История развития теории принятия решений

Трудно проследить весь путь развития теории принятия решений от ее возникновения до наших дней, поскольку за это время изменялись как содержание теории, так и название. В основу этой теории положена концепция, связывающая такие понятия, как субъективная вероятность и полезность. Современная теория полезности для принятия решений в условиях неопределенности разработана независимо двумя авторами - фон Нейманом и Моргенштерном [1]. Они постулировали ряд аксиом, похожих па аксиомы следующего раздела (используя только объективные вероятности), и показали, что каждому возможному исходу можно поставить в соответствие некоторую полезность. В соответствии с их аксиомами ЛПР должно всегда выбирать альтернативу с максимальной ожидаемой полезностью. Этот результат часто называют гипотезой ожидаемой полезности.

В 1950 г. появилась классическая работа Вальда [2] по статистическим проблемам принятия решений, где доказан ряд важных результатов статистической теории принятия решений на основе теорем теории игр. Хотя вместо теории полезности автор использовал критерий ожидаемых потерь, понятие «полезность» легко вводится в его теоретическую схему при помощи небольшой модификации. Упомянутая работа проливает свет на одну сложную проблему, а именно - как численно выразить неформальную информацию в модели мира. Школа ученых по статистике и теории принятия решений, куда входят Маршак, Чернов и Рубин, отстаивает использование субъективной вероятности в качестве инструмента для решения задач принятия решений, поставленных в работе [2]. Изучению тех же вопросов посвящена работа [3], где понятия «полезность» и «субъективная вероятность» объединены в согласованную схему для решения этих задач.

После создания основ теории многие исследователи начали применять ее к хорошо сформулированным с математической точки зрения задачам, включающим различные неопределенности и возможности для получения выборки или экспериментирования. Результаты этих исследований, основанные на работах предыдущих авторов, образовали направление, известное как байесовская, или статистическая, теория принятия решений. В начале 60-х годов несколько ученых этого направления, главным образом из Harvard Business School, вместе со своими коллегами начали использовать упомянутые теоретические работы для анализа реальных деловых проблем, которые включали неопределенности различного рода, причем иногда была возможность получения выборки и проведения эксперимента, а иногда такая возможность отсутствовала. Результатом работ явилось создание прикладной теории статистических решений. Однако когда стало очевидно, что прикладная теория статистических решений пригодна для анализа широкого класса задач принятия решений, то стало ясно, что название теории должно лучше отражать ее прикладной характер. Так, в 1966 г. в литературе и появился термин «теория принятия решений».