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證據推理框架下的不確定決策方法(精) 版權信息
- ISBN：9787030672339
- 條形碼：9787030672339 ; 978-7-03-067233-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
證據推理框架下的不確定決策方法(精) 本書特色
系統研究了基于相關證據的多屬性決策方法、基于未知屬性權重的多屬性決策方法、基于群體共識的多屬性群決策方法、基于群體可靠的多屬性群決策方法
證據推理框架下的不確定決策方法(精) 內容簡介
本書以證據推理方法為基礎框架，以供應商選擇、信息系統戰略伙伴選擇、信息系統可信度評估、企業環保方式選擇、企業優先發展領域選擇、超聲輔助診斷等為案例，系統研究了基于相關證據的多屬性決策方法、基于未知屬性權重的多屬性決策方法、基于群體共識的多屬性群決策方法、基于群體可靠的多屬性群決策方法、基于分布式偏好關系的多屬性決策方法，還探討了數據驅動的多屬性決策方法。
證據推理框架下的不確定決策方法(精) 目錄
目錄
第1章 決策基礎 1
1.1 決策的概念和分類 1
1.2 決策風險和效用 3
1.3 決策準則 7
1.4 多屬性決策分析與群決策分析 9
1.5 典型決策方法與框架 12
1.6 主要內容結構 18
參考文獻 20
第2章 基于證據的不確定決策基礎 31
2.1 證據推理方法的發展 31
2.2 證據理論基礎 32
2.3 基于證據的決策問題建模 35
2.4 證據合成算法 36
2.5 本章小結 39
參考文獻 39
第3章 基于相關證據合成的不確定決策方法 41
3.1 本章研究背景 41
3.2 相關信念分布合成方法 42
3.3 相關區間信念分布合成方法 57
3.4 基于相關區間信念分布和平衡計分卡的多屬性決策方法 76
3.5 本章小結 95
參考文獻 95
第4章 基于未知權重的不確定多屬性決策方法 102
4.1 本章研究背景 102
4.2 基于屬性間不一致性的多屬性決策方法 103
4.3 基于區間離差的多屬性決策方法 124
4.4 基于未知屬性權重的魯棒多屬性決策方法 138
4.5 基于公平框架的多屬性決策方法 155
4.6 基于混合差異度的多屬性決策方法 176
4.7 基于高可靠解的多屬性決策方法 200
4.8 基于屬性可靠性和解可靠性的多屬性決策方法 220
4.9 本章小結 244
參考文獻 244
第5章 基于群體共識和群體可靠的不確定決策方法 253
5.1 本章研究背景 253
5.2 基于群體共識的多屬性群決策方法 254
5.3 基于反饋機制的多屬性群決策方法 267
5.4 基于反饋機制和權重優化的多屬性群決策方法 281
5.5 基于區間群體共識的多屬性群決策方法 301
5.6 基于群體可靠的多屬性群決策方法 329
5.7 本章小結 348
參考文獻 349
第6章 基于分布式偏好關系的不確定決策方法 357
6.1 本章研究背景 357
6.2 基于分布式偏好關系的多屬性決策方法 358
6.3 基于區間分布式偏好關系的多屬性群決策方法 380
6.4 基于信念分布和分布式偏好關系的多屬性群決策方法 403
6.5 本章小結 430
參考文獻 431
第7章 面向應用的不確定決策方法 440
7.1 面向高速列車供應商績效評估的多屬性決策方法 440
7.2 面向稅務信息系統戰略伙伴選擇的多屬性決策方法 459
7.3 本章小結 483
參考文獻 483
第8章 數據驅動的不確定決策方法 492
8.1 本章研究背景 492
8.2 數據驅動的多屬性決策方法 493
8.3 基于機器學習的可解釋多屬性決策方法 515
8.4 本章小結 533
參考文獻 533
第9章 總結與展望 542
第1章 決策基礎 1
1.1 決策的概念和分類 1
1.2 決策風險和效用 3
1.3 決策準則 7
1.4 多屬性決策分析與群決策分析 9
1.5 典型決策方法與框架 12
1.6 主要內容結構 18
參考文獻 20
第2章 基于證據的不確定決策基礎 31
2.1 證據推理方法的發展 31
2.2 證據理論基礎 32
2.3 基于證據的決策問題建模 35
2.4 證據合成算法 36
2.5 本章小結 39
參考文獻 39
第3章 基于相關證據合成的不確定決策方法 41
3.1 本章研究背景 41
3.2 相關信念分布合成方法 42
3.3 相關區間信念分布合成方法 57
3.4 基于相關區間信念分布和平衡計分卡的多屬性決策方法 76
3.5 本章小結 95
參考文獻 95
第4章 基于未知權重的不確定多屬性決策方法 102
4.1 本章研究背景 102
4.2 基于屬性間不一致性的多屬性決策方法 103
4.3 基于區間離差的多屬性決策方法 124
4.4 基于未知屬性權重的魯棒多屬性決策方法 138
4.5 基于公平框架的多屬性決策方法 155
4.6 基于混合差異度的多屬性決策方法 176
4.7 基于高可靠解的多屬性決策方法 200
4.8 基于屬性可靠性和解可靠性的多屬性決策方法 220
4.9 本章小結 244
參考文獻 244
第5章 基于群體共識和群體可靠的不確定決策方法 253
5.1 本章研究背景 253
5.2 基于群體共識的多屬性群決策方法 254
5.3 基于反饋機制的多屬性群決策方法 267
5.4 基于反饋機制和權重優化的多屬性群決策方法 281
5.5 基于區間群體共識的多屬性群決策方法 301
5.6 基于群體可靠的多屬性群決策方法 329
5.7 本章小結 348
參考文獻 349
第6章 基于分布式偏好關系的不確定決策方法 357
6.1 本章研究背景 357
6.2 基于分布式偏好關系的多屬性決策方法 358
6.3 基于區間分布式偏好關系的多屬性群決策方法 380
6.4 基于信念分布和分布式偏好關系的多屬性群決策方法 403
6.5 本章小結 430
參考文獻 431
第7章 面向應用的不確定決策方法 440
7.1 面向高速列車供應商績效評估的多屬性決策方法 440
7.2 面向稅務信息系統戰略伙伴選擇的多屬性決策方法 459
7.3 本章小結 483
參考文獻 483
第8章 數據驅動的不確定決策方法 492
8.1 本章研究背景 492
8.2 數據驅動的多屬性決策方法 493
8.3 基于機器學習的可解釋多屬性決策方法 515
8.4 本章小結 533
參考文獻 533
第9章 總結與展望 542
展開全部
證據推理框架下的不確定決策方法(精) 節選
第1章 決策基礎 1.1 決策的概念和分類 1.1.1 決策的概念 決策是普遍存在于政治、經濟、技術和日常生活中的管理活動。具體而言，決策旨在瞄準特定目標，根據客觀可能性及相關信息和經驗，借助合適的工具、技巧和方法，對影響目標實現的因素進行分析、計算和判優后，對未來行動做出選擇。 在管理科學領域中，“決策”這一概念有以下幾個經典且比較有共識性的定義。 （1）《中國大百科全書：自動控制與系統工程》中將決策定義為：“為*優地達到目標，對若干個備選行動的方案進行的選擇。”[1] （2）周三多將決策定義為：“管理者識別并解決問題及利用機會的過程。”[2] （3）現代決策理論的提出者赫伯特?西蒙（Herbert A. Simon）將決策定義為：在一定的環境條件下，決策者為了實現特定目標，遵循決策的原理和原則，借助一定的科學方法和手段，從若干個可行方案中選擇一個滿意方案，并付諸實施的全過程。它既包括制訂各種可行方案，選擇滿意方案的過程，又包括實施滿意方案的過程[3]。 現代管理科學通常從狹義和廣義兩個角度來闡釋決策[4]。狹義決策可解釋為：①從若干可能的方案中，按某種標準（準則）選擇一個，而這種標準可以是*優、滿意和合理等[5]；②決策就是做決定，僅限于人們從不同的行動方案中做出*佳選擇，即通常意義上人們所說的“拍板”[6]。 廣義決策可理解為：①人們為了達到某個目標，對影響決策的因素作邏輯判斷與權衡，進而從一些可能的方案（途徑）中進行選擇的分析過程[5]；②相當于決策分析是一個過程，即人們為了實現某一特定目標，在擁有一定信息和經驗的基礎上，在主客觀條件允許的范圍內，提出各種可行方案，采用一定的科學方法和手段，進行比較、分析和評價，按照決策準則，從中篩選出*滿意的方案，并根據方案實施的反饋情況對方案進行修整控制，直至目標實現的整個系統過程[6]。 決策是一個發現問題、提出問題、分析問題和解決問題的過程[6]，以此為論，本書研究廣義決策。 1.1.2 決策的分類 決策理論和方法廣泛應用于不同領域，解決不同層次的實際問題。為便于人們根據決策問題的特征合理選擇決策方法，以實現科學決策，有必要對決策問題進行分類[6]。 （1）根據自然狀態的信息完備程度，將決策問題分為確定型決策、風險型決策與不確定型決策。確定型決策指在穩定可控條件下進行的決策。在確定型決策中，決策者確切知道自然狀態的發生，每個方案只有一個確定結果，*終的方案選擇取決于對各個方案結果的比較。風險型決策也稱隨機決策，在這類決策中，自然狀態不止一種，決策者不能確切知道何種自然狀態會發生，但能知道可能發生的自然狀態集及每種自然狀態發生的概率。不確定型決策指在不穩定條件下進行的決策。在不確定型決策中，決策者不知道可能的自然狀態集，或者不知道每種自然狀態發生的概率。 （2）根據決策主體，將決策問題分為個體決策與集體決策。個體決策指單人決策。個體決策依靠個人的價值觀、知識、經驗及所掌握的情報信息進行決策。個體決策的優點包括：個人對事物認識的直觀性；決策的迅速和有效性；應對突發狀況的緊急變化性和靈活性。個體決策的缺點包括：極端性和片面性；缺少科學性，容易導致決策不合理；準確性可能不高；風險較高。集體決策指多人共同決策。集體決策是為充分發揮集體的智慧，由多人共同參與決策分析并制定決策的整體過程。集體決策的優點包括：能更大范圍地匯總信息，擬訂更多的備選方案，具有合理性、科學性和準確性；能得到更多的認同，具有包容性；能更好地溝通，且更有利于決策的實施；更具創新性；能做出更好的決策。集體決策的缺點包括：花費較多的時間和費用；決策速度緩慢；可能產生“群體思維”和從眾現象，造成責任不明確。 （3）根據決策問題的量化程度，將決策問題分為定性決策與定量決策。定性決策指決策問題的諸因素不能用確切的數量表示，只能進行定性分析。如組織機構的設置與調整、產品質量的測定和環境污染對人體健康的影響等屬于定性決策問題。由于這類問題不能規范化表示為數學模型，通常只能進行定性分析，因此解決這類問題主要依靠決策者自身的素質，如邏輯思維能力和推理判斷能力等。定量決策指決策問題能規范化表示為數學模型并可進行定量分析。如計劃年產量、成本預算和資源配置等均屬于定量決策。由于能進行定量分析，這種決策比較容易找出*優方案。 （4）在不確定環境中求解復雜問題時，根據決策的偏好表達方式，將決策問題分為絕對價值決策與相對價值決策。絕對價值決策指分別對各個方案進行直接評價以獲得決策解，適用于信息較為充分且決策者有能力根據可用信息進行方案評價與比較的場合。在絕對價值決策中，存在許多不同的決策者偏好描述方式，如模糊集、模糊語言術語集和信念分布等。當決策方案數量增加時，已有方案的決策結果不會改變。相對價值決策指對方案進行成對比較以獲得決策解，適用于信息不充分或決策者缺乏運用已知信息進行方案評價能力的場合[7]。在相對價值決策中，存在一些不同的決策者偏好描述方式，如乘性偏好關系、模糊偏好關系、直覺模糊偏好關系、語言偏好關系和分布式偏好關系等。一般而言，決策者更容易給出方案成對比較偏好信息，進而產生決策解。 綜上，面對不同的決策場景，考慮決策問題的不同分類，有助于選擇科學、合理的決策方法進行問題求解。 1.2 決策風險和效用 1.2.1 決策風險 面對實際問題，當決策者進行決策時，需要充分認識不同的決策行為所導致的后果及后果發生的可能性，承擔不同后果帶來的風險。不同的決策者往往具有不同的風險態度，導致他們在面向同一問題時可能采取不同的決策行為。 1. 風險的度量 決策者進行決策之前，需要收集有關方案的信息。一般而言，存在以下兩種情形：①方案本身信息的缺失使得決策者不能獲取所有信息；②決策者有限的認知能力不足以支持決策者獲取所有與方案相關的信息。在這兩種情形下進行決策，決策者需要承擔決策行為帶來的決策風險。如何度量這些風險，幫助決策者合理決策，顯得十分重要[8]。假設方案al的后果產生的收益為yl，其密度函數為pl(yl)，決策者設置的收益臨界值為u，則可將風險定義為[9] （1.1） 當時，式（1.1）為自方差定義的風險；當 時，式（1.1）為臨界概率定義的風險。 2. 風險態度 在進行不確定性決策時，面對不確定的后果，具有不同風險態度的決策者會采取不同的決策行為。決策者的風險態度不僅與決策者的經歷和背景有關，還與決策者當前所處的環境有關。風險態度一般分為風險厭惡、風險中立和風險追求三種。不同的決策者一般具有不同的風險態度。同一個決策者在不同的決策環境中，其風險態度可能也有所不同。 風險厭惡的決策者偏向于接受一個更加可靠但期望收益較低的方案；風險中立的決策者只偏向于接受期望收益*大的方案，而不考慮各個方案發生的可能性；風險追求的決策者為了更大的期望收益，主動選擇追求風險。 1.2.2 決策效用 決策者進行決策時，需要承擔所選決策方案對應的風險。通常，使用效用[9]表示決策者在不確定情形下的決策偏好，效用值表示決策者對某個后果的偏好程度，效用函數表示不同情形下決策者對后果的不同偏好程度，映射出決策者需承擔的風險。 1. 效用函數基礎 假設X = {x1， x2， ， xK}是一個能夠表達決策者偏好的對象集合，對象可以是方案、后果等。P = {(xk， pk)}（k = 1， 2， ， K）是各個對象及其出現概率的組合，稱為簡單展望，表示決策可能的前景，xk表示第k種后果，pk表示xk出現的概率，滿足 。多個簡單展望的組合稱為復合展望。包含所有可能的簡單展望和復合展望的集合記作 : = {P1， P2， ， PN}。基于以上假設，效用函數定義如下[10]。 定義1.1 給定集合 中的任意兩個展望Pi和 （ ）， 上的實值函數U: ，滿足以下條件。
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