决策分析

《决策分析》采用许多不同学科的探讨方法来帮助决策者深思熟虑并做出更好的决策。它用计算机和数据库来支持决策，同时帮助构建和分析一些“又快又省”的技巧来促进更调和的决策。在探讨决策支持的过程中，《决策分析》将决策理论、行为和心理学研究、人工智能和信息系统、哲学、运筹学以及组织研究中的成果和资料结合在一起。

第1章 导论 1 1.1 决策，决策，决策！ 1 1.2 策略金字塔 2 1.3 理性主义和进化战略决策 6 1.4 决策参与者 7 1.5 决策问题的描述 9 1.6 一些其他术语 15 1.7 本文概要 17 1.8 背景阅读 17 1.9 练习和问题讨论 18 第2章 行为决策研究 19 2.1 本章引言 19 2.2 人们依照理性SEU模型进行选择吗 20 2.3 可靠公理 22 2.3.1 Allais悖论 22 2.3.2 Ellsberg悖论 24 2.4 恒定性与框架 24 2.4.1 偏好逆转 25 2.4.2 框架效应 26 2.5 期望理论 27 2.5.1 编辑 28 2.5.2 评估 29 2.6 风险和概率判断 30 2.7 判断的启发和偏见 33 2.8 情绪 35 2.9 发展决策思维技巧 38 2.9.1 采用外部的而不是内部的思维 38 2.9.2 思考对立面 39 2.10 总结评论和进一步阅读 40 2.11 练习和问题讨论 41 第3章 决策分析和支持 42 3.1 本章引言 42 3.2 规范性模型介绍 43 3.3 SEU模型的公理 48 3.3.1 主观概率 48 3.3.2 抽彩的偏好 50 3.3.3 主观期望效用 57 3.4 说明性决策分析和必备模型 58 3.5 价值中心思维 59 3.6 决策分析和支持的过程 60 3.7 决策支持软件和系统 61 3.8 好的启发 63 3.9 总结评论和进一步阅读 65 3.10 练习和问题讨论 66 第4章 信息和知识管理 68 4.1 本章引言 68 4.2 人类记忆 69 4.3 数据、信息和知识 71 4.4 数据库、数据栈和数据脉 75 4.5 知识管理 79 4.6 统计和决策支持 82 4.7 总结评论和进一步阅读 83 4.8 练习和问题讨论 84 第5章 人工智能和专家系统 85 5.1 本章引言 85 5.2 人类与人工智能 86 5.3 人工智能技术 88 5.4 专家系统 90 5.5 人工神经网络 97 5.6 遗传算法 100 5.7 其他智能系统 101 5.7.1 模糊逻辑 101 5.7.2 案例推理 101 5.7.3 智能代理 102 5.8 总结评论和进一步阅读 102 5.9 练习和问题讨论 103 第6章 运筹学和最优化 104 6.1 本章引言 104 6.2 最优化：运筹学的核心 105 6.3 交互式多目标规划 111 6.4 基于运筹学的决策支持系统 114 6.5 运筹学过程 115 6.6 连锁决策过程 117 6.7 总结评论和进一步阅读 118 6.8 练习和问题讨论 119 第7章 决策分析与多目标 120 7.1 本章引言 120 7.2 面对复杂选项和多特征价值分析时的选择行为 122 7.2.1 补偿性和非补偿性策略 122 7.2.2 简单策略是否总是差劲 124 7.3 结果和多特征建模 126 7.4 多特征价值模型 131 7.5 晚间活动的例子 134 7.6 绝对权重和相对权重 138 7.7 权重和值的求解 140 7.8 切尔诺贝利案例研究 143 7.8.1 简介 143 7.8.2 社会和政治背景 144 7.8.3 决策协商会的组织 145 7.8.4 决策建模 147 7.8.5 总结评论 151 7.9 其他决策分析学派 151 7.10 总结评论和进一步阅读 153 7.11 练习和问题讨论 154 第8章 决策分析和不确定性 159 8.1 本章引言 159 8.2 不确定性建模 160 8.3 主观期望效用模型 163 8.4 风险态度和SEU模型 172 8.5 SEU建模，决策树和影响图的一个案例 174 8.6 主观概率的求解 180 8.7 效用的求解 182 8.8 化学洗涤剂案例研究 186 8.9 总结评论和进一步阅读 191 8.10 练习和问题讨论 192 第9章 问题陈述和问题建构 194 9.1 本章引言 194 9.2 头脑风暴和软件建模 195 9.3 一览表 198 9.3.1 PESTEL和7S 198 9.3.2 促进明确不确定性 199 9.3.3 SWOT 199 9.3.4 PROACT和CATWOE 199 9.4 简单的二维图 201 9.4.1 鉴定利益相关者 201 9.4.2 不确定性鉴定 203 9.5 树和网络 203 9.5.1 思维导图 204 9.5.2 认知图 205 9.6 管理模型 206 9.6.1 波特的五力模型 206 9.6.2 Simons的控制杠杆 207 9.6.3 战略空间模型 208 9.7 华丽图表 210 9.8 情景计划 213 9.9 从定性到定量建模 214 9.10 总结评论和进一步阅读 215 9.11 练习和问题讨论 216 第10章 战略决策分析 219 10.1 本章引言 219 10.2 决策分析循环 220 10.2.1 阐述问题 221 10.2.2 评估选项 222 10.2.3 回顾决策模型 223 10.3 灵敏度分析 224 10.4 综合专家和利益相关者的意见 226 10.5 风险分析 230 10.6 总结评论和进一步阅读 232 10.7 练习和问题讨论 233 第11章 决策者群体 235 11.1 本章引言 235 11.2 群体决策制定的研究综述 236 11.3 Arrow的不可能定理 241 11.4 改善群体决策的程序 245 11.5 促进研讨会和决策会议技术 248 11.6 博弈论：协商及讨价还价 252 11.7 总结评论和进一步阅读 254 11.8 练习和问题讨论 255 第12章 组织决策支持 256 12.1 本章引言 256 12.2 以历史的眼光看待组织决策 257 12.3 组织决策模型 259 12.4 组织的内部及外部情境 260 12.5 组织决策实践 262 12.6 组织决策分析和支持 264 12.7 应急管理支持 266 12.8 总结评论和进一步阅读 268 12.9 练习和问题讨论 269 第13章 社会决策 270 13.1 本章引言 270 13.2 成本-效益分析概要 271 13.3 公众感知与风险沟通 274 13.4 商议民主与公众参与 280 13.5 电子参与和电子民主：万灵药？ 283 13.6 总结评论和进一步阅读 286 13.7 练习和问题讨论 287 第14章 决策支持系统 289 14.1 本章引言 289 14.2 决策支持系统 290 14.3 群体决策支持系统 293 14.4 智能决策支持系统 296 14.5 决策支持系统的设计 297 14.6 决策支持系统的评估 301 14.7 决策支持的最新发展动向 302 14.8 进一步阅读 303 14.9 练习和问题讨论 304 第15章 结论 305 15.1 关键信息 305 15.2 链接说明性和行为性方法 306 15.2.1 描述性：如何使说明性受益 306 15.2.2 说明性：如何可以使描述性受益 308 15.3 由Web 2.0带来的对决策支持的挑战 309 参考文献 311