Entscheidungsbäume zählen zu den Bewertungs- und Entscheidungsinstrumenten und dienen insb. der graphischen Verdeutlichung mehrstufiger Entscheidungsprobleme. Entscheidungsbäume lassen sich in zwei Gruppen unterteilen:
⦁ deterministische Entscheidungsbäume, die dadurch gekennzeichnet sind, dass ein mehrstufiges Entscheidungsproblem in Teilaktivitäten zerlegt wird, denen jeweils sichere (Teil-) Ergebnisse zugeordnet werden können;
⦁ stochastische Entscheidungsbäume, bei denen die Möglichkeit besteht, dass die Ergebnisse der einzelnen Teilaktivitäten noch von unterschiedlichen, zum gegenwärtigen Zeitpunkt noch nicht sicher vorhersehbaren Umweltentwicklungen, beeinflusst werden können.
Das Endergebnis eines Entscheidungsproblems ergibt sich erst aus der Überlagerung der in der zeitlichen Abfolge zu treffenden Teilentscheidungen und der Entwicklung der Umweltkonstellationen. Entscheidungsbäume sind dynamisch aufgebaut und legen sequenzielle Entscheidungs-, z.T. auch nicht beeinflussbare Ereignispunkte fest, indem ein komplexes Entscheidungsproblem in zeitlich hintereinander liegende, z.T. auch alternative Teilentscheidungen aufgelöst wird. Unter der Voraussetzung einer sukzessiven und alternativen Maßnahmen- und Ressourcenplanung kann Ressourcenplanung kann der Zielerreichungswert der sukzessiven Alternativenzweige jedoch erst dann ermittelt werden, wenn die Planung bis zur letzten für den gesamten Maßnahmenkomplex relevanten Periode erfolgt ist.
Durch die sukzessive Ableitung können Entscheidungsbäume simultan verfügbare Planungsergebnisse generieren. Die Analyse mehrperiodischer Alternativenzweige anhand statistischer Wahrscheinlichkeiten bzw. Erwartungswerte impliziert zugleich eine zum spätmöglichsten Zeitpunkt erfolgende Realisation von Entscheidungen, durch den die zeitliche Verwirklichung der Gesamtplanung nicht verzögert wird und insoweit ein die flexible Planung kennzeichnender inhaltlicher und zeitlicher Anpassungsspielraum erhalten wird. Zu beachten ist jedoch, dass Anpassungsentscheidungen erst in den alternativen Folgeplanungen berücksichtigt werden können, da mit der bereits realisierten Entscheidung ein genereller Alternativenzweig nach dem höchsten Zielerreichungsgrad ausgewählt wurde und insofern neue Informationen erst auf Folgeplanungen bezogen werden können.
Entscheidungsbäume gleichen in ihrem formalen Aufbau den Relevanzbäumen, unterscheiden sich jedoch in ihrer inhaltlichen Aussage. Während Relevanzbäume einer mehrstufigen Kriterien- und Alternativenwirkungsanalyse dienen, werden mit Entscheidungsbäumen sequenzielle Entscheidungen über Alternativenwirkungen im jeweiligen Entscheidungskontext getroffen. Mit dem Einsatz von Entscheidungsbäumen wird zugleich das Planungs- und Entscheidungsproblem strukturiert ( Open System Simulation).