2019年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试考试大纲-决策理论与方法

南京信息工程大学博士研究生招生入学考试

考试大纲

科目代码： 2022

科目名称：决策理论与方法

第一部分：大纲内容

1、决策基本概念

掌握决策的概念，基本要素，基本步骤，熟悉不同决策问题、方法的特点，决策的分类，了解实际决策过程的难点及主要的决策陷阱。

2、效用理论

理解效用的概念，掌握效用，效用函数的定义，效用确定的方法，效用有界性和存在性证明。效用函数的构造方法，熟悉基数效用和序数效用，风险态度与效用关系，货币的效用，总效用与边际效用。

3、多属性效用理论

了解优先序的基本概念，掌握两个属性的效用函数的相关计算及偏好独立性分析。

4、Bayes决策

了解Bayes决策原理，Bayes原则和Bayes风险，掌握Bayes决策，抽样Bayes决策方法及具体计算过程，掌握信息价值的分析与计算。

5、多目标决策

了解多目标决策的目标准则体系，掌握多维效用合并方法。

6、层次分析方法（AHP）

了解和掌握层次分析法的原理，计算过程及一致性检验方法。

7、TOPSIS方法（双基点法）

了解和掌握TOPSIS决策方法的原理，具体计算过程。

8、ELECTRE方法（包括1法和2法）

掌握级别高于关系的性质及定义，和谐性与非和谐性检验思想，掌握ELECTRE-1方法，ELECTRE-2法分析过程，并能构造级别高于关系图进行方案排序。

9、群决策概论及群决策方法

子解群决策基本概念，分类，熟悉各种投票表决方法及其优缺点。掌握Borda,Condorcet等社会选择函数的计算分析过程，掌握Black-Arrow单峰偏好决策方法。

10、博弈论

了解博弈的要素，分类。掌握完全信息静态、动态博弈及不完全信息静态、动态博弈均衡解的分析、求解过程。

第二部分：说明

1、基本要求：考试形式为闭卷、笔试，考试时间为3小时，满分100分。

2、分值比例：“了解（明确）”占15%，“理解（熟悉）”占45%，“掌握（应用）”占40%。

3、题型分布：判断题占10%，简答题占20%，证明题占30%，计算题占40%。

4、其他规定：

本课程对各考点的能力要求一般分为三个层次用相关词语描述：

较低要求——了解、明确；

一般要求——理解、熟悉；

较高要求——掌握、应用。