决策科学

决策科学

传统的决策依靠决策者个人的经验，凭直觉判断，因而决策被认为是一种艺术和技巧。近40年来，由于生产规模的扩大和自动化技术的应用，使得管理的性质和环境都发生了巨大的变化，因而管理决策问题不仅数量多，而且复杂程度高，难度大。显然，在这种情况下，以领导者的艺术、洞察力、理智和经验为基础的传统决策方法就远远不能满足日益复杂的管理决策的需要了，决策科学化就被提上了日程。决策的科学化，一方面是现实管理提出的要求，另一方面是计算机和近代数学的发展，为它提供了实现的可能性。目前，决策科学化正在向以下一些方向发展：

（一）用信息系统支持和辅助决策

20世纪80年代初，计算机企业管理应用的重点逐渐由事务性处理转向企业的管理、控制、计划和分析等高层次决策制定方面，国内外相继出现了多种高功能的通用和专用决策支持系统。如SIMPLAN、IFPS、GPLAN、EXPRESS、EIS、EMPIRE、GADS、WSICALC、GODDESS、GPCDSSG等都是很流行的决策支持系统软件。

随着决策支持系统与人工智能相结合，出现了智能化决策支持系统（IDSS），DSS与计算机网络相结合，出现了群体决策支持系统（GDSS）。

现在决策支持系统已逐步推广"应用于大、中、小企业中的预算与分析、预测与计划、生产与销售、研究与开发等职能部门，并开始用于军事决策、工程决策、区域规划等方面。

（二）定性决策向定量与定性相结合的决策发展

定性决策向定量与定性相结合的决策发展是当代决策活动发展的必然趋势。现代科学中的系统工程学、仿真技术、计算机理论、科学学、预测学，特别是运筹学、布尔代数、模糊数学、泛函分析等引进决策活动，为决策的定量化奠定了基础。

但是，决策的本质是人的主观认识能力，因此它就不能不受人的主观认识能力的限制。近代决策活动的实践表明，尽管定量的数学方法与信息技术相结合，能够进行比人脑更精密更高速的逻辑推理、分析、归纳、综合与论证，但它绝不能代替人的

创造性思维。

（三）单目标决策向多目标综合决策发展

决策活动的目标本身也构成一个难以确定的庞大系统。现代决策活动的目标不是单一的，这不仅指以经济利益为核心的目标是多目标，而且还包括更广阔的社会的和非经济领域的目标。

（四）战略决策向更远的未来决策发展

决策是对未来实践的方向。原则、目标和方法等所作的决定，所以决策从本质上说乃是对应于未来的。为了避免远期可能出现的破坏造成的亏损抵消甚至超过近期的利益，要求战略决策在时域上向更遥远的未来延伸。

[决策问题的类型]

决策问题的范围很广。计划、调度命令、政策、法规、发展战略、体制结构、系统目标

等都属于决策范畴，但它们的结构化程度不同。按问题的结构化程度不同可将决策划分为三种类型：结构化决策、半结构化决策和非结构化决策。

（一）结构化决策

结构化决策问题相对比较简单、直接，其决策过程和决策方法有固定的规律可以遵循，能用明确的语言和模型加以描述，并可依据一定的通用模型和决策规则实现其决策过程的基本自动化。早期的多数管理信息系统，能够求解这类问题，例如，应用解析方法，运筹学方法等求解资源优化问题。

（二）非结构化决策

非结构化决策问题是指那些决策过程复杂，其决策过程和决策方法没有固定的规律可以遵循，没有固定的决策规则和通用模型可依，决策者的主观行为（学识、经验、直觉、判断力、洞察力、个人偏好和决策风格等）对各阶段的决策效果有相当影响，往往是决策者根据掌握的情况和数据临时作出决定。

（三）半结构化决策

半结构化决策问题介于上述两者之间，其决策过程和决策方法有一定规律可以遵循，但又不能完全确定，即有所了解但又不全面，有所分析但又不确切，有所估计但又不确定。这样的决策问题一般可适当建立模型，但无法确定最优方案。

决策问题的结构化程度并不是一成不变的，当人们掌握了足够的信息和知识时，非结构化问题有可能转化为半结构化问题，半结构化问题也有可能向结构化转化，因此，决策问题的转化过程是人们对客观事物不断提高认识的过程。通常认为，管理信息系统主要解决结构化的决策问题，而决策支持系统则以支持半结构化和非结构化问题为目的。

决策分类与决策方法

分类是指根据事物的异同将其分成不同类别的过程。对事物的科学分类一般需符合以下原则：第一，所分各类必须能够容纳全部被分类的事物；第二，在所分成的不同种类的事物之间必须存在基本的差异；同一种类事物之间又必须具有基本的共性。分类的过程是人们对事物的归纳、综合，抓住事物的本质即共性的过程，又是对这种本质进行分析和演绎的过程。在归纳、综合的过程中，层次越高共性越强，层次越低特性越明显。

一、按决策系统属性分类

（一）层次性与边界性

决策系统的层次与边界性说明，决策系统处在一定的层次之中，具有一定的边界，被限定在一定的范围之内。因此根据层次性与边界性，决策可分为个人决策、团体决策、国家决策和国际决策。从个人决策向国际决策的过滤与发展，表现了决策系统的层次越来越高，影响的范围越来越广，而国际型决策将是不断发展与完善的历史趋势。

（二）多义性与同态性

决策系统的多义性与同态性说明，任何一个具体的决策系统都具备着多种性质。对同一决策系统人们从不同的角度观察和衡量就可得到不同的价值准则，从而确定不同的目标。当从一种单一的主要目标进行决策时，就构成了单个目标决策，而综合考虑决策系统所能达到的多个目标时，就构成了多个目标决策。从单个目标决策向多个目标决策发展是决策的发展趋势。在实际决策过程中，经过对系统目标的分析，一般有两种可能采取的手段，一种是在多个目标中抓住主要目标作为系统的目标，然后对非主要目标进行概略的分析；另一种是将多个目标用统一的价值准则规范化，化多个目标为单个目标。

（三）约束性与随机性

根据决策系统的约束性与随机性原理，决策系统可分为确定型决策和非确定型决策。

1、确定型决策：指决策系统的全部事实都能准确地列举出来，即每一种抉择在决策系统的约束条件下，只有一种可能结果时的决策。这种决策的决策过程只是简单地从全部可供选择的方案中挑选出惟一的一个方案。这时决策者确信他采取的决策只能导致一促结果。

2、非确定型决策：指由于决策系统的随机性，使得决策系统的全部状态不能准确地列举出来，即每一抉择有非单一可能的结果时的决策。这种非单一可能结果的发生又有两种可能的情况：风险型和竞争型。

风险型决策是指通过人们大量实践后发现，对可能发生的结果有统计规律可循的决策，根据统计规律能够获得事件出现的概率分布。决策者在一次抉择过程中，尽管掌握了这种统计规律，也不能避免一定的风险。现代管理学称这种决策为风险型决策，解决风险型决策问题，一般采用以概率理论为基础的概率树决策分析法、马尔柯夫分析法和排队论等方法。

概率树是决策系统可能出现的结果及其概率的一种树状同态图模型，它为完成决策给决策者提供一种决策过程的分析图示，并对整个决策过程提供一种见解，帮助决策者检验全部可能的结果。

马尔柯夫分析法用于描述一个概率动态系统的行为过程，它为决策者根据事态发展的可能性提供经过科学预测的未来信息。它是利用决策系统的某一变量的现在状态和动向预测该变量未来的状态及其动向的一种分析方法。这种分析方法广泛用于新产品销售、服务系统和库存系统等决策领域。