominance Principle)<BR>一、最简单的优势原则：(强随机优势)<BR>1.按状态优于：<BR>2.E—V排序<BR>3. Markowitz模型<BR>二、 为什么要研究优势原则<BR>三、优势原则的一般表示<BR><BR>§5.3 一、二、三等随机优势<BR>一、第一等随机优势FSD (First-Degree S D)<BR>1.第一类效用函数U <BR>2.第一等随机优势定义：<BR>3.例：<BR>二、第二等随机优势SSD<BR>三、第三等随机优势TSD<BR>四、N等随机优势<BR><BR>习题<BR>进一步阅读的文献<BR><BR>第六章 随机性决策的应用<BR>(The Application of Probabilistic Decision-making)<BR><BR>Murphy’s law &Callahan’s corollary <BR><BR>§6.1常用的决策模型<BR><BR>§6.2 几种与决策过程有关的结构模型<BR>一、Y、C、Ho<BR>二、《思考、计算、决策》<BR>三、Howard的模型<BR>四、西蒙关于决策的模型<BR>五、几点说明<BR>1.好的决策=好的结果<BR>2.理论是规范化、规定性的，而非描述性的(人文学科)<BR>3.决策分析人是建立决策的模型的专家而非作决策的专家<BR>六、评估过程(估值)<BR><BR>§6.3 行为决策理论<BR>一、引言<BR>二、主要研究内容<BR><BR>习题<BR>进一步阅读的文献<BR><BR><BR>第七章 多目标决策的基本概念<BR>Foundational Concept of Multi-criterion Decision-making<BR>本章主要参考文献: 68, 111, 112<BR><BR>§7.0概述<BR>一、特点<BR>二、分类<BR>三、几个术语的含义<BR><BR>§7.2 多目标决策与多目标评价<BR>一、多目标决策的求解过程<BR>二、多目标评价<BR><BR>§7.3多目标决策问题的五要素<BR>一、决策单元(Decision-making Unit)<BR>二、目标集及其递阶结构<BR>三、属性集和代用属性<BR>四、决策形势(情况)( Decision Situation)<BR>五、决策规则(Decision Rule)<BR><BR>§7.4多目标决策问题(MCDP)的符号表示<BR> <BR>§7.4非劣解及其生成<BR>一、定义<BR>二、非劣解的生成<BR>三、最佳调和解(Best Compromise Solution)<BR><BR>习题<BR>进一步阅读的文献<BR><BR><BR>第八章 多属性效用理论<BR>(Multi-attribute Utility Theory)<BR><BR>§8.1优先序<BR>一、二元关系<BR>二、二元关系的种类<BR><BR>§8.2多属性价值函数<BR>一、价值函数的存在性<BR>二、加性价值函数<BR>三、其他简单形式 <BR><BR>§8.3多属性效用函数<BR>一、二个属性的效用函数<BR>二、效用独立<BR>三、拟加性效用函数及例<BR><BR>习题<BR>进一步阅读的文献<BR><BR><BR>第九章 多属性决策问题<BR>(Multi-attribute Decision-making Problem)<BR>即: 有限方案多目标决策问题<BR><BR>§9.1概述<BR>一、决策矩阵(属性矩阵、属性值表)<BR>二、数据预处理<BR>常用的数据预处理方法<BR>1 线性变换<BR>2标准0-1变换<BR>3 最优值为给定区间时的变换<BR>4 向量规范化<BR>5 原始数据的统计处理<BR>6 专家组成员意见的规范化<BR>三、方案筛选<BR><BR>§9.2 加权和法<BR>一、引言<BR>二、字典序法与一般加权和法<BR>三、确定权的常用方法<BR>四、层次分析法AHP<BR>五、最低层目标权重的设定<BR>1. 网状结构树状结构<BR>六、权重的敏感性分析 <BR><BR>§9.3 TOPSIS法<BR><BR>§9.4基于相对位置的方案排对法<BR><BR>§9.5ELECTRE<BR>一、级别高于关系(Outranking Relation)<BR>二、级别高于关系的性质：<BR>三. 级别高于关系的构造<BR>四、级别高于关系的使用<BR>五ELECTRE-Ⅱ<BR>六、讨论<BR><BR>§9.6PROMETH<BR><BR>§9.7其它方法<BR><BR>习题<BR>进一步阅读的文献<BR><BR><BR>第十章 多目标决策<BR>(Multi-objective Decision-making)<BR><BR>§10.1序言<BR>一、问题的数学表达<BR>二、最佳调和解与决策人的偏好<BR>三、决策人偏好信息的获取方式<BR>1.在优化之前<BR>2.在优化过程中：逐步索取偏好信息<BR>3．在优化之后<BR><BR>§10.2 目的规划法<BR>一、距离测度的选择<BR>二、目的规划问题的表述<BR>三、分类<BR>四、例：<BR><BR>§10.3字典序法<BR><BR>§10.4 逐步进行法(STEP Method)<BR><BR>§10.5 调和解和移动理想点法<BR><BR>§10.6 SEMOP(多目标问题的序贯解法)<BR>一、思路与记号<BR>二、解题步骤<BR>三、优缺点<BR><BR>§10.7Geoffrion法<BR>一、思路<BR>二、求解步骤<BR>三、优缺点<BR><BR>§10.8 代理值置换法(Surrogate worth Trade-off Method)<BR>一、思路：<BR>二、求解步骤<BR><BR><BR>第十一章 群决策与社会选择<BR>Group Decision-making and Social Choice Theory<BR><BR>§11-1概述<BR>一、为什么要研究群决策<BR>二、分类<BR>三、社会选择的定义与方式<BR><BR>§11.2投票表决(选举)(Voting) <BR>一、非排序式投票表决(Non-ranked Voting Systems)<BR>(一)只有一人当选<BR>候选人只有两个<BR>候选人多于两个时<BR> ① 简单多数(相对多数)<BR>②过半数规则(绝对多数Majority) <BR>a.二次投票,<BR>b.反复投票 <BR>(二). 同时选出二人或多人<BR>1.单一非转移式 投票表决(Single nontransferable voting)<BR>2. 复式选举(Multiple voting)<BR>3.受限的选举(Limited voting)<BR>4. 累加式选举(Cumulate voting)<BR>5. 名单制(List system)<BR>(1)最大均值法:<BR>⑵. 最大余额法:<BR>6. 简单可转移式选举(Single nontransferable voting) <BR>7. 认可选举( Approval vote )<BR>(三). 其它投票表决(选举)方法<BR>1. 资格认定<BR>2.非过半数规则<BR> ⑴2/3多数,<BR> ⑵2/3多数Þ60%多数<BR> ⑶3/4多数<BR> ⑷过半数支持, 反对票少于1/3<BR> ⑸一票否决<BR>二、偏好选举与投票悖论 ( Paradox of voting )<BR>1.记号<BR>2.Borda法( 1770年提出)<BR>3.Condorcet原则( 1785年提出)<BR>4.多数票循环(投票悖论)<BR>5. 出现 Condorcet效应的概率<BR>三、策略性投票(操纵性)<BR>1. 小集团控制群<BR>2. 谎报偏好而获益 <BR>3. 程序(议程)问题 <BR>四、衡量选举方法优劣的标准<BR><BR>§11.3 社会选择函数<BR>一、引言<BR>二、社会选择函数的几个性质<BR>三、社会选择函数<BR>1. Condorcet-函数<BR>2 Borda-函数<BR>3. Copeland-函数<BR>4. Nanson函数<BR>5.Dodgson函数<BR>6.Kemeny函数<BR>7. Cook-Seiford函数<BR>8. 本征向量函数<BR>9. Bernardo函数<BR> <BR>§11.4 社会福利函数(Social Welfare Function)<BR>一、社会福利(Social Welfare)<BR>二、偏好断面(profile of preference ordering)(偏好分布)<BR>1. 可能的偏好序2. 偏好断面：<BR>三、Arrow的条件(即社会福利函数应当具有的性质)<BR>四、Arrow 的可能性定理<BR>五、单峰偏Black好与Coombs条件<BR>六、SCF与SWF的比较<BR><BR>§11.5群效用函数<BR>一、导致Arrow不可能定理的原因<BR>二、群效用函数与多目标效用函数的比较<BR>群决策提法本身存在缺陷<BR><BR>习题<BR>进一步阅读的文献<BR><BR><BR>第十二章冲突分析<BR>ConflictAnalysis<BR><BR>§12.1引言<BR>一、群决策的分类<BR>二、研究沿革<BR><BR>§12.2 Nash谈判模型<BR>一、问题表述：<BR>二、基本假设<BR>三、Nash提出的四条公理——为了预先求得谈判结果<BR>四、定理<BR>五、评注： <BR> .<BR>§12.3其他谈判模型<BR>一、等效用法(即K-S法)<BR>二、中间——中间法<BR>三、均衡增量法<BR> <BR>§12.4谈判问题与效用<BR>一、谈判问题建立在效用空间上的必要性<BR>二、使用效用存在的问题<BR><BR>§12.5仲裁与调解(Arbitration & Mediation)<BR>一、强制性仲裁(Binding Arbitration)<BR>二、最终报价仲裁(Final-offer Arbitration)<BR>三、复合仲裁法(Combination arbitration)<BR>四、调解<BR><BR>§12.6n人合作对策<BR>一、术语：<BR>二、Nash-Harsanyi谈判模型<BR>三、Shapley值<BR>四、Raiffa的裁决<BR>五、例一(存在核)<BR>六、例二(不存在核的情况)<BR><BR>§12.7投资分摊与协调规划法<BR><BR>习题<BR>进一步阅读的文献<BR><BR>参考文献<BR><BR>习题的参考答案与提示<BR><BR><BR>[subject_惠普][subject_福特] <BR>
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