Введение 5
Литература к введению 14
Глава 1. Проблемы принятия решений 15
1.1. Описание задачи принятия решений 15
1.2. Классификации задач принятия решений 35
1.3. Этапы и участники процесса принятия решений 46
1.4. Способы представления информации в задачах принятия решений. Методы измерения предпочтений 50
1.5. Языки описания проблем выбора 71
1.6. Парадигмы выбора 86
1.7. Классификация подходов к проблеме принятия решений 88
1.7.1. Многокритериальные методы принятия индивидуальных решений 88
1.7.2. Задачи и методы принятия коллективных решений 95
Литература к главе 1 99
Глава 2. Задачи принятия решений в условиях определенности 103
2.1. Постановка задачи оптимизации 105
2.2. Линейное программирование 109
2.3. Многоэтапный оптимальный выбор 119
2.4. Метод динамического программирования 122
2.5. Многокритериальная оптимизация 125
2.6. Итеративные методы многокритериальной оптимизации 132
2.7. Генетические методы оптимизации 139
2.7.1. Основы генетических алгоритмов оптимизации 139
2.7.2. Простой генетический алгоритм 145
2.7.3. Разновидности генетических алгоритмов 151
2.7.4. Примеры практического применения генетических алгоритмов 157
2.7.4.1. Формирование системы прогнозирующих правил 157
2.7.4.2. Моделирование и оптимизация процесса управления портфелем проектов 159
Литература к главе 2 187
Глава 3. Задачи принятия решений в условиях риска 189
3.1. Аксиомы рационального выбора 189
3.2. Основы однокритериальной теории полезности 190
3.3. Парадокс Алле 195
3.4. Теория проспектов 197
3.5. Деревья решений 199
3.6. Подход статистического анализа решений 204
3.7. Примеры решения задач 210
3.7.1. Пример постановки задачи для составления оптимального плана обслуживания оборудования 210
3.7.2. Пример выбора способа коммерциализации научных результатов с применением теории полезности 211
3.7.3. Пример системного подхода к проблеме замещения импортной техники 218
Литература к главе 3 239
