Herbert Alexander Simon（1916年6月15日－2001年2月9日）是一位美国学者，其跨学科研究深刻影响了计算机科学、经济学和认知心理学。他的主要研究焦点是组织内的决策过程，并因“有限理性”和“满意化”理论而广为人知。他与Allen Newell共同获得1975年ACM图灵奖，并于1978年获得诺贝尔经济学奖。他的研究涵盖认知科学、公共行政、管理学和政治学，并在1949年至2001年间的大部分职业生涯中任教于卡内基梅隆大学，期间帮助建立了世界上最早的计算机科学系之一。
Simon是现代多个科学领域的先驱，包括人工智能、信息处理、决策、问题解决、组织理论和复杂系统。他是最早分析复杂性架构并提出优先连接机制来解释网络及其他现象中幂律分布的人之一。
早年生活与教育
Simon出生于威斯康星州密尔沃基市。他的父亲Arthur Simon是一位犹太电气工程师，于1903年从德国达姆施塔特工业大学获得学位后移民美国，从事发明家和独立专利律师工作。他的母亲Edna Marguerite Merkel是一位钢琴家，祖先中有犹太人、路德宗和天主教背景，来自不伦瑞克、布拉格和科隆。Simon的欧洲祖先包括钢琴制造者、金匠和酿酒师。
在密尔沃基公立学校的童年时期，Simon对科学产生了兴趣，并自认为无神论者。初中时，他写信给《密尔沃基日报》为无神论者的公民自由辩护。他的家庭鼓励人类行为可以科学研究的观点；他的舅舅Harold Merkel曾在威斯康星大学师从John R. Commons学习经济学，对他早期影响深远。通过Harold的经济学和心理学书籍，Simon发现了社会科学。他还将Norman Angell的《大幻觉》和Henry George的《进步与贫困》视为形成性著作。高中时，他加入辩论队，并为George的土地单一税制辩护。
1933年，Simon进入芝加哥大学，选择学习社会科学和数学。他曾考虑生物学，但因色盲和实验室操作笨拙而放弃。他最重要的导师是计量经济学家Henry Schultz。Simon于1936年获得学士学位，并于1943年获得芝加哥大学政治学博士学位，师从Harold Lasswell、Nicolas Rashevsky、Rudolf Carnap和Charles Edward Merriam。在修读一门关于市政政府测量的课程后，他成为Clarence Ridley的研究助理，并于1938年合著了《Measuring Municipal Activities》。这项工作引导他进入组织决策领域，成为其博士论文的主题。
职业生涯初期
本科毕业后，Simon担任市政行政研究助理，随后在1939年至1942年间转为加州大学伯克利分校一个运筹学研究小组的负责人。在此期间，他通过邮寄完成博士考试，并在工作之余按照芝加哥大学的安排撰写论文。
1942年至1949年，Simon在芝加哥的伊利诺伊理工学院教授政治学，并担任系主任。在那里，他参加了Cowles委员会工作人员的研讨会，包括Trygve Haavelmo、Jacob Marschak和Tjalling Koopmans。这一参与加深了他对经济学，特别是制度主义的研究。Marschak招募Simon协助Sam Schurr进行一项关于原子能潜在经济影响的研究。
1949年，Simon搬到匹兹堡的卡内基理工学院，该学院于1967年更名为卡内基梅隆大学。他被任命为行政学教授和工业管理系主任。在接下来的几十年里，他还在同一机构教授心理学和计算机科学，并偶尔访问其他大学。
决策与有限理性
Simon的著作《Administrative Behavior》于1947年首次出版并历经多次修订，基于他的博士论文，成为其职业生涯的基础。该著作聚焦于人类做出理性决策的行为和认知过程。他将操作性行政决策定义为正确、高效且可通过协调手段实际实施的决策。
Simon认为，行政理论在很大程度上是人类决策理论。他否定了古典经济学中完全理性行动者的模型，提出有限理性的概念。根据这一观点，个体拥有有限信息、认知约束和时间限制，因此无法完全优化。相反，他们常常进行满意化，，选择满足可接受标准的选项，而非绝对最优选项。这一思想对经济学、管理学和政策科学产生了深远影响。
人工智能与认知心理学
Simon与Allen Newell一起是人工智能早期发展的核心人物。在1950年代中期，他们创建了逻辑理论家程序，能够证明数学定理，通常被视为最早的AI程序之一。随后，他们开发了通用问题求解器，旨在模拟人类问题解决策略。这些努力帮助确立了AI作为一个领域，并促进了新兴的认知心理学学科，Simon在其中研究人类信息处理和问题解决。
Simon关于人类认知的研究强调思维可以建模为符号操作。他进行了关于人们如何解谜和决策的实验，从而获得了关于记忆、学习和专业技能的见解。他的研究影响了后来机器学习和神经网络的发展，尽管他自己的方法更侧重于符号推理而非统计方法。
对经济学与复杂系统的贡献
Simon的经济研究超越了决策理论。他为数理经济学做出了贡献，包括定理证明、人类理性、企业行为研究以及计量经济学中因果排序和参数识别的分析。他的1978年诺贝尔奖认可了他在经济组织内决策方面的开创性工作。
在1960年代，Simon转向复杂性的架构。他探索了复杂系统如何由较简单的组件构建，通常以层级结构排列。他还提出了优先连接机制来解释幂律分布，其中新元素倾向于连接到已经连接良好的节点。这一思想后来在网络科学和无标度网络研究中具有影响力。
晚年生涯与遗产
Simon在卡内基梅隆大学任职直至2001年去世。他曾三次担任大学系主任，并对国家政策做出贡献，包括1948年帮助创建管理马歇尔计划援助的经济合作署，以及担任Lyndon Johnson总统的科学咨询委员会和国家科学院成员。他获得了众多荣誉，包括1975年的图灵奖和1978年的诺贝尔奖。
Simon的跨学科方法在多个领域留下了持久印记。他的有限理性和满意化概念仍是行为经济学的核心。他的早期AI程序为后来机器学习和深度学习的发展奠定了基础。他对复杂系统的分析影响了从生物学到社会学的领域。他被铭记为一位弥合学科鸿沟、致力于理解人类和机器如何决策的学者。