决策风格有哪些类型？

1、冒险型

这是企业家的决定风格，只要能带来巨额的利润，企业家们总是愿意冒险。他们对自己的能力一贯持乐观态度，无论可能出现怎样的不利情况，他们都会对自己的能力作最高估价。即使犯了错误，他们也很少后悔，而是把错误当作一份经验，帮助他们在以后的决策中避免犯类似的错误。

这种决策风格的人最善于在两种难分上下的行动方案中做决策，因为冒险风格的人对于行动方案的正面后果特别敏感，只注意到这些行动方案成功的可能性，而对其负面后果则视而不见。

这种决策风格的弱点在于，巨大的收益常常伴随着巨大的损失，冒险风格的人随时都有破产的可能，因此常常在生活和事业上大起大落。

2、谨慎型

这种决策风格的主要特征是使损失的危险降到最小。谨慎风格的人认为，人们应该时刻注意到事情可能变坏的趋向，并且选择能够避免导致毁灭性结局的决策。这种决策风格的人比较适合于从事具有重大损失可能的高度冒险性工作，如股票、房地产等。

在这里，谨慎决策不仅安全，而且可以带来虽不巨大但很稳定的收益。谨慎风格的人不可能被委托来设计一项庞大的工程或经营巨款。因为他们不愿意冒险，不受潜在奖励的诱惑，对投机性很大的计划不感兴趣。

这种风格的弱点在于，有些千载难逢的良机很容易被错过，而且在力图使损失减到最小时，可能忽视了潜在的收益。

扩展资料：

对于决策风格的形成，有众多因素会对其造成影响：如经济因素，决策环境、时间因素、个人的行为表现，如态度、情感、经验和动机等。

对这一问题的分析大体可归纳为三类理论：

1、个性决策论。这类理论的主张是，决策风格取决于决策者的个性（包括气质、性格等心理特征）。

2、情势决定论。持这类主张的学者认为，决策任务与决策环境适合于不同决策风格的人。

3、相互作用决定论。坚持这一倾向的理论认为，决策风格既受个性影响，又受决策任务与环境的影响，因此，在研究决策风格的形成原因时，需要同时考虑上述两类因素的相互作用。

答案：A、C、D

按决策问题所处的条件分类，可分为：①确定型决策，是指各方案实施后只有一种自然状态的决策。在这类决策中，各种可供选择的方案的条件都是已知的和肯定的，而且各种方案未来的预期结果也是非常明确的，只要比较各个不同方案的结果，就可以选择出满意的方案；②风险型决策，风险型决策的各种备选方案都存在两种以上的自然状态，不能肯定哪种自然状态会发生，但可以测定各种自然状态发生的概率；③不确定型决策，是指各种备选方案都存在两种以上可能出现的自然状态，而且不能确定每种自然状态出现的概率的决策。在这种决策中，存在许多不可控的因素，决策者不能肯定每个方案的执行后果，主要凭个人的经验估计进行决策。

决策 是人们在政治、经济、技术和日常生活中普遍存在的一种行为；决策是管理中经常发生的一种活动；决策是决定的意思，它是为了实现特定的目标，根据客观的可能性，在占有一定信息和经验的基础上，借助一定的工具、技巧和方法, 对影响目标实现的诸因素进行分析、计算和判断选优后, 对未来行动作出决定。

多准则决策 (Multi-criteria decision-making, MCDM)

多准则决策是指在具有相互冲突、不可共度的有限(无限)方案集中进行选择的决策。它是分析 决策理论 的重要内容之一。多准则决策根据决策方案是有限还是无限，而分为多属性决策与多目标决策两大类。

多属性决策：

多属性决策也称有限方案多目标决策，是指在考虑多个属性的情况下，选择最优可选方案或进行方案排序的决策问题，它是现代决策科学的一个重要组成部分。它的理论和方法在工程、技术、经济、管理和军事等诸多领域中都有广泛的应用。

如今被发展的多属性决策方法有很多，但这些方法有一些共通要素：

1 多个选择方案：在做 群体决策 之前，决策者必须先要衡量可行的方案数，以做为评估的选择。

2 多个评估属性：在做 群体决策 之前，决策者必须先要衡量可行的属性数，提出影响方案的数个相关属性，属性间可以是互相独立也可以是有相关联。

3 属性的权重分配：对于不同的属性决策者会有不同的偏好倾向，分配不同的 权重 给不同的属性，一般来说属性的权重分配通常会经过正规化处理。

多目标决策：

多目标决策是指需要同时考虑两个或两个以上目标的决策。如某企业要在几种 产品 中选择一种产品生产，就既要考虑获利大小，又要考虑现有设备能否生产以及原材料供应是否充足等因素来选择其中一种，只有使这些相互联系和相互制约的因素都能得到最佳的协 调、配合和满足，才是最优的决策。

  历史发展： 多目标 最优化问题 最早是由意大利经济学家L帕雷托在1896年提出来的，他把许多本质上是不可比较的目标化成一个单一的最优化目标。1944年Jvon诺伊曼和O莫根施特恩又从 对策论 角度提出具有多个决策者并相互矛盾的 多目标决策问题 。1951年TC考普曼从生产和分配活动分析中提出多目标最优化问题，并引入了帕雷托优化的概念。1961年A查纳斯和W库珀提出 目标规划 。1963年LA瑞特从控制论角度提出多指标问题的一些基本概念。1976年R基奈和H拉伊发利用多属性效用方法求解多目标问题。60年代以来，出现了很多解决多目标决策问题的方法。中国70年代中期开始推广应用 多目标决策方法 ，现在已取得了一定的成果。

  基本原理： 从人们在多目标条件下合理进行决策的过程和机制从上分析，多目标决策的理论主要有：多目标决策过程的分析和描述；冲突性的分解和理想点转移的理论；多属性 效用理论 ；需求的多重性和层次性理论等。它们是构成多目标决策分析方法的理论基础。

多准则决策可以解决的四类问题:

1 在排序问题(The sorting problem，分组排序)中，必须预先定义一组类别，并为它们分配行动，而不考虑其他行动。在这个问题中，决策者试图将可选方案集划分为几个类别。(Figueira, J, Mousseau, V, & Roy, B (2005) ELECTRE methods In J Figueira, S Greco, & M Ehrgott (Eds), Multiple Criteria Decision Analysis: The State of the Art Surveys (pp 133–162) New York: Springer Science+Business Media Inc )。排序多准则决策(MCDM)方法帮助决策者(dm)将每个行动分配到一个类别，从这个意义上说，多标准排序方法并不打算发现类别。

MCDM初始分类 ：

<1> Multi-attribute Value Theory (MAVT)[1] ：

Keeney, R, & Raiffa, H (1976) Decisions with multiple objectives: Preferences and value tradeoffs New York: John Wiley & Sons Inc

 <2> The outranking approach[6] ：例如ELECTRE [2] 方法

Roy, B (1990) The Outranking Approach and the Foundations of ELECTRE Methods In CA Bana e Costa (Ed), Reading in Multiple Criteria Decision Aid (pp 155–183) Berlin: Springer-Verlag

<3> decision rules using “if-then” statements[3]：

Greco, S, Matarazzo, B, & Slowinski, R (1998) A New Rough Set Approach to Multicriteria and Multiattribute Classification In L Polkowski, & A Skowron (Eds), Rough Sets and Current Trends in Computing (Vol 1424) Berlin, Heidelberg: Springer

MCDM现在的分类 ：

  <1> Full aggregation approach[7]：  UTADIS方法 [4]

Ishizaka, A, & Nemery, P (2013) Multi-Criteria Decision Analysis: Methods and Software United Kingdom: Wiley

包括最常用的UTADIS方法 [4] ：

Greco, S, Mousseau, V, & Slowinski, R (2010) Multiple criteria sorting with a set of additive value functions European Journal of Operational Research, 207(3), 1455–1470 https://doiorg/101016/jejor201005021

<2> Outranking approach[6] ：

Ishizaka, A, & Nemery, P (2013) Multi-Criteria Decision Analysis: Methods and Software United Kingdom: Wiley

ELECTRE方法[2] ：

Benayoun, R, Roy, B and Sussman, B (1966) Electre: Une méthode pour guider le choix en présence de points de vue multiples Note de travail, 49 （第一个提出该方法）

引用最多的是PROMETHEE方法[5]：

Brans J P, Vincke P A preference ranking organization method: The PROMETHEE method for MCDM[J] Management Science, 1985, 31(6):647- 6561（第一个提出该方法）

J Figueira; S Greco & M Ehrgott (2005) Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys Springer Verlag

Araz, C, & Ozkarahan, I (2007) Supplier evaluation and management system for strategic sourcing based on a new multicriteria sorting procedure International Journal of Production Economics, 106(2), 585–606 https://doiorg/101016/j ijpe200608008

   <3> Goal, aspiration or reference-level approach[8]

Ishizaka, A, & Nemery, P (2013) Multi-Criteria Decision Analysis: Methods and Software United Kingdom: Wiley

the data envelopment analysis (DEA) 方法[10]：

Charnes, A, Cooper, W W, & Rhodes, E (1978) Measuring the efficiency of decision making units European Journal of Operational Research, 2(6), 429–444 https://doi org/101016/0377-2217(78)90138-8

TOPSIS[9]

Hwang, CL; Yoon, K (1981) Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications New York: Springer-Verlag

AHP[11]

Saaty, T L．The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting．New York: McGraw-Hill：Resource Allocation，1980

  <4> Non-classical MCDM approaches[3] :

基于粗糙集的决策方法：

Greco, S, Matarazzo, B, & Slowinski, R (2002) Rough sets methodology for sorting problems in presence of multiple attributes and criteria European Journal of Operational Research, 138(2), 247–259 https://doiorg/101016/s0377-2217(01) 00244-2——首先提出 Non-classical MCDM approaches

TRI-NOMFC方法[12]：

          Léger, J, & Martel, J-M (2002) A multicriteria assignment procedure for a nominal sorting problematic European Journal of Operational Research, 138, 349-364

Dempster–Shafer方法[13]:

          Dempster, A P (1967) "Upper and lower probabilities induced by a multivalued mapping" The Annals of Mathematical Statistics 38 (2): 325–339 doi:101214/aoms/1177698950

          Shafer, Glenn; A Mathematical Theory of Evidence, Princeton University Press, 1976, ISBN 0-608-02508-9

       2 排序问题(The ranking problem，也叫排名问题)涉及到生成备选方案的部分或完整的优先顺序，其目的是为决策者提供所有选项或行动的排名或评分。

       3 描述问题(The description problem)包括识别可选方案的重要特征和生成对这些特征的描述。

       4 选择问题(The choice problem)中，决策者必须从一个集合a中选择一个被评价为最佳的可选项子集。

[1]   多属性值理论 (Multi-Attribute Value Theory,MAVT)主要是让决策者可以对每个不同的属性准则提供不同的属性价值函数(attribute valuefunction)，结合每个属性价值函数再经过权重总合计算后,便得到每个方案的效用值。

[2] ELECTRE (Elimination et choix traduisant laréalité，(ELimination Et Choice Translating REality，选择消去法,1966))法，说到底还是运筹学方法。不过是换了一个形式，这种方法通过构建“级别高于关系(out ranking relationship)”的方式来淘汰劣等方案。目前纯粹的ELECTRE方法已经有I、II、III、IV、TRI几代了，每一代都是在上一代的基础上做了一些查漏补缺。

[3] 该方法包括有决策规则的方法，粗糙集是其中的代表方法(1998)。

[4] 多指标分类的效用加性判别法 （UTADIS， UTilites additives DIScriminantes）， 该方法提出了偏好函数的加法和乘法形式的方法，综合评估成一个全局分数。对每个标准评估一个分数，然后综合成一个整体分数，在这种方法中，一个标准上的差分数可以用另一个标准上的好分数来补偿，众所周知的UTADIS是在这种方法中开发的第一个排序方法。

[5] 丰富度评估的偏好排序组织方法（1985, Preference ranking organization method for enrichment evaluation， PROMETHEE,） 是多属性决策方法的一种,此方法无需对评价指标进行无量纲和规范化处理,避免了数据预处理导致的信息缺失和结果偏离,使评价结果更加客观和科学。该方法主要是基于方案的两两比较,通过级别高于关系的概念来解决多属性决策问题。

步骤：一是确定优先函数,根据优先函数计算出每个方案“正 流量”和“负流量”(PROMETHEE I －部分排序)，具体地包括六种典型的优先函数：一般准则、拟准则、线性优先关系准则、高斯准则、无差别区间的线性优先关系准则、分级准则；二是确定评价指标权重并定义方案间的模糊关系；三是根据“正 流量”和“负流量”计算出“净流量”(PROMETHEE II－完全排序)。

[6]  建立方案和方案间的优势关系以淘汰较差的方案，若属于级别高于关系(out ranking relationship)，即方案i优于方案j 。 级别高于关系(out ranking relationship)的重要贡献是可以去寻找到指标或其他参数（阈值和切割水平）。

[7] 见引用 [2]

[8]  这是在每个标准上定义参考水平(目标)，然后确定最接近或者最远离（根据实际需要）这个理想参考水平的选项。

[9] 逼近理想解 法 （1981,  TOPSIS， Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution），该方法中的核心就是提出最优解和最劣解。然后把备选方法拿来比较，如果有一个方案无限接近最优解、远离最劣解，那么这就是天选之解，所以TOPSIS法也叫做“ 优劣解距离法 ”。

[10] 数据包络分析法（1978, DEA, the data envelopment analysis） 是常用的分析方法，DEA方法及其模型自1978年由美国著名运筹学家ACharnes和WWCooper提出，DEA是一个线形规划模型，表示为产出对投入的比率。通过对一个特定单位的效率和一组提供相同服务的类似单位的绩效的比较，它试图使服务单位的效率最大化。如今单纯的DEA方法基本都已经到了三阶段DEA分析了。主要用于多投入、多产出的效率评价。适用经济类分析。

[11]  层级分析程序法(Analytic Hierarchy Process,AHP) ，它也是属于运筹学的范畴，同样顾名思义，就是把关系错综复杂的决策问题分成1234的层次来分析。AHP方法将选出的各属性分层以后，通过构造判断矩阵，再依据权重进行赋权计算，然后根据结果排序。

       这种方法备受诟病的一个原因就是，其中的元素确定和权重确定是主观确定的，因此，拍脑门或者“造数据”大行其道。后来，1996年，美国TLSaaty教授提出了网络分析法（ANP），这种方法改掉了拍脑门的权重确定法，虽然一脉相承于AHP，但是它更复杂了，也需要借助软件来计算了。它自觉高级的地方在于，它不认为问题的元素可以简单的分层的，这些元素之间有错综复杂的关系，像网络。

[12] TRINOMFC(2002, TRI NOMinal base sur des Fonctions Criteres) 其分配是基于确定一个对象和其典型对象所描述的每个类别之间的相似性评级。对于每个标准，将引入一个表示相似性指数的函数，以便对两个对象之间的相似性概念进行建模。每个指标定义这样一个函数，其值在0到1之间，这个值将远远大于这个标准的两个动作之间的相似性。

[13] 置信函数理论 (1967) ，也被称作 证据理论 或 Dempster–Shafer theory(DST) ，是用于与不确定性推理，具有如概率，可能性，并理解连接到其他框架的总体框架 不精确概率理论 。该理论首先由Arthur P Dempster在统计推断的背景下引入，后来由Glenn Shafer 发展(1976)成为建模认知不确定性的一般框架—— 证据 的数学理论。该理论允许人们将来自不同来源的证据结合起来，并得出一定程度的置信度（由称为置信函数的数学对象表示），该置信度将所有可用的证据都考虑在内。

根据决策系统的约束性与随机性原理,可分为确定型决策和非确定型决策。确定型决策:在一种已知的完全确定的自然状态下,选择满足目标要求的最优方案。非确定型决策:当决策问题有两种以上自然状态,哪种可能发生是不确定的,在此情况下的决策称为非确定型决策。非确定型决策又可分为两类:当决策问题自然状态的概率能确定,即是在概率基础上做决策,但要冒一定的风险,这种决策称为风险型决策;如果自然状态的概率不能确定,即没有任何有关每一自然状态可能发生的信息,在此情况下的决策就称为完全不确定型决策。安全决策主要应用非确定型决策。

什么是决策

时至今日，对决策概念的界定不下上百种，但仍未形成统一的看法，根据经典决策书籍《决策必读12篇》所示，基本有以下三种理解：

编辑搜图

　　一是把决策看作是一个包括提出问题、确立目标、设计和选择方案的过程。这是广义的理解。

　　二是把决策看作是从几种备选的行动方案中作出最终抉择，是决策者的拍板定案。这是狭义的理解。

　　三是认为决策是对不确定条件下发生的偶发事件所做的处理决定。这类事件既无先例，又没有可遵循的规律，做出选择要冒一定的风险。也就是说，只有冒一定的风险的选择才是决策。这是对决策概念最狭义的理解。以上对决策概念的解释是从不同的角度作出的，要科学地理解决策概念，有必要考察决策专家赫伯特·西蒙在决策理论中对决策内涵的看法。

　　一般理解，决策就是做出决定的意思，即对需要解决的事情做出决定。按汉语习惯，“决策”一词被理解为“决定政策”，主要是对国家大政方针做出决定。但事实上，决策不仅指高层领导做出决定，也包括人们对日常问题做出决定。如某企业要开发一个新产品，引进一条生产线， 某人选购一种商品或选择一种职业， 都带有决策的性质。可见，决策活动与人类活动是密切相关的。

　　正确理解决策概念，应把握以下几层意思：

　　（1）决策要有明确的目标

　　决策是为了解决某一问题，或是为了达到一定目标。确定目标是决策过程第一步。决策所要解决问题必须十分明确，所要达到的目标必须十分具体。没有明确的目标，决策将是盲目的。

　　（2）决策要有两个以上备方案

　　决策实质上是选择行动方案的过程。如果只有一个备选方案，就不存在决策的问题。因而，至少要有两个或两个以上方案，人们才能从中进行比较、选择，最后选择一个满意方案为行动方案。

　　（3）选择后的行动方案必须付诸于实施

　　如果选择后的方案，束之高阁，不付诸实施，这样，决策也等于没有决策。决策不仅是一个认识过程，也是一个行动的过程。

　　决策是人类社会自古就有的活动，决策科学化是在20世纪初开始形成的。二次世界大战以后，决策研究在吸引了行为科学、系统理论、运筹学、计算机科学等多门科学成果的基础上，结合决策实践，到20世纪60年代形成了一门专门研究和探索人们作出正确决策规律的科学——决策学。决策学研究决策的范畴、概念、结构、决策原则、决策程序、决策方法、决策组织等等，并探索这些理论与方法的应用规律。随着决策理论与方法研究的深入与发展，决策渗透到社会经济、生活各个领域，尤其应用在企业经营活动中从而也就出现了经营管理决策。

决策的类型

现代企业经营管理活动的复杂性、多样性，决定了经营管理决策有多种不同的类型。

　　（一）按决策的影响范围和重要程度不同，分为战略决策和战术决策

　　战略决策是指对企业发展方向和发展远景做出的决策，是关系到企业发展的全局性、长远性、方向性的重大决策。如对企业的经营方向、经营方针、新产品开发等决策。战略决策由企业最高层领导做出。它具有影响时间长、涉及范围广、作用程度深刻的特点，是战术决策的依据和中心目标。它的正确与否，直接决定企业的兴衰成败，决定企业发展前景。

　　战术决策是指企业为保证战略决策的实现而对局部的经营管理业务工作做出的决策。如企业原材料和机器设备的采购，生产、销售的计划、商品的进货来源、人员的调配等属此类决策。战术决策一般由企业中层管理人员做出的。战术决策要为战略决策服务。

　　（二）按决策的主体不同，分为个人决策和集体决策

　　个人决策是由企业领导者凭借个人的智慧、经验及所掌握的信息进行的决策。决策速度快、效率高是其特点，适用于常规事务及紧迫性问题的决策。个人决策的最大缺点是带有主观和片面性，因此，对全局性重大问题则不宜采用。

　　集体决策是指由会议机构和上下相结合的决策。会议机构决策是通过董事会、经理扩大会、职工代表大会等权力机构集体成员共同做出的决策。上下相结合决策则是领导机构与下属相关机构结合、领导与群众相结合形成的决策。集体决策的优点是能充分发挥集团智慧，集思广益，决策慎重，从而保证决策的正确性、有效性；缺点是决策过程较复杂，耗费时间较多。 它适宜于制定长远规划、 全局性的决策。

　　（三）按决策总是是否重复，分为程序化决策和非程序化决策

　　程序化决策，是指决策的问题是经常出现的问题，已经有了处理的经验、程序、规则，可以按常规办法来解决。故程序化决策也称为“常规决策”。例如，企业生产的产品质量不合格如果处理？商店销售过期的食品如何解决？就属程序化决策。

　　非程序化决策是指决策的问题是不常出现的，没有固定的模式、经验去解决，要靠决策者做出新的判断来解决。非程序化决策也叫非常规决策。如企业开辟新的销售市场、商品流通渠调整，选择新的促销方式等属于非常规决策。

　　（四）按决策问题所处条件不同，分为在完全确知条件下的决策、风险型决策和在未完全确知条件下的决策

　　1．在完全确知条件下的决策

　　它是指决策过程中，提出各备选方案在确知的客观条件下，每个方案只有一种结果，比较其结果优劣作出最优选择的决策。确定型决策是一种肯定状态下的决策。决策者对被决策问题的条件、性质、后果都有充分了解，各个备选的方案只能有一种结果。这类决策的关键在于选择肯定状态下的最佳方案。

　　2．风险型决策

　　它是指这样一类的决策。在决策过程中提出各个备选方案，每个方案都有几种不同结果可以知道，其发生的概率也可测算，在这样条件下的决策，就是风险型决策。例如某企业为了增加利润，提出两个备选方案： 一个方案是扩大老产品的销售； 另一个方案是开发新产品。不论哪一种方案都会遇到市场需求高、市场需求一般和市场需求低几种不同可能性，它们发生的概率都可测算，若遇到市场需求低，企业就要亏损。因而在上述条件下决策，带有一定的风险性，故称为风险型决策。风险型决策之所以存在，是因为影响预测目标的各种市场因素是复杂多变的， 因而每个方案的执行结果都带有很大的随机性。决策中， 不论选择哪种方案， 都存在一定的风险性。

　　3．在未完全确知条件下的决策

　　它是指这样一类的决策，在决策过程中提出各个备选方案，每个方案有几种不同的结果可以知道，但每一结果发生的概率无法知道。在这样条件下，决策就是未确定型的决策。它与风险型决策的区别在于：风险型决策中，每一方案产生的几种可能结果及其发生概率都知道，未确定型决策只知道每一方案产生的几种可能结果，但发生的概率并不知道。这类决策是由于人们对市场需求的几种可能客观状态出现的随机性规律认识不足，就增大了决策的不确定性程度。

决策研究

利用系统科学、管理科学、行为科学、科学学、未来学和技术经济学等学科进行的综合探讨活动。它是以上各学科的知识综合体，对不同层次，不同尺度的社会系统中的组织．管理和决策问题进行综合研究。其研究的范围主要放在科学技术经济、决策、规划、管理、科技方法以及技术、工程咨询等方面的问题上。其目的是为各级各类管理与决策提供模式服务与科学计量。其研究方法的主要特点为在充分调查研究、如实掌握数据资料的基础上，进行定性与定量相结合的系统分析和论证．从而得出正确的预断和科学的决策以指导各项工作的实践获得理想的效果。它在体育领域中的决策研究中为其提高成效，减少失误是必不可少的。

决策分析

　　决策分析一般分四个步骤：

　　(1)形成决策问题，包括提出方案和确定目标；

　　(2)判断自然状态及其概率；

　　(3)拟定多个可行方案；

　　(4)评价方案并做出选择。

　　常用的决策分析技术有：确定型情况下的决策分析．风险型情况下的决策分析，不确定型情况下的决策分析。

　　(1) 确定型情况下的决策分析。确定型决策问题的主要特征有4方面：

　　一是只有一个状态，

　　二是有决策者希望达到的一个明确的目标。

　　三是存在着可供决策者选择的两个或两个以上的方案，

　　四是不同方案在该状态下的收益值是清楚的。

　　确定型决策分析技术包括用微分法求极大值和用数学规划等。

　　(2)风险型情况下的决策分析。这类决策问题与确定型决策只在第一点特征上有所区别：风险型情况下，未来可能状态不只一种，究竟出现哪种状态，不能事先肯定，只知道各种状态出现的可能性大小(如概率、频率、比例或权等)。常用的风险型决策分析技术有期望值法和决策树法。

　　期望值法是根据各可行方案在各自然状态下收益值的概率平均值的大小，决定各方案的取舍。

　　决策树法有利于决策人员使决策问题形象比，可把各种可以更换的方案、可能出现的状态、可能性大小及产生的后果等，简单地绘制在一张图上，以便计算、研究与分析，同时还可以随时补充和不确定型情况下的决策分析。如果不只有一个状态，各状态出现的可能性的大小又不确知，便称为不确定型决策。

　　常用的风险型决策分析方法有：

　　a．乐观准则。比较乐观的决策者愿意争取一切机会获得最好结果。决策步骤是从每个方案中选一个最大收益值，再从这些最大收益值中选一个最大值，该最大值对应的方案便是入选方案。

　　b悲观准则。比较悲观的决策者总是小心谨慎，从最坏结果着想。决策步骤是先从各方案中选一个最小收益值，再从这些最小收益值中选出一个最大收益值，其对应方案便是最优方案。这是在各种最不利的情况下又从中找出一个最有利的方案，

　　c等可能性准则。决策者对于状态信息毫无所知，所以对它们一视同仁，即认为它们出现的可能性大小相等。于是这样就可按风险型情况下的方法进行决策。

　　d四方五步分析表法。以确认、地点、时间、广度四个方面为纵轴以探询问题、明确绩效偏离现象、进行最接近的逻辑比较，明确有何差异之处、明确有何变动为横轴进行决策分析。