---
title: "Вземане на решения в условия на несигурност"
source: "https://systems-analysis.info/int/%D0%92%D0%B7%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B5_%D0%BD%D0%B0_%D1%80%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B2_%D1%83%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D1%8F_%D0%BD%D0%B0_%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B8%D0%B3%D1%83%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Вземане_на_решения_в_условия_на_несигурност"
language: "bg"
categories:
  - "Category:Bulgarian"
  - "Category:Decision theory"
  - "Category:Decision-making"
revision_id: 8642
wiki_created_at: 2026-09-07T01:20:30Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T01:20:30Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:26:35Z
---

# Вземане на решения в условия на несигурност

**Вземане на решения в условия на несигурност** — това е процес на избор на най-добрия вариант при липса на пълна информация за външната среда, възможните последствия и вероятностите за развитие на събитията. В такива ситуации лицето, вземащо решение (ЛВР), не може количествено да опише или предскаже вероятностите за настъпване на състояния, влияещи върху резултата, и е принудено да действа въз основа на непълна, неточна или качествена информация.

## Източници на несигурност

Несигурността в задачите за вземане на решения може да има различна природа:

- Конфликтна (активна) несигурност — свързана е с наличието на други участници, преследващи собствени цели, и с невъзможността да се предскаже тяхното поведение. Такива ситуации се моделират с помощта на теорията на игрите.
- Пасивна несигурност (игра с природата) — обусловена е от незнанието на обективните външни условия (състояния на средата), независещи от волята на ЛВР. Тези ситуации се описват в рамките на теорията на статистическите решения и често се наричат игри с природата.
- Семантична (размита) несигурност — предизвикана е от невъзможността за ясно описание на ситуацията, вариантите и предпочитанията на естествен език. Това включва словесни оценки, качествени параметри и неструктурирани съждения. Съответните задачи се изучават с помощта на размита логика и теорията на размитите множества.
- Информационна несигурност — обусловена е от непълнота, неточност или зашуменост на данните (грешки при измерване, субективни оценки, липса на статистика).

## Подходи за намаляване на несигурността

Несигурността може да бъде **частично отстранена** или **намалена** чрез:

- получаване на допълнителна информация (наблюдения, експертиза, тестване);
- преминаване към вероятностна оценка (в случай на възможност за статистически анализ);
- използване на **размити модели**, когато информацията е с качествен или словесен характер;
- структуриране на задачата (например чрез изграждане на дърво на решенията или сценарии).

## Класически критерии за вземане на решения при несигурност

В ситуация на несигурност лицето, вземащо решение (ЛВР), не знае кое от възможните състояния на средата ще настъпи. За да се направи все пак избор, се използват специални подходи — **критерии**, всеки от които отразява определен стил на мислене, степен на предпазливост или отношение към риска.

- **Критерий на Валд** (предпазлив избор). Този критерий е подходящ за тези, които се стремят да минимизират възможните загуби. ЛВР счита, че може да настъпи най-неблагоприятният изход, и от всички варианти избира този, който в най-лошия случай ще даде най-добрия възможен резултат. С други думи, това е подход на *максимална предпазливост*: „Ще избера това, което гарантирано ще донесе най-малко щети, дори ако всичко тръгне зле".
- Подходящ за: високорискови ситуации, отговорни решения, при които грешката е недопустима.
- **Критерий на Сейвидж** (съжаление за избора). Този подход е насочен към избягване на чувството на съжаление след като стане ясно, че друг вариант би донесъл повече полза. ЛВР сравнява колко би могъл да загуби, ако е сгрешил в избора, и избира такъв вариант, при който максималното съжаление е най-малко. Подходящ за: хора, склонни към самоанализ и страх да „пропуснат по-добрия шанс", както и в конкурентна среда.
- **Критерий на Лаплас** (равен шанс). ЛВР счита, че всички възможни състояния на средата са еднакво вероятни, тъй като няма основания да се мисли иначе. Тогава той избира варианта, който средно дава най-добрия резултат. Подходящ за: ситуации с пълна симетрия на незнанието, при които всички изходи се считат за еднакво възможни и липсват предпочитания.
- **Критерий на Хурвич** (компромисен). Това е балансиран подход, съчетаващ предпазливост и стремеж към най-добрия изход. ЛВР предварително определя доколко е склонен към оптимизъм и избира вариант, който с оглед на тази нагласа дава най-доброто съчетание от възможен и гарантиран резултат. Подходящ за: ситуации, при които е важен балансът между сигурност и изгода, като същевременно е налице лична нагласа към риска.