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在软考信息系统项目管理师、系统分析师等科目的运筹学与决策分析考点中，决策问题按照未来自然状态信息的完备程度，被划分为三种类型：确定型决策、风险型决策与不确定型决策。三者的分界线，在于决策者对"未来会发生什么"这一问题的把握程度。
确定型决策，指每一种自然状态的发生都是确定的，决策者能够准确预知每个方案在各种状态下的结果，因此只需比较各方案的损益值即可直接选出最优方案。线性规划、整数规划、指派问题、运输问题等经典运筹学模型，处理的都是确定型决策。这类决策的特点是结果唯一、答案确定，不存在概率与风险的概念，属于决策分析中最简单的一类。
风险型决策，指未来可能出现的自然状态及其概率分布都是已知的，但究竟哪种状态会实际发生，决策者无法事先确定。此时决策者依据期望值准则进行判断，典型工具是决策树与期望货币值分析，即把每种状态下的损益值乘以其发生概率后求和，选择期望值最大的方案。软考中常见的关键路径法、决策树期望值计算、蒙特卡洛模拟等，都属于风险型决策。风险型决策的关键特征是"概率已知"。
不确定型决策，则是三者中信息最匮乏的一种：决策者只知道未来可能出现的若干自然状态，却完全无法获得这些状态发生的概率。面对这种"既不知道会发生什么，也不知道各状态有多大概率发生"的局面，决策者无法计算期望值，只能依据自身对风险的态度和对未来的主观判断，选择不同的决策准则来指导决策。不确定型决策因此也被称为非确定型决策，其核心特征可以概括为"状态可知、概率未知"。
需要特别强调的是，不确定型决策的"不确定"，指的是概率信息的不确定，而非状态集合的不确定。自然状态的种类是明确的、有限的，决策者可以完整枚举；真正缺失的是每种状态的客观发生概率。正因为概率缺失，才催生了乐观准则、悲观准则、折衷准则、等可能准则与最小后悔值准则这五种各具特色的决策准则，它们分别代表了决策者对不确定性所持有的不同主观态度。
区分三种决策类型，是软考选择题的高频命题点。判断的关键在于"概率是否已知"这一单一维度：状态唯一确定且结果确定的，属于确定型决策；状态有多种但概率已知的，属于风险型决策；状态有多种但概率完全未知的，属于不确定型决策。考生务必抓住"概率已知与否"这个判据，而不是被题干的行业背景、业务场景所迷惑。
以新产品市场销售决策为例：如果给出了"市场繁荣、一般、萧条三种状态发生的概率分别为0.3、0.5、0.2"，就属于风险型决策，应用期望值准则；如果只给出三种市场状态却不给任何概率，则属于不确定型决策，应使用五大准则之一。这个判据一旦掌握，选择题往往可以秒杀。
决策分析在软考中的位置较为特殊。它既出现在信息系统项目管理师的项目立项与风险管理模块，也出现在系统分析师的运筹学与管理科学模块，还偶尔出现在网络规划设计师等科目的综合知识部分。尽管各科目侧重不同，但考察的核心内容高度一致，即五种决策准则的运用规则与计算。因此，考生无论备考哪个科目，只要掌握这五种准则，就能覆盖该考点在软考中的绝大多数命题形式。
不确定型决策的五种准则，本质上是五种不同的决策哲学，它们分别回答同一个问题：当未来概率不可知时，一个理性的决策者应当如何行动。理解每种准则背后的价值取向，远比死记公式重要，因为软考的命题人恰恰喜欢考察考生对准则内在逻辑的理解，而不是简单的数值计算。
乐观准则，又称大中取大准则，反映了决策者"只看见最好、不担忧最坏"的乐观态度。它的决策逻辑是：既然未来可能出现的每种状态都是一种可能性，那么为什么不设想最有利的状态一定会发生？基于这一信念，乐观的决策者会先找出每个方案在各种状态下所能取得的最大收益，再从这些最大收益中选出最大的那个，即"先取大，再取大"。乐观准则的最大特点是完全无视风险，适合那些抗风险能力极强、渴望博取高收益的进取型决策者。
悲观准则，又称小中取大准则或瓦尔德准则，与乐观准则正好相反。它反映了决策者"凡事做最坏打算"的保守态度：既然未来概率未知，就假设最不利的状态一定会降临。悲观的决策者先找出每个方案在各种状态下的最小收益，再从这些最小收益中选出最大的那个，即"先取小，再取大"。悲观准则的本质是追求"最坏情况下的最好结果"，保证无论未来如何演变，收益都不会低于某个底线，因而特别适合风险厌恶型决策者以及资金实力有限、经不起损失的中小企业。
折衷准则，又称乐观系数准则或赫尔维茨准则，是对乐观与悲观两种极端态度的调和。现实中的决策者很少是纯粹的乐观主义者或纯粹的悲观主义者，更多时候是介于两者之间。折衷准则引入一个介于0和1之间的乐观系数，用α表示，对每个方案分别计算"α乘最大收益加(1-α)乘最小收益"的折衷值，再选择折衷值最大的方案。当α趋近于1时，折衷准则退化为乐观准则；当α趋近于0时，折衷准则退化为悲观准则；当α取0.5时，表示决策者对乐观与悲观一视同仁。折衷准则通过一个可调的系数，把决策者的风险偏好量化进决策过程，具有更强的灵活性。
等可能准则，又称拉普拉斯准则或平均准则，其决策哲学是"无知即等可能"。既然无法获得各状态的概率信息，就认为所有状态发生的可能性是相同的，于是赋予每种状态相等的概率，计算每个方案的期望值，选择期望值最大的方案。等可能准则的本质，是把不确定型决策临时转化为风险型决策来处理，用"等概率"这一主观假设填补概率信息的空白。它体现了决策者"不偏不倚、一视同仁"的中立态度。
最小后悔值准则，又称萨维奇准则或遗憾准则，其决策哲学是"追求后悔最小"而非"追求收益最大"。它的逻辑出发点是：决策做出之后，未来实际发生的状态可能与预期不符，此时决策者会产生后悔感，后悔的程度等于"该状态下的最优收益减去自己所选方案在该状态下的实际收益"。最小后悔值准则要求先构建后悔值矩阵，再找出每个方案的最大后悔值，最后选择最大后悔值最小的那个方案。它反映的是一种"避免事后追悔"的心理，追求在事后看来的相对最优。
五种准则虽然哲学各异，但在操作上都统一建立在损益矩阵这一数据结构之上。损益矩阵的行对应决策方案，列对应自然状态，矩阵元素是某方案在某状态下的收益值。乐观准则是逐行取最大、再取最大；悲观准则是逐行取最小、再取最大；折衷准则是逐行对最大最小加权；等可能准则是逐行求平均；最小后悔值准则则需要先按列找出最优值、构建后悔值矩阵，再逐行取最大后悔值、最后取最小。理解这一统一的矩阵操作框架，考生就能在考场上快速定位每种准则的计算路径，避免混乱。
一个自然的问题是：为什么同一个决策问题，会存在五种甚至更多种可能得出不同答案的准则？答案在于，不确定型决策本身是一个"信息不完备"的问题，而信息不完备的问题没有唯一的最优解。不同的准则代表了决策者对风险、对未来、对自身处境的差异化判断，每种准则在其对应的决策情境下都是理性的。软考考察五种准则的目的，不是要求考生判断哪个准则"更正确"，而是考察考生能否准确理解并运用每种准则的规则。五种准则没有优劣之分，只有适用场景之别。
本节通过一个统一的示例矩阵，逐一演示五种准则的计算过程。设某企业面临三种市场状态（繁荣、一般、萧条），有三个投资方案可供选择，各方案在不同状态下的收益如下：方案A1的收益分别为60、30、-20，方案A2的收益分别为40、35、10，方案A3的收益分别为20、15、15。该示例数据为便于演示而构造，仅用于说明计算规则。
乐观准则的计算分两步。第一步，对每个方案，找出它在所有自然状态下的最大收益值；第二步，比较各方案的最大收益值，选择其中最大者对应的方案作为决策结果。在上述示例中，方案A1的最大收益为60，方案A2的最大收益为40，方案A3的最大收益为20，再取最大得到60，对应方案A1，故乐观准则选择A1。乐观准则适用于决策者实力雄厚、能够承受最坏结果、渴望抓住机遇博取高额回报的场景，其风险在于完全忽视不利状态可能带来的损失。
悲观准则同样分两步。第一步，对每个方案，找出它在所有自然状态下的最小收益值；第二步，比较各方案的最小收益值，选择其中最大者对应的方案。沿用上例，方案A1的最小收益为-20，方案A2的最小收益为10，方案A3的最小收益为15，其中最大者为15，对应方案A3，故悲观准则选择A3。可以看到，同样的数据，乐观准则选A1，悲观准则选A3，结论截然不同。悲观准则适用于决策者风险承受能力弱、力求稳扎稳打的场景，其代价是可能错失高收益机会。
折衷准则要求先确定乐观系数α。假设决策者取α=0.7，表示他更偏乐观。对每个方案计算折衷值，公式为折衷值=α乘最大收益加(1-α)乘最小收益。方案A1的折衷值为0.7乘60加0.3乘(-20)，等于42减6，等于36；方案A2的折衷值为0.7乘40加0.3乘10，等于28加3，等于31；方案A3的折衷值为0.7乘20加0.
本篇完！