Джонс Морган: Решение проблем по методикам спецслужб. 14 мощных инструментов

Andriole, Stephen J. Handbook of Decision Support Systems. Blue Ridge Summit, PA: Professional and Reference Books, 1989.

В книге рассматриваются вопросы разработки прикладных систем поддержки принятия решений в государственных органах и промышленности.

Описывается подход (с. 63–78) к многофакторному анализу полезности, и предлагаются соответствующие программные продукты (DecisionMap, Expert Choice, Arborist), а также обсуждается использование дерева вероятности, диаграммы влияния (но только в контексте анализа вероятностей), дерева принятия решений.

Простым языком и с примерами объясняется теорема Байеса.

Balachandran, Savrojini. Decision Making: An Information Sourcebook. Phoenix: Oryx, 1987.

Объемная библиография по состоянию на 1987 год на тему анализа и принятия решений.

Baron, Jonathan . Thinking and Deciding. 2nd ed. Cambridge, MA: Cambridge University Press, 1988.

Информативное издание для студентов, рассматривающее процессы мышления и принятия решений. Подчеркивается важность сравнения альтернативных гипотез и проверки их на соответствие фактам. Проливает свет на развитие и принципы теории ожидаемой полезности.

Bolles, Edmund. A Second Wae of Knowing: The Riddle of Human Perception. New York: Prentice-Hall, 1991.

Обсуждаемый в книге вопрос, существует ли объективная реальность, или все находится лишь в нашем восприятии, наводит на интересные размышления: «Мы не знаем, как работает восприятие, и даже понятия не имеем об этом». Автор приходит к выводу, что человек всегда инстинктивно стремится сфокусироваться на одной конкретной идее. Цитируется психолог Макс Вертеймер (1910): «Изолируйте элементы, разберитесь с правилами существования каждого из них, затем вновь соберите их в систему – и проблема решена», – и это прекрасно описывает цикл работы в дивергентном и конвергентном режимах в ходе анализа.

Brown, Rex V. Do Managers Find Decision Theory Useful? // Harvard Business Review. 1990. May – June. Pp. 78–89.

В книге обсуждаются результаты проведенных в крупных компаниях опросов, связанных с применением дерева принятия решений. Рассматривается влияние этого инструмента на деятельность компаний.

Campbell, Jeremy. The Improbable Machine: What the Upheavals in Artificial Intelligence Research Reveal About How the Mind Really Works. New York: Simon and Schuster, 1989.

Увлекательное сопоставление человеческого разума и компьютера (искусственного интеллекта). В книге обсуждаются нелогичные и необъективные суждения и ментальные установки, а также свойственное человеку стремление всему найти объяснение и рассматривать окружающий мир как совокупность причинно-следственных связей и закономерностей.

Daniel, Wayne W. Decision Trees for Management Decision Making: An Annotated Bibliography. Vance Bibliographies, Public Administration Serices, June 1979.

Перечень публикаций об использовании дерева решений.

De Bono, Edward. New Think: The Use of Lateral Thinking in the Generation of New Ideas. New York: Basic Books, 1968.

Монография о творческом подходе к принятию решений. «Латеральное мышление» рекомендуется для выработки альтернативных способов поиска закономерностей в рамках проблемы, что важно проделать, прежде чем приступать к поиску решения. Это еще один способ изменить формулировку проблемы.

Fishburn, Peter C. The Foundation of Expected Utility. Вoston: D. Reidel, 1982.

Техническое и вполне понятное объяснение теории ожидаемой полезности.

С. 1: в начале XVIII века математики Даниил Бернулли и Габриэль Крамер (Бернулли, 1738) выдвинули гипотезу о том, что рискованные финансовые решения должны оцениваться не на основе предполагаемого результата, а в контексте ожидаемой полезности этого результата. В течение последующих столетий другие мыслители развили эту теорию. В классической работе Леонарда Саважа по основам статистики (Саваж, 1954) была впервые предложена аксиоматизация субъективной ожидаемой полезности, и понятие личной или субъективной вероятности было объединено с концепцией ожидаемой полезности.