德尔菲法与决策树、蒙特卡洛模拟等方法有何异同？
德尔菲法和决策树、蒙特卡洛模拟都是常用的决策分析工具，它们在应对不确定性和复杂性方面有着不同的特点和应用场景。
德尔菲法是一种专家调查法，通常用于主观性较强的问题，通过多轮匿名调查，汇总专家意见，达成共识。这种方法适用于需求预测、技术趋势分析等领域，可以减少个人偏见，提高决策质量。然而，德尔菲法依赖专家意见，可能受到专家数量和选择的影响，且无法完全避免群体思维的影响。
决策树是一种定量分析方法，通过构建决策树模型来解决决策问题。它适用于多个决策路径的问题，能够清晰地展现不同决策下的可能结果，并量化每种结果的概率和价值。决策树方法适用于需要量化分析的问题，如投资决策、产品定价等，但在面对大量变量和复杂关联时，决策树的构建和解释可能变得困难。
蒙特卡洛模拟是一种基于概率统计的仿真方法，通过随机抽样和模拟来评估不确定性情况下的决策方案。它适用于复杂的风险分析和投资评估，能够考虑到多种不确定性因素，并得出概率分布、风险价值等结果。但蒙特卡洛模拟需要大量的计算资源和时间，且对输入参数的分布假设较为敏感。
综上所述，德尔菲法适用于主观性较强的问题，决策树适用于多路径决策问题，蒙特卡洛模拟适用于复杂的不确定性分析。在实际应用中，可以根据具体问题的特点和数据情况选择合适的方法进行决策分析。