1.前景理论 Kahneman和Tversky提出的前景理论修正了传统决策的期望效用理论，并构建了一种新的决策框架模型。它假设险决策过程由编辑和评价两个阶段构成。在第一个阶段中，个体凭借框架(frame )、参照点(reference point)等内容对数据进行采集和处理，在第二个阶段中，依据价值函数(value function)及权重函数(weighting function)来进行决策和判断，同时分析了收益和损失两种情形下价值函数发生“S形”变化的原因。 在前景理论中，前景价值是由价值函数和权重函数共同决定的，应首先选择好决策的参照点(下面的式子假设参照点为坐标原点)，则有: 2.决策步骤 首先获取不确定条件下的备选方案和属性等相关信息，接着对不同数据类型的属性值进行规范化处理，将其转化为若干个不同状态条件下的直觉模糊决策矩阵，利用直觉模糊得分函数对决策矩阵进行简化，然后采用灰靶决策方法确立正负靶心，结合平均期望值建立模型的三个参照点矩阵，将直觉模糊决策矩阵的信息分别依据三个参照点进行基于前景理论的信息集结，再利用加权平均算子将三个前景矩阵整合为一个不同属性条件下各备选方案的综合前景价值决策矩阵，接下来利用前景价值最大化的优化模型计算属性权重，随后采用VIKOR或TOPSIS决策方法对备选方案进行排序。