1. ? “決策論” 引言
“決策理論”纪挎，英文寫作 Decision Theory 或 Decision-making Theory诽偷，是一門典型的交叉學(xué)科同木。
其發(fā)展源于二戰(zhàn)后歌馍，許多運籌學(xué)家 (Operation Research, 簡稱OR)有序，統(tǒng)計學(xué)家抹腿，計算機學(xué)家和行為科學(xué)家都力圖在管理領(lǐng)域?qū)ふ乙惶卓茖W(xué)的決策方式，以便對復(fù)雜的多方案問題進行明確合理的選擇旭寿。它是以社會系統(tǒng)論為基礎(chǔ)警绩，吸收了行為科學(xué)和系統(tǒng)論的觀點，運用電子計算機技術(shù)和統(tǒng)籌學(xué) (Overall Planning, 簡稱OP)的方法的一門新興的管理學(xué)派盅称。主要代表人物有1978年獲諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎的美國人赫伯特·西蒙 (Herbent Simon)房蝉，和他的代表作《管理決策新科學(xué)》僚匆。
然而，由于“決策”這一行為本質(zhì)搭幻，不僅限于管理 (Management) 方面的運用咧擂。人們的日常活動中也普遍存在大量的決策檀蹋，組織中非管理人員的活動也需要決策松申，所以其運用范圍也逐漸拓展開，也涉及到了更多學(xué)科俯逾，如數(shù)學(xué)贸桶，統(tǒng)計，經(jīng)濟學(xué)桌肴，哲學(xué)皇筛，心理學(xué)等等。
一個“決策問題 (Decision Problem)”的目標(biāo)是讓“決策者 (Decision Maker, 以下簡稱DM)”在一個設(shè)定的情境下坠七，達(dá)到“最好 (best)”的決定水醋。而一個“決策問題”的存在與否，關(guān)鍵在于該問題是否存在“歧義 (ambiguity)”彪置≈糇伲【因為如果不存在，那就不是“決策問題”拳魁，而是通過尋找 (search)可以解決的問題惶桐。】 “歧義”產(chǎn)生的來源通常為“不確定性 (uncertainty)”潘懊，“風(fēng)險 (risk)”姚糊，“多重目標(biāo) (multiple objectives)”這幾個要點的存在。
所以授舟，很多“決策問題”往往有不止一個“最佳”解決方案救恨，因為該方案往往依賴/取決于DM的偏好/傾向。由此岂却，便與數(shù)學(xué)中的“優(yōu)化問題 (Optimization Problem)”中的只需“尋找 (search)” “最佳”答案有所區(qū)分。同時裙椭，也由這類“決策問題”而引申出 一種規(guī)范模型的實際應(yīng)用（人們應(yīng)當(dāng)如何決策）被稱為決策分析 (Decision Analysis)躏哩，其目標(biāo)是幫助人們進行進一步良好決策的工具和方法論, 而決策支持系統(tǒng) (Decision Support System) 是一種系統(tǒng)的、綜合的用這種方法開發(fā)的軟件工具揉燃。
【插播一句扫尺，鄙人不才，博士在讀所屬課題組即為 “能源產(chǎn)業(yè)的決策支持系統(tǒng)”炊汤，專攻電力能源正驻，有對這方面感興趣的童鞋歡迎深入討論】
2. “決策論” 要素弊攘、分類及屬性
“決策問題”的組成部分大致有五項：問題本身、目標(biāo)/屬性 (Objectives/Attributes)姑曙、供替代的選擇/備選 (Alternatives)襟交、結(jié)果 (Consequences) 和決策理性 (Decision Rationality)。
“決策問題”的屬性即為“測量/權(quán)衡完成的程度”伤靠，有兩種方式去表達(dá)/描述所謂的“完成的程度”捣域，定量 (Quantitative)和定性 (Qualitative)。對于定性的描述宴合，我們就需要自行定義一個“評價函數(shù) (Evaluation Function)”借以輔助決策焕梅。這些組成了評估一個“決定 (Decision)”的標(biāo)準(zhǔn)/條件 (Criteria)。
而“決策問題”本身可以有如下四種分類方式：
? ? ? ?- 單一判劇/多重判劇 (Monocriterion/Multicriteria)卦洽、
? ? ? ?- ?單一決策者/競爭決策者們/團體決策 (Single DM/Competing DMs/Group DM)贞言、
? ? ? ? - 確定性/不確定性/風(fēng)險(Certainty/Uncertainty/Risk)
? ? ? ? - 靜態(tài)/動態(tài) (Static/Dynamic)
有人問，不確定性和風(fēng)險不是一回事阀蒂？綜合來講该窗，風(fēng)險是指各方案/場景 (Scenarios) 具有一定概率 (Probability)，無論這個概率源于主觀 (subjective)或是客觀 (objective)脂新，是離散的 (discrete)或是連續(xù)的 (continuous)挪捕。而不確定性的“決策問題”不具備概率，所以需要人為去“分配”概率從而借助不同概率去“情景假定” (Scenarios Building)争便，再從各情景中通過不同的設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)去做出選擇级零。“情景假定” (Scenarios Building) 自身就是一門藝術(shù)滞乙，因為其中還涉及到了一些必須遵從的特征奏纪，比如互斥 (mutually exclusive)、窮盡 (collectively exhaustive)斩启。在此先不多贅述序调。
3. “優(yōu)化 (Optimization)” Vs. “滿意 (Satisfaction)”
維基百科上給“決策論”的定義是：它主要研究實際決策者如何進行決策，以及如何達(dá)到最優(yōu)決策兔簇。
依在下愚見发绢，此處定義用詞不夠恰當(dāng)，尤其“最優(yōu)”二字垄琐。第一章中講到边酒，“決策問題”是為了讓DM做出“最好”的決定。首先狸窘，所謂“最好”的情景并不一定是最大化/最優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)墩朦，最優(yōu)也可能包含在一個具體的或近似的最大值范圍內(nèi)；其次翻擒，實際生活中氓涣，“最優(yōu)”往往不切實際牛哺，完美的答案幾乎不存在。
所以劳吠，由此引润，有兩個概念想特別提出，希望大家可以區(qū)分開赴背，即“優(yōu)化”或是“滿意”椰拒。當(dāng)你面臨一個“決策問題”時，想清楚你是要一個滿意的結(jié)果凰荚，還是要優(yōu)化最終的結(jié)果燃观。因為收獲和付出往往是不成正比的，可以如下圖所示便瑟。
假設(shè) x 軸為付出缆毁，y 軸為收獲，這是一條很普通的單調(diào)上升 (monotonically increasing) 曲線到涂。但它的特點是線上每一點的斜率 f '(x) 都大于零脊框，而斜率 f '(x) 又在隨著 x 的不斷增大再減小。也就是說每多付出一等分的努力践啄，這份努力所換回的收獲就會比上一等分的努力所得到收獲要小浇雹。這里就是一個可與經(jīng)濟學(xué)中邊際成本(Marginal Cost)相類比的概念。
4. 有限“資源”屿讽，合理分配
書面知識聽起來都比較抽象昭灵，下面就這兩個概念，提出一些常見的問題伐谈，并講講它們在其中的影響烂完。
【我是出自工科背景，本質(zhì)是實用型的诵棵。所以無論什么概念抠蚣、理論，如果不能跟實際相結(jié)合履澳，運用到生活中嘶窄，對我來說都沒有太大的意義。如果你不喜歡我的態(tài)度或出發(fā)點距贷，拍磚請輕拍柄冲。】
從宏觀和長遠(yuǎn)的角度來說储耐，一個人的精力是有限的羊初，人生的長度也是有限的滨溉，在有限的范圍內(nèi) (根據(jù)各人情況不同)什湘，每個人能同時做或做成的事情是不同的长赞，所以在不同的時間框架內(nèi) (Time Frame)，學(xué)會取舍和區(qū)分優(yōu)先次序 (prioritize)是非常重要的闽撤。
比如得哆，就一個學(xué)期的時間段而言，用4分的精力如何去對付6門課哟旗？取決于最終個人想要實現(xiàn)的結(jié)果：如果是想要“全面發(fā)展”贩据，那么可能每門課用2/3的精力是最好的選擇；但是呢闸餐，如果其中有一門課真的非常重要饱亮，那個講師是我想讀的碩士導(dǎo)師啊，那這門課我可能就要付出1分精力全力以赴去達(dá)成“優(yōu)化”舍沙，剩下來的課可以均分剩下的精力近上，每門3/5份而做到“滿意”或接近“滿意”。
將時間段拉長并站在一個高一點角度看拂铡，分?jǐn)?shù)壹无？分?jǐn)?shù)是什么？不過一張紙感帅，拿去折飛機斗锭！它并不能代表你是誰，更不能證明你是誰失球。分?jǐn)?shù)高岖是，只能代表近期這部分知識你記得很牢，這個表象她倘，僅此而已璧微，也不代表你理解了或者理解到了一定深度。再退一步硬梁，就算你真的理解了90%這些知識前硫，就一定能學(xué)以致用，在生活中用足這90%囉埂屹电？如果人生是一場馬拉松，前1/10甚至1/5的領(lǐng)先跃巡，真的很重要囄：拧？如果一個人一生的精力 (大腦潛能) 有40%甚至60%都花在了前2/5素邪，在一些細(xì)枝末節(jié)上外莲，那后面的3/5還能做何期待？再再再退一步，知識不代表文化偷线，文化也不等同與修養(yǎng)磨确，一個人在社會中的生存取決于方方面面，難道所背得的科學(xué)知識愈多學(xué)歷愈高就一定愈有所成就嚿睢乏奥？
【知識以物為本，更偏終于科學(xué)科技類知識亥曹。文化以人為本邓了，可以看做一種基因，流淌在人們的血液中媳瞪，由潛意識進而轉(zhuǎn)化為思維與行為習(xí)慣骗炉，在不知覺中左右著人們的言行舉止。而修養(yǎng)蛇受，則是在汲取和研究分析科學(xué)痕鳍、人文的基礎(chǔ)上，獨立思考 (提煉龙巨、批判笼呆、反思) 并得出自己對事物看法的一種能力。對不起扯遠(yuǎn)了旨别，目的只想?yún)^(qū)分一下诗赌，這三個概念非常重要，值得以后另開一篇好好討論一下秸弛∶簦】
田忌，當(dāng)他看著自己的劣馬以落后于別人千里之外的姿態(tài)递览，緩緩沖過終點的時候叼屠，他穩(wěn)若泰山，心如明鏡般：“這場比賽绞铃，我已經(jīng)贏了镜雨。”
5. 附錄
最后還有一點補充：身處茫茫人海浩瀚的大社會中儿捧，要把眼光放長遠(yuǎn)荚坞。眼前觸手可及的收獲，正因為在眼前菲盾，所以對整個人生路途的作用和影響也是極為有限的颓影，“效益”或“效率”或“性價比”最大化才是關(guān)鍵。
有效率講方法成體系的去付諸行動懒鉴，一定可以事半功倍诡挂，減少很多無用功及重復(fù)做功，從而節(jié)省出很多時間去做其他更有利于人生成長的事。
以學(xué)習(xí)舉個簡單的例子璃俗，我相信所有的工科生在本科階段都會學(xué)習(xí)一門工程數(shù)學(xué) “微分方程 (Differential Equation)”南捂，內(nèi)容一定包括教你如何解最常見的兩種常微分方程 (Ordinary Differential Equation, 簡稱ODE)，即一階和及二階旧找。如果你又碰巧跟我進了同一個專業(yè)，那你一定會在基礎(chǔ)電子電路這門課中碰到最基本的RL電路和RLC電路麦牺，一個回路中只有2個或3個基本元件組成钮蛛。假設(shè)A和B是同屆同門的學(xué)生，同樣用了5份的精力去修“微分方程”那門課剖膳，期末總評一樣魏颓。不同的是此時學(xué)生B又多用了2份精力去把這門課與之前學(xué)的多重矢量積分，換元以及格林理論等進行了整合吱晒，并帶入生活中思考用微分方程可以描述或解答的事例甸饱，而A可能用了這些時間去打游戲或者做其他的。當(dāng)他們同時又開始修電子電路那門課并備考時仑濒，你猜結(jié)果怎樣叹话，A可能又要用5份精力，而B一定會比他節(jié)省時間墩瞳，至少不用重新溫習(xí)微分方程那部分知識驼壶，并且在課堂上也會比A同學(xué)理解的深刻快速。在此并不是想說打游戲或者做其他的就不好喉酌，鍛煉了手眼腦協(xié)調(diào)能力沒什么不妥热凹。
總之一句話，第四章中提到過的泪电，在不同的時間框架內(nèi) (Time Frame)般妙，學(xué)會取舍和區(qū)分優(yōu)先次序 (prioritize)，學(xué)會優(yōu)化Vs.滿意相速。
