2026年决策类型测试题及答案

2026年决策类型测试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在不确定型决策中，若决策者采用“最大最小准则”，其本质是A.最大化最大收益 B.最小化最大后悔 C.最大化最小收益 D.最小化最小损失2.下列哪一项不是理性决策模型“完全理性”假设的内容A.决策者拥有完备信息 B.决策者具备无限计算能力 C.决策者追求满意解 D.偏好具有传递性3.根据前景理论，决策者在面对收益时表现出的风险态度通常是A.风险寻求 B.风险规避 C.风险中性 D.完全随机4.群体决策中“从众效应”最容易被下列哪种技术抑制A.头脑风暴 B.德尔菲法 C.名义群体技术 D.电子会议5.在决策树分析中，计算“完全信息期望值”时需用到的概率是A.先验概率 B.后验概率 C.联合概率 D.边际概率6.多属性决策中，若采用TOPSIS法，理想解的确定依据是A.各属性最大值的向量 B.各属性最小值的向量 C.加权标准化矩阵的正负理想解 D.熵权法得出的权重7.下列关于“承诺升级”的描述正确的是A.只出现在个体决策中 B.与自我辩护机制无关 C.可能因负反馈而加剧 D.可通过群体匿名投票完全消除8.贝叶斯决策中，若先验概率为P(θ)，样本信息为x，则后验概率P(θ|x)与下列哪项成正比A.P(x) B.P(x|θ)P(θ) C.P(θ)/P(x) D.P(x|θ)/P(θ)9.在数据包络分析(DEA)中，被判定为DEA有效的决策单元其效率值A.大于1 B.等于1 C.小于1 D.等于010.下列哪项属于规范性决策理论的研究内容A.描述人们实际如何决策 B.探讨决策者应该如何决策 C.分析决策者的认知偏差 D.测量决策者的风险偏好二、填空题（每题2分，共20分）11.当决策结果依赖于竞争对手策略时，适用的分析框架是__________。12.在AHP法中，一致性比率CR＜__________时认为判断矩阵具有满意一致性。13.若某决策问题的后悔矩阵中最大后悔值为80万元，则依据最小最大后悔准则，最优方案对应的后悔值应为__________万元。14.前景理论的价值函数在损失区域呈现__________（凸/凹）特征。15.群体极化现象指群体讨论后决策倾向比成员初始均值更__________。16.马尔可夫决策过程(MDP)的三大要素为状态、动作和__________。17.在效用理论中，若U(0)=0，U(100)=1，且决策者对50元确定值与“0元或100元各0.5”无差异，则其效用函数在50元处的值为__________。18.多阶段决策中，采用逆向归纳法是为了求解__________均衡。19.证据理论中，基本概率分配函数m(A)表示对命题A的__________度。20.鲁棒优化旨在寻找对__________扰动不敏感的最优解。三、判断题（每题2分，共20分，正确打“√”，错误打“×”）21.确定性决策意味着所有状态概率均等于1。22.主观期望效用模型假设效用与概率可分离且线性加权。23.在群体决策中，使用多数规则一定满足阿罗不可能定理的所有条件。24.信息价值(VOI)永远非负，因此获取任何信息都值得付费。25.对偶理论在线性规划决策中可用于影子价格分析。26.行为决策学认为框架效应不会影响风险偏好。27.数据驱动的决策一定优于专家直觉决策。28.若两个随机优势等级相同，则二阶随机优势蕴含一阶随机优势。29.多目标规划中的帕累托前沿解集必然唯一。30.强化学习中的探索-利用权衡本质上是一种序贯决策问题。四、简答题（每题5分，共20分）31.简述期望效用理论与前景理论在风险态度描述上的核心差异。32.说明德尔菲法在减少群体从众效应方面的三项技术设计。33.概述鲁棒优化与传统随机优化在决策目标函数设定上的区别。34.解释为何承诺升级现象在公共项目决策中更易出现，并给出一条缓解措施。五、讨论题（每题5分，共20分）35.结合数字平台算法推荐实践，讨论“信息茧房”对个体序贯决策质量的长期影响，并提出一种基于随机探索的纠偏机制。36.在双碳战略背景下，企业面临碳排放约束与利润目标冲突，请构建一个多目标决策框架，并讨论如何权衡经济性与环境鲁棒性。37.生成式人工智能为决策者提供即时情景模拟，试分析其对群体极化现象的放大或抑制路径，并给出治理建议。38.面对深度伪造信息，传统贝叶斯更新可能失效，请设计一种融合信号博弈与证据理论的决策更新模型，并讨论其收敛条件。答案与解析一、单项选择题1.C 2.C 3.B 4.B 5.A 6.C 7.C 8.B 9.B 10.B二、填空题11.博弈论 12.0.1 13.80 14.凸 15.极端 16.转移概率 17.0.5 18.子博弈精炼纳什 19.信 20.参数三、判断题21.√ 22.√ 23.× 24.× 25.√ 26.× 27.× 28.× 29.× 30.√四、简答题31.期望效用理论用凹/凸/线性效用函数统一刻画风险态度，认为态度稳定；前景理论将风险态度拆分为对收益的风险规避与对损失的风险寻求，且权重函数高估小概率、低估中高概率，态度随参考点变化，呈现S型价值函数。32.(1)匿名多轮问卷，隔离专家身份，减少权威压力；(2)控制反馈，仅提供统计中位数与四分位距，不透露极端意见持有者；(3)迭代修正，允许专家调整观点却不公开辩论，抑制从众。33.传统随机优化以期望成本最小为目标，假设概率分布准确；鲁棒优化以最坏情景成本最小为目标，仅知不确定集，追求解对集合内所有扰动可行且性能损失可控。34.公共项目决策主体多、政绩激励强，负反馈被层层掩盖，个人责任分散，导致升级；缓解可引入第三方独立评估并设置“止损阈值”，达到即强制终止或重审。五、讨论题35.长期看，信息茧房使个体暴露于同质化信息，序贯决策中后验信念方差缩小但偏离真值，导致过度自信与路径锁定；平台可在推荐池按ε-贪心策略插入随机内容，并动态下调已频繁接触主题的权重，维持最小信息熵，从而提升决策校准度。36.框架可设目标：最小化碳排放、最大化净现值、最小化排放超标风险；用ε-约束法生成帕累托前沿，再引入鲁棒性指标——排放限额在最坏扰动下的超标概率；权衡时采用折衷解，使经济效用损失不超过5%的前提下，将排放超标风险降至1%以内，实现经济与环境双重鲁棒。37.生成式AI可即时生成支持任一立场的论据，降低异议搜索成本，放大确认偏误，从而加剧极化；但亦可反向生成反事实论据，若平台强制在群体讨论前推送“对立观点摘要”，可提高观点整合复杂度，抑制极化；治理应要求AI系统披露生成立场分