在实际管理与决策过程中，常常会遇到信息不全、未来状态无法准确预测的情况。这种情况下，决策者需要依靠特定的决策方法来应对不确定性，以尽可能减少风险并提高决策质量。这类决策被称为“不确定型决策”，它不同于风险型决策，因为后者可以估计各种结果发生的概率，而不确定型决策则缺乏这些概率信息。

那么，不确定型决策方法包含哪些方法呢？

常见的不确定型决策方法主要包括以下几种：

1. 悲观法（最大最小法）

也称为“保守决策法”。该方法假设最坏的情况会发生，因此在选择方案时，优先考虑在最坏情况下能够带来最大收益的方案。适用于对风险极度敏感的决策者。

2. 乐观法（最大最大法）

与悲观法相反，乐观法认为最好的情况会发生，因此在选择方案时，优先考虑在最好情况下收益最大的方案。这种方法适合于风险偏好较高的决策者。

3. 折中法（赫威斯准则）

这是一种介于悲观法和乐观法之间的方法，通过引入一个折中系数，综合考虑最好和最坏情况下的收益，从而做出更平衡的决策。

4. 等概率法（拉普拉斯准则）

在没有明确概率信息的情况下，假设所有可能的结果出现的概率是相等的，然后计算每个方案的期望收益，并选择期望值最高的方案。

5. 最小最大后悔值法（萨维奇准则）

该方法的核心是“后悔值”的概念，即在不同状态下，如果选择了某个方案，与其他最优方案相比所损失的收益。决策者会选择在最坏情况下最小化最大后悔值的方案。

这些方法各有优缺点，适用场景也有所不同。在实际应用中，决策者可以根据具体情况选择合适的方法，或者将多种方法结合使用，以提高决策的科学性和合理性。

总之，不确定型决策方法为在信息不完全或未来不可预测的情况下提供了系统的分析工具，帮助管理者在复杂环境中做出更加理性的选择。