今天人们面对的决策问题比以往更加复杂,决策环境的不确定性和动态性,决策者在选择过程中所承受的时间压力,都对现有的决策理论和方法提出了挑战。由于人所生存的环境本质上是动态的,日常生活中的大部分决策都属于动态决策,相对于静态决策而言,动态决策更具有普遍性,但是目前广泛使用的决策理论很大程度上都是在静态的情况下开发的,缺少对选择决策过程的研究,无法准确地描述个体在动态、真实世界环境中的决策行为。因此,面向过程的动态决策方法与应用研究应该成为决策理论研究的重要内容,具有重要的理论研究意义和工程应用价值。本文通过研究面向过程的动态决策方法,建立与应用动态决策过程模型；对决策过程中个体认知、判断和决策行为进行建模与仿真分析,探索在动态、不确定和时间紧迫的环境中,个体决策行为随时间变化的的心理演化过程。主要的研究和创新内容包括：提出基于决策场理论的动态决策研究框架。在剖析多属性动态决策过程的基础上,讨论了多属性动态决策的建模方法,该模型能对多属性动态决策的认知过程进行仿真解释和数学模拟,预测选择概率及选择偏好与时间的系统变化关系。针对决策场理论存在的缺陷,提出由多属性动态决策模型和贝叶斯网模型构成的动态决策框架,用于描述外部环境和决策者之间的交互作用,解决具有不确定性和时间紧迫性的动态决策问题。创建解析多属性决策中偏好反转机理的量化模型。重点讨论了多属性决策中二类偏好反转现象：(1)采用不同的偏好测量方式(选择与匹配)导致的偏好反转；(2)在备选方案集合中增加(或减少)若干个备选方案后产生的偏好反转。利用决策场理论对决策者偏好不确定性的敏感反映,对第一类偏好反转现象,研究创建了多属性动态决策匹配模型和计算机仿真算法,定量分析解释多属性决策中选择与匹配之间的偏好反转现象；对第二类偏好反转现象,采用定量分析方法,利用多属性动态决策模型解释相似性效应、吸引力效应和折衷效应。建立面向决策过程的动态路径选择模型。以驾驶员的路径选择行为为研究对象,通过驾驶员路径选择行为、影响选择因素及其相互关系的研究,提出基于决策场理论的路径选择认知决策框架,建立面向决策过程的动态路径选择模型,该模型能反映在不确定和时间紧迫的选择环境中,驾驶员选择偏好随时间变化的心理演化过程。提出诱导信息下出行前和出行途中的路径选择行为建模方法。针对驾驶员出行前的路径选择行为,提出一种基于决策场理论和贝叶斯理论的推理、预测、判断和路径选择决策的交互仿真模型；在途中路径选择行为模型中,采用贝叶斯网推断行程时间和权重向量,并给出实时规划算法。最后通过交互仿真,对诱导信息可信度、出行经验、路径固有偏好、决策速度／质量和路线选择标准等影响驾驶员对诱导信息做出响应的关键因素进行定量化研究分析。路径选择实验平台及模型参数辨识方法的研究。在设计开发的路径选择实验平台上,采用计算机模拟出行前和出行途中的路径选择,探究无诱导信息和有诱导信息时驾驶员的路径选择行为,获取路径选择行为数据,为模型参数估计提供必要的实验数据。采用遗传算法作为路径选择行为模型的参数辨识工具,给出辨识模型参数的方法和步骤,对出行前和出行途中路径选择行为模型参数进行辨识,建立可执行的动态路径选择行为模型,为定量分析现实城市交通中的路径选择行为提供必要的理论依据。