基于前景理论的决策模型研究_杨建池
前景理论与投资者决策行为研究
前景理论与投资者决策行为研究在金融市场中，投资者的决策行为一直是一个备受关注的研究领域。
为了更好地理解投资者的决策行为，学者们提出了前景理论，该理论对投资者的决策行为产生了深远的影响。
前景理论是由诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基于1979年提出的。
该理论认为，人们的决策行为受到风险偏好和风险规避的影响。
根据前景理论，人们对于盈利和亏损的感受是不对等的，即人们对于亏损的敏感度要大于盈利的敏感度。
这种不对称的感受使得人们在决策时更加谨慎，更倾向于规避风险。
在投资领域中，前景理论对投资者的决策行为产生了重要的影响。
根据前景理论，投资者更容易接受小概率的高回报，而对于大概率的低回报则更加谨慎。
这就解释了为什么有些投资者愿意冒险去追求高回报，而有些投资者则更倾向于保守投资。
前景理论还提出了“损失厌恶”的概念，即人们对于损失的厌恶程度要大于对于同等金额的盈利的喜爱程度。
这种损失厌恶的心理使得投资者更加倾向于保守投资，避免风险。
例如，当股票价格下跌时，投资者往往更容易选择卖出，以避免进一步的损失，而当股票价格上涨时，投资者则更容易选择持有，以期待更高的收益。
除了对投资者的决策行为产生影响外，前景理论还对投资者的投资组合选择产生了重要的影响。
根据前景理论，投资者更倾向于将资金分散投资于多个资产，以降低风险。
这与传统的现代投资组合理论中的资本资产定价模型（CAPM）有所不同，后者认为投资者应该追求最大化预期回报。
前景理论还解释了为什么投资者往往对于已经持有的股票更加偏爱。
根据前景理论，投资者对于已经持有的股票形成了一种“终端价值”的心理，即他们认为已经持有的股票具有一种特殊的价值，不愿意轻易卖出。
这种心理使得投资者更加倾向于持有股票，而不愿意卖出。
然而，前景理论也存在一些局限性。
首先，前景理论忽视了投资者的理性行为。
虽然前景理论提供了对投资者决策行为的解释，但它并不能解释所有的决策行为。
浅谈基于证据理论的前景构建方法论文
浅谈基于证据理论的前景构建方法论文浅谈基于证据理论的前景构建方法论文引言前景理论是在大量实验的基础上，对决策者在不确定情境下的决策行为进行研究而得到的种描述性决策理论，能够较为合理地解释期望效用理论中存在的如Allias悖论、Ellsberg悖论等问题。
该理论将决策过程分为“编辑”和“评价”两个阶段：1）在编辑阶段，决策者将方案的各种可能结果编辑为相对于某个参照点的收益或损失；2）在评价阶段，决策者结合方案结果的价值函数和结果发生可能程度的概率权重函数对方案进行优劣评价，并据此开展决策。
目前，有关前景理论的研究主要可以划分为理论拓展和应用探索两个方面。
在理论拓展方面，学者们主要围绕结果价值、概率权重的函数定义形式和参数估计方法等问题开展研究。
如：Levy等利用前景随机占优准则检验s 形价值函数的假设；N1arC0等对皮尔逊效用函数参数族开展了研究，并类比效用函数指出应用皮尔逊方程对权重函数进行参数估计是有可能实现的；Takahashi等利用心理物理学的有关理论和法则，推导了Prelec形式的概率权重函数，并指出基于心理物理学的权重函数研究将会成为未来的个研究方向；Neilson等对累积前景理论的参数估计进行了探索，通过实验发现没有个估计参数能同时解释行为、Allias悖论行为或其他选择模式。
在应用探索方面，前景理论作为种重要的行为决策技术应用于解决各种背景下的现实决策问题。
如：Fan等将前景理论引入到决策分析过程之中，提出了种考虑抱负水平的多属性决策方法；Coelho等基于前景理论提出了种规划模型，研究共同农业政策（CAP）对农民行为的影响；池丽旭等系统分析了投资者的行为偏差和风险偏好特征，在此基础上进步确定了决策者投资过程中的参考价格水平。
可以发现，无论是在理论拓展方面还是在应用探索方面，现有的关于前景理论的成果都是从“评价”阶段展开的，它们对促进该理论逐步走向成熟起到了至关重要的作用。
但是，这些理论的构建和应用的开展都建立在前景己知的基础之上，或者说都假设方案所有可能出现的结果及其发生概率己经被完全认知出来。
《基于前景理论的评分预测算法研究》范文
《基于前景理论的评分预测算法研究》篇一一、引言随着互联网的快速发展，用户评分系统在许多领域得到了广泛应用，如电商平台的商品评价、社交网络的用户评价等。
评分预测算法旨在根据用户的历史行为和偏好，预测其对新项目的评分，以提供更加个性化的推荐服务。
然而，传统的评分预测算法往往忽略了人们在面对不同选择时所表现出的心理特征。
因此，本文提出了一种基于前景理论的评分预测算法，以更好地反映用户的决策过程和偏好。
二、前景理论概述前景理论是一种描述人们在面临风险决策时的心理行为的经济学理论。
该理论认为人们在评估潜在收益和损失时，往往会表现出不对称的态度，对损失的反应更为敏感。
在决策过程中，人们关注的不仅仅是结果的期望值，还包括结果的不确定性、概率等。
因此，将前景理论引入评分预测算法中，有助于更准确地捕捉用户的偏好和决策过程。
三、基于前景理论的评分预测算法1. 算法设计思路本文提出的基于前景理论的评分预测算法，首先需要构建用户的历史行为和偏好数据集。
然后，通过引入前景理论中的价值函数和权重函数，将用户的评分行为转化为具有心理特征的前景值。
接着，根据前景值进行评分预测，以反映用户的真实偏好。
2. 算法实现步骤（1）数据预处理：收集用户的历史行为和偏好数据，包括用户对项目的评分、浏览记录、购买记录等。
（2）构建价值函数和权重函数：根据前景理论，构建反映用户心理特征的价值函数和权重函数。
价值函数用于衡量用户对不同评分的心理感受，权重函数用于反映用户对不同结果的不确定性和概率的关注程度。
（3）计算前景值：根据价值函数和权重函数，计算每个项目对用户的可能前景值。
前景值反映了用户在面对不同项目时的心理决策过程。
（4）评分预测：根据计算得到的前景值，进行评分预测。
可以采取多种预测方法，如回归分析、机器学习等。
（5）结果输出：将预测的评分结果输出，以供推荐系统使用。
四、实验与分析为了验证基于前景理论的评分预测算法的有效性，我们进行了实验分析。
一种基于前景理论的灰色多属性风险型决策方法
Ｊ
＝
互（ ∑ ） ∑ 。
㈠： １ （） ２
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（ ∑
２
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鉴 墨 ：
。 Ｉ 一 １
（ ４ ）
Ｉ 一 Ｉ ¨
从 而得 到 各 属 性 的 标 准 化 灰 色 风 险 决 策 矩 阵 为 （ ） ＝ （ （ ） ， ｏ ｏ ） ＝１ ２ … ，． ，， ｒ ／ ， 根 据属性 “ 的状 态 ｓ 发 生 的主 观概 率 ｐ ， 以及
１ 基 于前 景理 论 的灰 色 多 属 性 风 险 型
决策 模 型
１ １ 问 题 描 述 ．
设 某 灰 色 多 属 性 风 险 型 决 策 问 题 ， 案 集 为 方
Ａ ＝（ ， ： … ， ） 属 性 集 Ｕ ＝ （ ，： … ， ， 。Ａ ， Ａ ， 。“ ， “ ）
们 对决 策 方案往 往 存 在 着 主 观上 的风 险 偏 好 ， 这 而
Ｊ ｌ
ｒ ｏ）＝∑ ’ （ （ ｏ）
ｆ ３ ）
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（） ５
式 中 ： ［ ，１ Ａ Ｅ ０和式 （ ）得 各 方 案 与 正 、 ４ ５ 负理 想 方 案 的
在 前 景理论 中 ， 照点 的选 取尤 为重要 ， 策者 参 决
摘
要 ： 对 属 性 权 重 完 全 未 知且 属性 值 为 区 间 灰 数 的 多 属 性 风 险 型 决 策 问 题 ， 出 了一 种 基 于 前 景 理 论 的 针 提
决 策 方 法 ． 先 将 原 始 风 险 决 策 矩 阵 标 准 化 ， 以 此 构 造 正 、 理 想 方 案 ， 据 各 方 案 与 正 、 理 想 方 案 的关 首 并 负 根 负 联 系 数 ， 用 离 差 最 大 化 优 化 模 型 求 解 属 性 权 重 ； 后 在 前 景 理 论 和 灰 色 关 联 分 析 方 法 的 基 础 上 构 建 前 景 价 利 然 值 函数 和 权 重 函数 ， 而 依 据 各 方 案 综 合 前 景值 的 大 小 确 定 出方 案 的 优 劣 排 序 ． 后 通 过 一 个 实 例 说 明 了该 进 最
结合生活中的实例论述前景理论价值函数模型的特点
结合生活中的实例论述前景理论价值函数模型的特点价值函数就是边际效用递减在正负两个象限表现的集合，在正象限代表了人们获得收益时的效用递减，在负象限则代表人们遭受损失时的效用递减。
也就是说损失的时候也符合这个规律，弄丢10块钱和弄丢20块钱之间的心理差别远远大于弄丢1000块和1010块之间的差别。
而对这个价值函数曲线的研究，使得一位心理学家，同时也是2002年的诺贝尔经济学奖获得者，丹尼尔·卡尼曼提出了“前景理论”。
前景理论是描述和预测人们在面临风险决策过程中表现与传统期望值理论和期望效用理论不一致的行为的理论。
简单来说发现人们在面对得失时的风险偏好行为不一致，在面对“失去”的时候会去追求风险，而面对“得到”的时候却表现得规避风险。
我们用两个生活问题作为例子来说明这种现象，第一个问题是：给你两个选择，一是100%可以获得100美元，二是有50%的机会获得200美元，而有50%的机会将一分钱也得不到，你会选择哪个呢？大多数人都会选择前者吧。
我们继续提出第二个问题：还是给你两个选择，一是100%会损失100美元；二是有50%的机会损失200美元，有50%的机会一分钱也不会损失，这次你又会选择哪一个呢？大多数人都会选择第二个选项。
其实这两个问题在经济学上来说他们的本质是一样的，选择前一个选项则代表100%的获得或者损失一个确定的、但是较小的金额，而选择第二个选项在数学理论上来说和第一个选项没有区别，数学期望值都是获得或者损失100美元，但却有机会可以增加收益或者避免损失。
而大多数人在面对两个问题的时候选择却截然不同。
因为人们在面对收益的时候会变得更保守，更不希望承担风险，但是在面对损失的时候只要有对应的机会能让我们避免损失，就会变得愿意承担风险。
这种心理在股票投资中非常常见，比如你同时买入了两只股票，一段时间过后，一只股票涨了10%，而另一只跌了10%，这时候很多人就会卖掉上涨了的那只，而留着下跌的那只，希望有一天它还能再涨回来，解套了再卖。
大学管理学考试(习题卷41)
大学管理学考试(习题卷41)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]决策树是（ ）方法的一种。
A)概率B)效用C)期望值D)边际分析2.[单选题]马克斯·韦伯认为,作为理想组织形式基础的权威是( )。
A)个人崇拜式权威B)理性-合法权威C)传统式权威D)继承式权威3.[单选题]决策过程中不能只是强调需要，而不考虑可能性，这一观点体现的是决策的（ ）A)风险性B)可行性原则C)对比择优原则D)系统性原则4.[单选题]“事事有人做,人人有事做”反映的管理职能是A)计划B)组织C)领导D)控制5.[单选题]下列哪项不属于组织的特殊环境（ ）。
A)竞争者环境B)消费者环境C)经济环境D)供应者环境6.[单选题]控制的过程可以表示为A)衡量绩效一纠正偏差-确立标准B)衡量绩效-确立标准一纠正偏差C)确立标准一纠正偏差一衡量绩效D)确立标准-衡量绩效一纠正偏差7.[单选题]在20世纪八九十年代，西方的工商企业界和公共管理部门掀起了一场质量革命，戴明和朱兰被誉为A)人事管理之父B)科学管理之父C)管理过程理论之父D)质量管理之父8.[单选题]对于一个完整的决策过程来说,首先是A)明确目标B)评估效果C)拟订方案D)诊断问题9.[单选题]教育学中有一原则叫“跳一跳，摘桃子”讲的是目标的( )。
A)多样性B)可考核性C)可接受性D)挑战性10.[单选题]管理者运用表扬、奖励、晋升或者是批评、记过、降级、撤职等方法来保证命令的执行，这是指行政手段( )A)权威性B)强制性C)垂直性D)稳定性11.[单选题]对于参谋职权与直线职权，下述说发中不正确的是：（ ）A)直线职权是上级指挥下级工作的权力B)参谋职权的目的在于协助直线职权有效地完成组织目标C)两者之间是“参谋建议、直线命令”的关系D)参谋职权应受直线职权的领导12.[单选题]计划工作有广义和狭义之分，狭义的计划工作主要是指( )。
前景理论
国内外一般把路径选择模型分为以下四类：第一，确定型网络-确定型用户平衡(Determinant Network-Determinant User Equilibrium，简称DN-DUE)模型；第二，确定型网络-随机型用户平衡(Determinant Network-Stochastic User Equilibrium，简称DN-SUE)模型；第三，随机型网络-确定型用户平衡(Stochastic Network-Determinant User Equilibrium，简称SN．DUE)模型；第四，随机型网络-随机型用户平衡(Stochastic Network-Stochastic User Equilibrium，简称SN．SUE)模型。
路径选择模型一般根据其是静态还是动态，确定型还是随机型，平衡还是非平衡等将其分类。
一般静态模型假设网络条件不变，且出行者在条件不变的情况下决策，即不考虑时间因素。
对应地，动态假设每个过程按时间顺序发生，考虑时段对其的影响。
确定型模型假设用户拥有完美信息并是效用最大化者。
而随机型模型，在猜想知识的基础上，一般通过随机效用来建立模型，其中随机误差项加进各种方案的效用。
所有模型都是基于平衡或非平衡状态建立。
在一个用户平衡配流的交通模型中，流量通过用户改变路径或者变换出发时间达到平衡。
在平衡状态下，用户不再改变路径或变换出发时间。
非平衡模型则为了解决非平衡状态的交通问题，在拥挤情况下的选择模型一般属于这种类型。
在实际情况中，虽然出行者趋向于平衡，但系统永远是非平衡的。
以上模型的理论基础一般都依托于期望效用理论或者随机效用理论，暨是在肯定事件的未来结果是客观确定的前提下，进行理性人假设和充分信息假设，来分析人们的决策行为。
因此，决策研究是在确定的框架下或是在对未来可能的发展有充分认知的情况下进行的。
而在现实中结果或发生某一结果的概率决策者很少能够充分认知。
这就导致了期望效用理论和现实的背离。
基于_前景理论_的路径选择行为建模及实例分析
第 ４０ 卷 第 ７ 期
赵 凛等·基于“前景理论”的路径选择行为建模及实例分析
·８３·
１９７９ 年 由 Ｋａｈｎｅｍａｎ 和 Ｔｖｅｒｓｋｙ 在 Ｓｉｍｏｎ 的 “ 有 限 理 性”［３］的基础上提出的“前景理论”（ Ｐｒｏｓｐｅｃｔ ｔｈｅｏｒｙ） ［４］。
＝θＴｒｉｐｔ ｋＴｒｉｐ＋σθＥａｒｌ（ｙ
ＴＷｏｒｋ－
Ｔｋ－
ｔ
） ｋ
Ｔｒｉｐ
＋（
１－ σ） θＬａｔ（ｅ
Ｔｋ＋ｔ
－ ｋ
Ｔｒｉｐ
ＴＷｏｒｋ）
＝［θＴｒｉｐ－ σθＥａｒｌｙ＋（
１－
σ）
θＬａｔｅ］ｔ
ｋ Ｔｒｉｐ
＋［σθＥａｒｌｙ－（ １－ σ） θＬａｔｅ（］ ＴＷｏｒｋ－ Ｔｋ）
（ ２）
式中： θＴｒｉｐ、θＥａｒｌｙ、θＬａｔｅ 分别代表了在途中出行时间的单
位时间成本、早到延迟时间的单位时间成本、晚到延迟
时 间 的 单 位 时 间 成 本 。 按 照 Ｓｍａｌｌ［６］ 的经验结果， 应
" 有θＬａｔｅ ＞ θＴｒｉｐ ＞ θＥａｒｌｙ。σ为 ０￣１ 的变量，
０ σ＝
１
ｉｆ Ｔ ＞Ｔ Ａｒｒｉｖａｌ Ｗｏｒｋ 。
ｉｆ
Ｔ ≤Ｔ Ａｒｒｉｖａｌ
Ｗｏｒｋ
２．２ 参照点 （Ｒｅｆｅｒ ｅｎｃｅ Ｐｏｉｎｔ） 的选择
２ 基于“前景理论”的出行者路径选择行为 建模
根 据“ 前 景 理 论 ”， 出 行 者 将 按 照 以 下 过 程 进 行 决 策：
（ １） 出行者主观感知各条备选路径的出行费用； （ ２） 出行者根据“参照点”， 判断若选择各条备 选路径后可能带来的“收益”与“损失”； （ ３） 出行者根据价值函数以及概率权重函数， 比 较各条备选路径的前景值， 选择具有最大前景值的路 径完成出行。 下文将根据上述步骤进行建模。 ２．１ 出行者的主观感知费用 出行者的主观感知费用是出行者进行路径选择的 主要依据。 对通勤者而言， 他们的出行具有严格的时间限 制 ， 必 须 在 工 作 开 始 时 刻 ＴＷｏｒｋ 之 前 到 达 终 点 ， 当 早 到或晚到时均会产生相关的损失。出行者在出行过程 中主要产生以下费用： （１） 出行时间费用： 指的是从出行起点到达出行 终点的行程时间产生的费用， 包括了途中等候时间； （２） 延误费用： 指的是出行者到达终点后由于没 能按照预定时间到达目的地而产生的延误费用， 无论 早到或晚到都会产生一定费用。
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摘 要：现有的决策模型大都建立在预期效用理论的基础上，这是一种纯粹理性的决策方式。但人
并不总是完全理性的。采用前景理论代替期望效用理论作为决策模型，它更符合人类实际的决策模
式，尤其是在战场这种急剧复杂和动态的环境中。首先对前景理论的提出进行了介绍，并与预期效
用理论进行了对比，然后结合一个案例对前景理论在决策行为建模中的应用方式进行了研究。最后
Abstract: The most existing decision models are based on Expected Utility Theory that is a pure rational method. However, person is not always totally rational. The decision model based on Prospect Theory describes the decision act of human being more credibly than Expected Utility Theory, especially in condition of battlefield that is extremely complex and dynamic. Firstly Prospect Theory was briefly introduced and was compared with Expected Utility Theory. Then the application pattern of Prospect Theory in decision modeling was studied via a routine choice case. Finally, the features and process of Expect Theory applied to combat decision were explained. Key words: prospect theory; decision; expected utility theory; combat simulation
第 21 卷第 9 期 2009 年 5 月
系 统 仿 真 学 报© Journal of System Simulation
Vol. 21 No. 9 May, 2009
基于前景理论的决策模型研究
杨建池 1，王运吉 1，钱大庆 1，黄柯棣 2
（1.二炮装备研究院，北京 100085；2.国防科技大学机电工程与自动化学院军用仿真研究室，长沙 410073）
YANG Jian-chi1, WANG Yun-ji1, QIAN Da-qing1, HUANG Ke-di2
(1. Ordnance Research Institute of the 2nd Artillery, Beijing 100085, China; 2. College of Mechatronics Engineering and Automation, National Univ. of Defense Technology, Changsha 410073, China)
锚定与调整启发法指的是人们在判断过程中，最初得到 的信息会产生锚定效应，人们根据可记忆的、明显的和常见 的例子和证据进行判断，从而制约对事件的估计。人们的调 整策略是指以最初的信息为参照来调整对事物的估计。调整 通常是不充分的，不同的开始会产生不同的估计，这就易于 偏离其初始价值。
定偏好的基础上，决策者通常首先会对可能发生事件的概率
引 言1
目前在作战仿真中对决策进行建模主要是专家系统方 法、神经网络方法或者是两者的结合。但不管采用哪种方式， 在建模（专家系统方法主要是构造规则库，神经网络方法则 主要是利用样本数据调整权值和阈值）的过程中，现在大都 采用理性决策模型，如期望效用理论，即按照某个原则或多 个原则的综合，如风险最小、效用最大等，对规则的优先级 或数据的权值进行计算并选用与其效用最大的决策。期望效 用理论从逻辑和推理的角度阐述了人们应该如何去做，是完 全理性的行动方式。而在实际中，人们往往并不是完全理性 的进行决策，并且面临不同的态势其偏好也不相同，在战争 环境中尤其如此。而前景理论则通过一系列的实验，试图描 述人们在实际的决策过程中是如何做的。
分布做出估计，然后对其决策产生的后果做出预期，最后，
决策者将遵循统计学的基本原则对所有可得信息做出分析
处理，并做出最终的抉择。该原理假定，每个决策者都有一
个实值的效用函数，效用函数以决策者行为可能产生的结果
为自变量。自变量共有 i 个可能的取值 x1, x2 ,", xi 。假设现 有行为 a 和行为 b 供决策者选择。行为 a 将会使自变量 xi 以 Pi 的概率实现，而行为 b 使 xi 的发生概率为 qi。决策者 选择 a 而放弃 b 当且仅当选择 a 所导致的效用函数期望值大
iห้องสมุดไป่ตู้
i
相对于某一参考水平 x0 的偏离值。这意味着决策者的决策
受两个过程的影响：一方面是主观价值的影响，亦即价值函
数；另一方面是决策者对概率的感知，亦即权重函数。
两个理论模型之间主要有三点区别：
第一，在前景理论中，决策者并不特别在意决策所带来
的效益值的绝对水平，而是在意决策所造成的效益值相对于
参考水平的变化。参考水平可以是决策者的现有的起始效益
值，这样损失和收益的定义也是相对于起始效益值的。但同
时参考水平也可以是决策者在现有效益和对未来的预期基
础上的渴望达到的效益水平。参考水平假设使我们可以解释
为什么人们面对同一问题的不同的表述方式时会做出截然
不同的选择。
第二，前景理论采用价值函数 v 取代了预期效用理论中 的效用函数 u，以效益值的变化为自变量，而且函数形式呈 S 形。也就是说它是收益的凹函数和损失的凸函数，见图 1。 同时，价值函数在损失和收益两个方向上呈现递减的敏感
于 b 所带来的期望值，即 ∑ piu(xi ) > ∑ qiu(xi ) 。
i
i
而相比较而言，前景理论假设有两个实值函数：价值函
数 v 和决策权重函数 π ，分别替代预期效用理论的预期效用 函数和主观概率模型。具体来说，前景理论将决策过程细分
为两个阶段：编辑阶段和估值阶段。编辑阶段是对不同的可
能性结果进行初步分析，建立适当的参考水平，得出简化的
基金项目：国家自然科学基金 (60704038)
作者简介：杨建池(1979-), 男, 山东潍坊人, 助理研究员, 研究方向为作
战仿真；王运吉(1956-), 男, 河北晋州人, 研究员, 研究方向为作战仿
真；黄柯棣(1940-), 男, 湖南长沙人, 教授, 博导, 研究方向为系统仿真、
虚拟现实、控制理论与工程。
典型性启发法指的是在不确定性条件下，人们会关注一 个事物与另一个事物的相似性，以推断第一个事物与第二个 事物的类似之处。人们假定将来的模式会与过去相似并寻求 熟悉的模式来做判断，并且不考虑这种模式的原因或者模式 重复的概率。举例来说, 当谈到护士时，人们总是倾向于认 为是女性，而如果提到飞行员，则想到男性。人们做出这种 判断是依据经验，把一些特征与有比较密切关联的事物联系 起来。代表性启发法可能产生严重的偏差，主要是由于过度 使用贝叶斯法则和“小数定律”。
本文将前景理论引入到作战决策模型中来，使其更符合 人类的决策模式。首先对前景理论进行了介绍，然后结合一 个例子研究了前景理论的应用方式，最后对前景理论在作战 决策仿真中的应用进行了说明。
1 前景理论
前景理论从心理学角度研究人们决策所依据的准则和
收稿日期：2007-07-17
修回日期：2007-10-10
经验。它揭示了影响行为选择的非理性心理因素，为研究不 确定情况下的人为判断和决策方面提供了新的思路。
1.1 前景理论的提出
由于永远都不可能准确地预期对手下一步的行动方案， 所以作战决策是一种典型的不确定条件下的决策。长期以来, 现实主义和自由主义理论一直以假定行为体为“理性人”作 为理论基础，认为行为体在追求最大化利益时，能够对存在 的客观环境和信息做出理性判断，选择最优决策。但是实际 的作战环境更多时候遍布的是不确定性。这样，行为体在决 策过程中就存在着预期效用与风险偏好的问题。关于不确定 条件下的决策，主流的理论一直是预期效用理论。这一理论 是在 18 世纪数学家丹尼尔·伯努利的“圣彼得堡悖论”基础 上，由冯·纽曼和摩根斯坦以及萨维奇等人发展而成的。其 基本内涵可归结于 3 个方面：理性预期、风险回避和效用最 大化。亦即理性的决策行为体通过对获取的信息进行考察， 并权衡各种可能的政策选择及后果，做出最符合其偏好的决 策，选择预期效用最大化的决策。预期效用理论建立在一些 重要的公理化假定之上，主要包括：（1）优势性，指的是如 果一种选择在某个方面优于其他选择，而同时在其他各个方 面又不亚于其他选择，那么该优势选择将被采用；（2）传递 性，指的是如果方案 A 优于方案 B，同时方案 B 优于方案 C 的话，则方案 A 优于 C；（3）恒定性，指的是方案的选择不 受方案描述方式及其顺序的影响。这 3 个公理性假定几乎成 为所有理性决策理论的前提。
• 2469 •
第 21 卷第 9 期 2009 年 5 月
系统仿真学报
Vol. 21 No. 9 May, 2009
理性假设是预期效用理论的内核。这一前提假设首先受 到赫伯特·西蒙“有限理性”的冲击。西蒙指出，由于人类无法 获取决策所需的全部信息，同时处理信息的能力也是有限 的，因而在决策中遵循的不是效用最大化的最优决策原则， 而是“满意” 原则。这就意味着决策者寻求可接受的选择方 案，也就是能满足最低要求的选择，而不是通过考察所有可 能的方案之后再选择效用最大的方案。西蒙认为, 虽然人们 试图实现最佳结果，但是他们的行为却受到“有限理性”的支 配。随后，法国经济学家阿莱斯通过实验得出“阿莱悖论”， 进一步冲击了决策的理性假定。到 1979 年时，普林斯顿大 学的心理学教授卡尼曼和特沃斯基在吸收“阿莱悖论”的基 础上，提出了前景理论。卡尼曼由此在 2002 年获得了诺贝 尔经济学奖。