55、复杂决策与决策支持中的系统方法解析

复杂决策与决策支持中的系统方法解析

1. 引言

决策问题广泛存在于众多科学领域和实际应用中，具有很强的跨学科性。不过，这里不打算从不同学科视角全面探讨决策，而是聚焦于决策的特定方面。将决策视为对计划活动的信息处理，并仅考虑规范性决策，是本文的核心范畴。规范性决策假定能获取决策所需的全部信息，因此不涉及心理学或认知科学等学科所研究的诸多重要决策方面。

决策与信息处理的关联，自然地将后续讨论置于信息科学、工程以及信息系统领域。本文提出一种基于工厂的统一方法来描述决策过程，进而引出“决策系统”的概念，它涵盖决策主体和决策对象，即决策者。后续讨论限定于特定信息系统作为决策者，而非人类。这种系统通过处理决策工厂及其环境的输入信息来做出决策。

从信息系统角度看，区分决策系统和决策支持系统至关重要。决策支持系统是一类重要的信息系统，在现实世界应用广泛。设计这两类决策系统需开展多项活动，其中以数学模型形式构建决策工厂的形式化表示，以及设计决策者的功能最为关键。为实现特定信息系统，需要软件工程师参与；对于决策支持系统，还需恰当发挥用户的关键作用。本文重点关注设计有效决策者的活动，即决策方法和算法。在讨论中，暂不涉及实现问题，仅在必要时考虑以数学模型表示决策工厂，以助于理解核心内容。

运筹学、控制理论和优化是本文所涉方法和算法的重要来源。在介绍特定决策问题时，将参考并运用这些领域的相关成果。本文选取了几个不同应用场景下的复杂决策问题，这些问题由弗罗茨瓦夫科技大学智能决策支持系统部门近年研究。这些决策问题的复杂性在于需要做出多个相互关联的决策，简单分解可能导致结果恶化。因此，采用系统范式进行研究，即考虑决策间的相互联系，能提升联合决策的质量。尽管系统范式看似不言而喻，如亚里士多德所