Экономисты чаще всего не стремятся найти ответ на третий вопрос, приведенный выше, т.е. не пытаются выработать способ принятия рациональных решений в тех условиях, когда вознаграждение в ответ на определенные действия не предоставляется немедленно, а становится результатом нескольких действий, выполненных в определенной последовательности. Изучению этой темы посвящена область ^ исследования операций, которая возникла во время Второй мировой войны в результате усилий, которые были предприняты в Британии по оптимизации работы радарных установок, а в дальнейшем нашла применение и в гражданском обществе при выработке сложных управленческих решений. В работе Ричарда Беллмана [97] формализован определенный класс последовательных задач выработки решений, называемых марковскими процессами принятия решений (Markov Decision Process — MDP), которые рассматриваются в главах 17 и 21.

Работы в области экономики и исследования операций оказали большое влияние на сформулированное в этой книге понятие рациональных агентов, но в течение многих лет исследования в области искусственного интеллекта проводились совсем по другим направлениям. Одной из причин этого была кажущаяся сложность задачи выработки рациональных решений. Тем не менее Герберт Саймон (1916—2001) в некоторых из своих ранних работ показал, что лучшее описание фактического поведения человека дают модели, основанные на удовлетворении (принятии решений, которые являются "достаточно приемлемыми"), а не модели, предусматривающие трудоемкий расчет оптимального решения [1414], и стал одним из первых исследователей в области искусственного интеллекта, получившим Нобелевскую премию по экономике (это произошло в 1978 году). В 1990-х годах наблюдалось возрождение интереса к использованию методов теории решений для систем агентов [1576].