This paper discusses challenges for M&S if it is to be increasingly important to decision aiding and policy analysis. It suggests an approach that—from the outset of a policy analysis project—incorporates M&S of a varied resolution with the intent that (1) the results of analysis will be communicated with a relatively simple model and corresponding narrative that scans the system problem in breadth, having been informed by richer modeling, and (2) the broad view is supplemented by the selective detail (zooms) and selected change of the perspective as needed. This is not just a matter of "dumbing down" communication, but a matter of thinking about both forests and trees from the outset and about designing analytic tools accordingly. It will also enable exploratory analysis amidst uncertainty and disagreement, which is central to modern policy analysis and decision-aiding. All of this poses significant challenges for those who design and build M&S.
美国国家航空航天局（NASA）在其项目中面临着各种组织层面的风险，这些风险可能会影响其任务或项目的成功。比较、对比和减轻这些风险需要开发一个共同的视角来看待它们。这样的评估可以提高对NASA级别决策相关风险的总体理解。本报告为美国国家航空航天局战略和计划办公室提供了一种风险评估方法，该方法将风险因素和风险管理方法结合起来，以适应美国国家航空宇航局的管理、运营和采购结构。虽然美国国家航空航天局在对个别项目和项目的高度技术性问题进行风险评估方面有着丰富的经验，但它还没有开发出一种总体方法来思考与其决策相关的美国国家航空局层面的总体风险。为此，制定了一种方法，用于规范和比较供应链、外部依赖、成本和进度、人力资本、组织和管理、政治和技术风险。最终的目标是开发一种单一的、全面的、基于风险的决策支持方法，通过共同的视角来看待不同的风险。所介绍的方法面向非专家受众，因此任何受过任何级别培训的从业者或决策者都可以使用它
本报告建立在兰德公司早期研究的基础上（例如，了解和影响公众对叛乱和恐怖主义的支持，2012），该研究回顾并整合了与恐怖主义和叛乱相关的社会科学。这项研究使用了被称为“因素树”的定性概念因果模型，以确定在某个时间段内导致恐怖主义或叛乱各个方面的因素，以及这些因素如何在定性上相互关联 ，本报告超越了概念和定性，为早期研究中的一个因子树指定了一个原型不确定性敏感计算模型，该模型描述了公众对恐怖主义和叛乱的支持。作者首先详细介绍了他们设计这种模型的方法，强调了他们在为因子树的众多因子和子因子分配数学意义、确定合适的“构建块”组合算法以及它们的值和它们之间关系的不确定性方面遇到的挑战。然后，他们描述了如何在高级可视化编程环境中实现该模型，展示了如何在不确定性下使用该模型进行探索性分析，并讨论了他们使用该模型的初步经验。，在方法上，这项工作展示了一种新的因果、不确定性和上下文敏感的社会科学建模方法。它还说明了这些模型是如何可审查、可重用和潜在的可组合的
可以使用简单的概念模型来帮助指导思考如何威慑或以其他方式影响潜在的、实际的或脱离接触的恐怖分子以及直接或间接支持其组织的许多人。威慑恐怖主义最好作为影响恐怖主义系统所有要素的广泛努力的一部分，简单的概念决策模型可以帮助理解如何影响他人的行为。本文阐述了如何利用影响力（包括威慑力）影响恐怖主义系统的要素的理论，涉及恐怖主义组织决策的根源、个人动机、公众支持和可能的因素
本文描述了在不依赖于特定计算机语言或环境的情况下，指定反恐社会科学模型的重要静态内容的方法。由于所代表的实际知识有限，所以他们的雄心不大。重点应该放在简单、清晰的描述上，这些描述可以跨学科交流、辩论和“验证”，而不是放在做作的细节上。由于固有的不确定性，该方法还应为探索性分析奠定基础。这篇论文至少是朝着这个方向迈出的一步。，最初在一次会议上发表：《2009年夏季计算机模拟会议论文集》（SCSC'09），2009年，ISBN:1-56555-333-0。信息由国际建模与仿真学会提供。
2009年可能会有一场关于美国全球国家安全战略的辩论。作者描述并说明了一种帮助制定和评估资源知情战略的方法。其核心是一种综合的投资组合分析方法，通过预期的有效性、风险和资源影响来比较各种选择——这三者都是多方面的。该方法明确处理了战略视角的不确定性和差异。比较了三种说明性的大战略，它们以不同的方式处理我们这个时代的问题，包括恐怖主义和更经典的长期战略考虑，如一般威慑和竞争
本报告描述了为作战行动中的联合部队航空部队指挥官或国防规划中的参谋长提供高级决策支持的方法。其中心主题是有效应对不确定性的根本重要性，无论是在基于效果的行动中，还是在构建空军指挥官的预测环境中，或是使用基于能力的规划方法规划未来部队中 ，因为未来的许多特征无法以合理的置信度进行预测，所以与其将不确定性仅仅视为一种烦恼，不如继续进行对惊喜发展的预期，并掌握识别和做出适应的技能。本报告概述了自上而下的高级决策支持环境的框架，以简单直观的语言表达概念，明确处理风险和不确定性，并为决策者提供了随时发现和质疑关键假设和评估基础的能力。它可以容纳“理性分析”和“自然主义”决策者，使他们能够制定灵活、自适应和稳健的战略（FAR） ，描述了两种显式方法及其相关工具。第一个涉及投资组合风格的思考和分析，这是一种在选择行动方案时平衡风险和其他考虑因素的良好机制。第二种是对预见练习的一种新颖修改，解决了让人类有效应对不确定性的需求。还对现有的方法和使能技术进行了更广泛的讨论，并就投资优先事项提出了一些建议
国防部的建模与仿真（M&；s）应该有助于找到灵活、自适应和稳健的战略；M&；S也应该很好地应对复杂的战争。当前M&；S需要通过一系列工具方法来增强，其中包括人类战争游戏、人在环模拟、简化模型和探索性分析，以及对选定问题的高分辨率工作。投资重点应包括改进知识基础的综合审查，以及一些特定方法，如基于代理的建模和表示网络中心操作的方法
决策科学关注的是理解人类的决策以及辅助决策的方法和工具。第一个关注的问题包括描述性和规范性之间的区别：人类实际如何决策，以及他们应该如何决策。早期的许多文献都规定了理性的分析方法，如系统分析和政策分析。然而，描述性文献长期以来一直注意到，人类使用启发式（认知捷径），这通常很有价值，但有时会引入意想不到的偏见。已经作出努力，通过“消除”信息表述的偏见来改进决策支持。然而，一篇关于“自然主义”决策的新文献强调了基于启发式的直觉决策的优势，并质疑去偏倚的可取性。我们的研究对比了思想流派，并提出了综合的步骤。最终，决策支持应该同时吸引决策者的理性分析和直觉能力，并在分析和建议的“冷”和基于故事的呈现之间取得平衡。特定的平衡应该取决于决策的特点、决策环境和决策者。我们的研究还讨论了新出现的决策支持工具，其中包括越来越逼真的模型和模拟，如虚拟世界，以及有助于战略规划创造性和想象力方面的新方法。最重要的是，我们注意到现代方法，如探索性分析，以鼓励灵活、自适应和稳健的决策和战略，从而很好地应对不确定性
