决策分析主要是关于不确定性问题的研究,其传统的理论模型是主观期望效用模型(SEU)。主观期望效用模型由于其简单灵活,已经成为分析人们在不确定情况下决策行为的重要理论。但是由于现实世界的复杂性,人们不可能设定单个先验分布来描述不确定事件,因此主观期望效用模型在实际决策中是有缺陷的。针对这一现象,人们对主观期望效用理论的公理体系进行了一些改造,主要有Schmeidler提出的Choquet期望效用模型及Gilboa和Schmeidler提出的多先验期望效用模型。多先验期望效用模型不要求唯一主观概率分布,是目前国内外应用比较广泛的、较好的不确定性决策理论之一。 本文以贝叶斯决策论为基础,讨论了多先验的期望效用表示;制定了基于多先验期望效用的决策准则。与原有的不确定性决策准则比较,新的准则拓宽了它们的使用范围,可以更好地处理不确定的决策问题。主要内容如下: 首先,介绍了决策理论的基本知识。主要介绍了效用理论和决策原理;分析了主观期望效用理论在实际决策中的缺陷,指出要解决这一问题的方法:抛开对先验分布的唯一性要求,根据决策人获得的部分信息,去确定一集先验分布,并在此基础上进行决策分析。 其次,具体讨论了多先验的期望效用表示,并在多先验期望效用的基础上制定了新的决策准则,将新旧准则进行比较:新准则拓宽了原准则的使用范围。 最后,通过具体的例子,运用新的准则来处理不确定的决策问题。