1. Основные понятия принятия решений в условиях неопределенности и риска. Виды неопределённости. Количественная оценка риска.
2. Основная формальная структура принятия решений. Матрица решений.
3. Анализ ситуации принятия решений. Подготовка исходных данных для принятия решений в условиях неопределенности и риска.
4. Оценочная функция. Позиции лица, принимающего решение.
5. Поле полезности решений.
6. Применение критериев принятия решений в условиях неопределенности и риска: ММ-критерий, критерий Севиджа.
7. Применение критериев принятия решений в условиях неопределенности и риска: критерий Байеса-Лапласа, критерий Ходжа-Лемана.
8. Применение критериев принятия решений в условиях неопределенности и риска: критерий Гурвица, критерий Гермейера.
9. Применение составного BL(MM)-критерия принятия решений в условиях неопределенности и риска.
10. Принятие решений в задачах векторной оптимизации. Постановка задачи векторной оптимизации.
11. Методы принятия решений в многокритериальных задачах: метод выделения главного критерия, метод последовательных уступок, метод «составного» критерия.
12. Методы принятия решений в многокритериальных задачах: нормативные методы, методы логического объединения критериев.
13. Неформализуемые задачи многокритериального принятия решений. Метод анализа иерархий.
14. Особенности применения метода анализа иерархий для решения сложных проблем с многоуровневой структурой.
15. Метод ЭЛЕКТРА в задачах экспертного выбора.
16. Метод Подиновского в задачах экспертного выбора.
17. Метод порядковой оптимизации в задачах экспертного выбора.
18. Ранжирование альтернатив и групповой экспертный выбор. Постановка задачи.
19. Ранжирование как порядковый метод измерения качественной информации в групповом экспертном выборе.
20. Анализ ранжированных данных в групповом экспертном выборе.
21. Конкордация в групповом экспертном выборе.
