多选择建模：不确定性下决策配置空间的探索框架

论文提出多选择建模框架，将大型决策配置空间显式化并在不确定性下进行模拟探索，把相互依赖的选择刻画为随未来情景变化取值的“条件性能景观”。框架结合多维决策空间与不确定性空间的单次仿真，用基于方差的敏感性分析识别关键选择，并用条件分布分析比较不同配置的性能表现。制造工艺升级、并购策略与抵押贷款设计三个案例显示，打开决策配置空间可揭示意外的互补性、风险特征不同的近优配置及起初未显现的备选策略。