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词条 复杂大群体决策方法及应用
释义

基本信息

出版社: 科学出版社; 第1版 (2009年8月1日) 丛书名: 当代中国管理科学优秀研究成果丛书 精装: 230页 正文语种: 中文 开本: 16 ISBN: 9787030252883

商品描述

内容简介

《复杂大群体决策方法及应用(精)》内容:近年来,随着社会经济的发展,复杂大群体的决策方法与应用研究已经引起了人们的极大关注。群体决策作为现代决策科学的一个重要组成部分,研究和涉及的内容十分广泛。

编辑推荐

《复杂大群体决策方法及应用》是“当代中国管理科学优秀研究成果丛书”之一,全书共分9个章节,主要对对群体决策问题进行新的思考,主要针对不确定信息条件下复杂大群体决策方法和网环境下复杂大群体决策支持系统及应用等问题进行深入研究和实证分析,力求反映出该领域的最新研究成果和国内外最新动态。具体内容包括基于可变精度粗糙集的群体决策方法、基于Choquet积分的群体决策方法、网络环境下复杂大群体决策方法、网络环境下群体决策模型驱动方法等。该书可供各大专院校作为教材使用,也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。

目录

总序

前言

第1章 绪论

1.1 引言

1.2 群体决策理论与方法研究回顾与评述

1.3 复杂大群体决策方法研究思路

第2章 基于可变精度粗糙集的群体决策方法

2.1 引言

2.2 可变精度粗糙集与多决策表分析

2.3 群体分类决策步骤

2.4 算例分析与方法比较

2.5 本章小结

第3章 基于Choquet积分的群体决策方法

3.1 引言

3.2 Choquet积分集结算子

3.3 基于语言Claoquet积分算子多属性群体决策

3.4 基于诱导Choquet积分算子群体决策

3.5 本章小结

第4章 基于直觉模糊集的群体决策方法

4.1 引言

4.2 直觉模糊集

4.3 基于直觉模糊距离的群体决策专家意见一致性分析

4.4 基于直觉模糊Choquet积分算子多属性群体决策

4.5 基于直觉模糊值Sugeno积分算子多属性群体决策

4.6 本章小结

第5章 网络环境下复杂大群体决策方法

5.1 引言

5.2 网络环境下群体决策问题求解流程

5.3 群体决策处理机制

5.4 复杂大群体成员聚类

5.5 基于聚类的群体偏好和一致性算法

5.6 多方案大群体决策

5.7 本章小结

第6章 多属性复杂大群体决策方法及决策支持系统

6.1 引言

6.2 多属性复杂大群体决策的聚类算法

6.3 基于聚类算法具有复杂群体行为的群体决策

6.4 基于聚类算法的群体一致性修正

6.5 多属性复杂大群体决策支持系统

6.6 本章小结

第7章 网络环境下群体决策模型驱动方法

7.1 引言

7.2 群体决策模型需求分析

7.3 模型存在的形式描述及运行方式

7.4 模型可重用方法

7.5 模型复合的形式

7.6 基于Multi-Agent技术的模型复合实现

7.7 本章小结

第8章 面向复杂决策任务的群体决策研讨系统

8.1 引言

8.2 群体决策任务结构化

8.3 面向服务的群件设计

8.4 群体决策研讨系统概念模型

8.5 群体决策研讨系统结构设计

8.6 基于Web的群体决策研讨系统应用

8.7 本章小结

第9章 结论与展望

9.1 研究总结

9.2 研究展望

参考文献

序言

本书是在国家杰出青年科学基金(70125002)和国家自然科学基金重点项目(70631004)资助下的部分研究成果。

群体决策作为一门涉及多个学科领域的复杂交叉性学科,研究内容十分广泛。简言之,群体决策就是在一定的决策准则下将群体各成员的偏好集结成单一的群体偏好的过程。群体决策的理论与方法建立在一般的决策理论与方法的基础上,目前研究的重点集中在群体决策行为机制与模式的理论研究,群体决策信息表示和信息集结方法以及物理实现方法即群体决策支持系统三个方面:前者偏重于理论性、描述性的研究,中者集中于探讨在一定决策准则下的群体决策方法的规范性研究,后者注重于以计算机为中介的半结构化和非结构化群体决策方法研究及实现途径。

近年来,随着社会经济的发展,我国一些重大决策问题迫切需要群体决策,如政府或行业的重大战略决策、大型企业经营管理决策等。由于这些决策问题涉及面广,并且需要协调各方的关系和利益,因此需要群体决策予以支持。同时,互联网的发展及其广泛应用给企业经营和政府政务的决策方式带来了深刻的变化,面对决策环境和决策群体发生的较大变化,复杂大群体的决策方法与应用研究已经引起了人们的极大关注。本书系统地梳理和回顾了群体决策理论与方法的发展历程,评述了群体决策理论与方法研究存在的问题,探讨了当前决策群体和决策问题的复杂性以及决策信息的不确定性等特点。

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更新时间:2024/11/16 10:49:57