现代信息决策方法

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出版者:北京大学
作者:肖筱南
出品人:
页数:212
译者:
出版时间:2006-10
价格:14.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787301109861
丛书系列:
图书标签:
  • 决策支持
  • 信息决策
  • 决策科学
  • 现代管理
  • 运筹学
  • 系统分析
  • 数据分析
  • 人工智能
  • 优化方法
  • 建模分析
  • 风险管理
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具体描述

本书是全国高等院校面向21世纪课程教材之一,可作为高等理工科、财经类院校本科生、研究生现代信息与决策课程的教材或教学参考书。全书共分六章,内容包括:决策方法的信息化、民主化和科学化;确定型、不确定型与风险型决策;模糊决策;灰色系统预测与决策;可拓决策;人工智能计算机辅助决策等。本书结构严谨、内容丰富、逻辑清晰、分析深刻、科学性强、实用面广,不仅对提高理工科、财经类院校大学生的综合素质很有帮助,而且对于现代管理人员与工程技术人员,也是一本极具参考价值的科学读物。

  本书取材新颖、视野开阔、内容丰富、思路清晰、结构严谨、案例有趣、深入浅出、实用性强、富有启发性,便于教学与自学,为了加强对学生综合分析与解决问题能力的培养,在介绍信息决策理论与方法的同时,还给读者留下了一定的研究思考空间,且在每章末均配备了相当数量的复习思考题与综合练习题,以便读者巩固、复习、应用所学知识。书末附有习题答案,可供教师与学生参考。

  本书可作为高等理工科、财经类院校相关专业本科生、研究生现代信息决策方法课程的教材或教学参考书,也可供从事信息决策工作的现代管理人员与工程技术人员学习参考。

好的,这是一份关于一本名为《现代信息决策方法》的图书的详细简介,该简介内容侧重于描述一本书籍可能包含的、但不包含该特定书名的内容。 --- 图书名称:《复杂系统优化与智能决策原理》 内容简介 本书深入探讨了在高度复杂和不确定性环境中进行系统优化与决策制定的理论框架与前沿技术。它并非一本关于信息管理或传统决策分析的入门读物,而是聚焦于那些需要跨学科知识支撑,以解决大规模、非线性、动态变化的复杂问题的研究。 第一部分:复杂系统的建模与分析 本部分首先界定了“复杂系统”的内涵,将其从简单的集成系统区分开来,强调其涌现性、自组织性和非线性反馈回路的特性。我们详细介绍了复杂性科学的核心概念,如相变、临界点、鲁棒性与脆弱性。 非线性动力学与混沌理论: 阐述了如何利用李雅普诺夫指数、庞加莱截面等工具来识别和量化系统的混沌行为。这部分着重于时间序列分析,而非简单的统计回归,旨在揭示系统长期行为中潜在的、看似随机的规律。 网络科学与图论应用: 系统地分析了复杂网络结构(如无标度网络、小世界网络)对系统性能的影响。内容涵盖中心性指标(介数中心性、度中心性)的计算,以及网络演化模型的应用,如巴拉巴西-艾伯特模型,用于预测信息流和故障传播的路径。 多尺度分析: 讨论了如何在不同时间尺度和空间尺度上构建系统的模型。例如,在城市交通模拟中,如何将个体驾驶员的行为模型与宏观的路网拥堵模型进行耦合,以及如何处理这些尺度间的相互作用与信息传递损耗。 第二部分:优化理论在多目标环境下的扩展 本部分超越了传统的单目标优化范式,转向了在资源受限、目标冲突的现实约束下寻找“满意”解而非绝对最优解的策略。 多目标优化理论(MOO): 详细介绍了帕累托前沿的概念,以及如何使用进化算法(如NSGA-II, MOEA/D)来有效地逼近和分析高维决策空间中的帕累托最优集。重点在于如何对这些非劣解集进行后验偏好分析和选择。 鲁棒优化与不确定性量化: 区别于传统的随机优化,鲁棒优化关注的是“最坏情况”下的性能保障。我们引入了不确定性集(Uncertainty Sets)的概念,并探讨了如何构造能够抵抗参数波动和模型误差的决策方案。内容包括区间优化和半定规划松弛技术在求解鲁棒规划问题中的应用。 动态规划的现代应用: 针对马尔可夫决策过程(MDPs)在状态空间爆炸问题上的局限性,本章引入了近似动态规划(Approximate Dynamic Programming, ADP)和基于观测的动态规划(POMDPs)的解决方案,特别是利用函数逼近器(如神经网络或径向基函数)来处理连续状态和动作空间。 第三部分:智能与启发式决策算法 在无法获得精确解析解的复杂问题面前,本部分侧重于构建高效、可解释的智能算法来指导决策过程。 演化计算与群体智能: 深入分析了遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)的最新变种及其在参数寻优中的应用。特别关注了如何改进交叉和变异操作以避免过早收敛,以及如何利用混合策略来增强搜索的全局性和局部性。 模拟与评估: 系统地介绍了离散事件模拟(DES)和基于主体的建模(ABM)作为实验平台的方法论。重点在于如何设计高效的实验方案(DoE),如何进行结果的统计显著性检验,以及如何处理模拟结果中的自相关性问题,确保决策的科学基础。 决策树与集成学习在分类决策中的应用: 尽管这部分涉及机器学习的范畴,但其核心是将其作为决策支持工具。我们讨论了提升(Boosting,如XGBoost/LightGBM)和随机森林如何用于构建高精度的风险评估模型,以及如何解释这些“黑箱”模型(如SHAP值)的决策依据,以增强人类决策者的信任度。 第四部分:决策支持系统的架构与实施 本部分将理论与工程实践相结合,探讨如何将上述优化和智能算法转化为可操作的决策系统。 人机交互与认知负荷: 讨论了如何设计决策界面,使用户能够直观地理解复杂模型的输出(如帕累托云图、敏感性分析报告),并有效管理决策过程中的认知负荷,确保最终决策的质量。 模型验证、确认与维护(V&V): 强调了建立严格的验证和确认流程的重要性。内容包括模型校准技术、历史数据回溯测试,以及在系统运行过程中持续监控模型漂移(Model Drift)和再校准的策略。 目标读者: 本书面向高级工程、运筹学、管理科学的研究生、博士后研究人员,以及在金融风险管理、供应链优化、能源系统规划等领域中负责高风险、高复杂度决策支持的工程师和高级分析师。它要求读者具备扎实的数学基础(线性代数、概率论)和初步的编程能力。本书旨在培养读者“建模思维”和“解决不可解问题”的能力。

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读后感

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用户评价

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拿到这本书,我最关心的就是它是否能够提供一些真正具有“可操作性”的指导。很多理论性的书籍虽然内容深刻,但落实到实际工作中却显得有些空泛。我希望这本书能够避免这种情况,提供一些可以直接借鉴的框架、流程、甚至是模板。例如,在信息收集阶段,如何高效地识别关键信息源?在数据分析阶段,有哪些常用的、能够快速得到洞察的分析方法?在方案评估阶段,有没有一些简便但有效的工具来衡量不同方案的优劣?更重要的是,我希望这本书能够帮助我理解“决策的上下文”的重要性。同样的决策方法,在不同的情境下,其适用性和有效性可能会大相径庭。比如,在危机时刻需要快速决策,而在战略规划时则需要更为审慎和全面的考量。这本书是否会深入探讨如何根据不同的业务场景、组织文化、甚至决策者的个人风格,来选择和调整最合适的决策方法?我非常期待它能够成为我工作中的一个“工具箱”,让我能够随时随地找到应对各种决策挑战的“利器”。我也希望能从中学习到如何构建一种“决策文化”,让整个组织都能够更加积极、有效地参与到信息决策的过程中来,而不是将决策仅仅视为少数人的责任。

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我一直认为,决策能力是个人乃至组织的核心竞争力之一。特别是在这个信息爆炸、变化加速的时代,一个能够快速、准确地做出有效决策的个体或组织,往往能够抓住机遇,规避风险,从而获得长远的优势。因此,“现代信息决策方法”这个书名,深深地吸引了我。我期待这本书能够为我揭示当前信息决策领域最前沿的理念和最实用的技术。我特别希望书中能够深入讲解如何在高维度、多变量的数据环境中进行决策。很多时候,我们面对的决策问题并非简单的好坏二选一,而是需要在诸多相互关联、甚至是相互制约的因素中找到一个平衡点。书中是否会介绍一些能够处理这类复杂性的方法,例如基于智能体的建模,或者使用一些先进的优化算法?此外,决策的“人性化”方面同样重要。即使拥有再强大的数据分析能力,最终的决策者仍然是人,而人会受到认知偏差、情感因素等多种影响。我希望这本书能够探讨如何识别和克服这些“人性陷阱”,例如书中是否会介绍“认知心理学”在决策中的应用,或者一些帮助决策者保持客观、理性的策略?我期望这本书能够提升我作为决策者的“全局观”和“前瞻性”,让我能够看得更远,思考得更深。

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我对于这本书的兴趣,源于我对“学习型组织”的追求。在日新月异的商业环境中,一个组织如果不能有效地从信息中学习并适应,就注定会被淘汰。因此,我希望这本书能够提供一些关于如何构建“持续学习”的决策机制的洞见。我期待书中能够讲解如何建立一套有效的“知识管理”和“经验复盘”体系,让组织能够从过去的成功和失败中汲取教训,并不断优化决策过程。例如,书中是否会介绍一些关于“A/B测试”在产品迭代和营销策略中的应用,以及如何从测试结果中学习并进行调整?此外,我也非常关注书中关于“赋能”和“协同”的内容。现代信息决策并非是少数精英的专利,而是需要调动整个组织的力量。书中是否会探讨如何向下授权,让一线员工也能参与到信息决策中来?或者,如何通过有效的沟通和协作工具,促进跨部门的信息共享和协同决策?我希望这本书能够成为我构建一个更加敏捷、更具学习能力组织的一本“行动指南”。我期待它能帮助我激发组织的活力,让信息在组织内部自由流动,并最终转化为持续的竞争优势。

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在我的工作实践中,我发现很多时候并非缺乏信息,而是不知道如何有效利用信息。大量的统计数据、市场调研报告、用户反馈等等,这些信息往往分散在各个角落,缺乏系统性的整合和分析,最终难以转化为有价值的决策依据。因此,我非常希望这本书能够提供一套“整合式”的信息决策框架。我期待书中能够详细阐述如何构建一个强大的“信息基础设施”,包括数据的采集、存储、清洗、治理等关键环节。一个良好的信息基础,是有效决策的基石。同时,我也非常关注书中关于“决策模型”的介绍。是会侧重于传统的统计模型,还是会深入探讨机器学习、深度学习在决策建模中的应用?例如,如何利用预测模型来预判市场趋势,或者利用分类模型来识别高风险客户?我希望这本书能够为我提供一套“工具箱”,让我能够根据不同的决策需求,选择最合适的分析工具和模型。而且,我希望能从书中学习到如何将这些模型的结果,转化为具有可操作性的业务建议。从数据到洞察,再到行动,这是一个需要清晰路径指引的过程。我期望这本书能为我指明这条路径,让我能够更加自信地推动信息驱动的决策。

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我一直认为,优秀的信息决策者不仅仅是数据分析师,更是一位优秀的“问题解决者”和“战略家”。因此,我希望这本书的内容不仅仅停留在技术的层面,更能触及到决策的本质和战略的意义。“现代信息决策方法”这个书名,让我看到了这种可能。我期待书中能够深入探讨如何从模糊的问题定义中,提炼出清晰的决策目标。很多时候,决策的困难并不在于找不到解决方案,而在于不清楚到底要解决什么问题。书中是否会介绍一些结构化的思维方法,例如“思维导图”、“鱼骨图”或者“MECE原则”在问题分析中的应用?同时,我也非常关注书中对于“长远战略”和“短期战术”的平衡。现代决策需要既能够应对眼前的挑战,也能够为未来的发展奠定基础。书中是否会提供一些方法来权衡短期收益与长期价值,或者在不确定性中制定具有韧性的战略?我希望这本书能够帮助我提升我的“批判性思维”和“系统性思考”能力,让我能够更全面、更深刻地理解决策的全局。我希望它能为我提供一种看待和解决问题的新视角,让我在复杂的世界中做出更明智的选择。

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我对于“现代信息决策方法”这一主题有着非常强烈的求知欲。在我看来,传统的决策模式往往过于依赖直觉和经验,或者局限于相对静态的数据分析。然而,在当今瞬息万变的商业环境中,仅仅依靠这些是远远不够的。我们需要的是一种能够快速响应、灵活调整,并且能够充分利用最新技术和方法论的决策体系。这本书的名字就点燃了我对这一主题的热情。我尤其想知道,书中是如何处理“不确定性”和“模糊性”这两个决策过程中最棘手的难题的。我们面对的大多数商业决策,都不是在信息完全对称和完全确定的情况下进行的。如何在这种环境下,依然能够做出相对最优的决策,这需要一套超越传统思维的工具和方法。例如,书中是否会介绍一些关于“博弈论”在商业决策中的应用?或者,如何利用“行为经济学”的原理来理解和预测人类行为对决策结果的影响?我也非常关注书中是否会提及“人工智能”和“大数据”在现代决策中的具体赋能作用。是仅仅作为数据分析的工具,还是能够扮演更深层次的角色,例如辅助甚至自动生成决策方案?我希望这本书能够为我打开一扇新的窗口,让我能够以更广阔的视野、更深刻的洞察力来审视和实践信息决策。

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我对这本书的期待,很大程度上源于我对当前信息时代决策复杂性的深刻体会。随着技术的发展,我们获取信息的渠道变得空前丰富,但同时也带来了信息过载、信息茧房、以及信息真伪难辨等一系列新挑战。如何在这样的大环境下,仍然能够准确地捕捉到关键信息,并基于这些信息做出明智的决策,这是摆在我们面前的一大难题。我希望这本书能够提供一些切实可行的方法论,帮助我理清思路,构建一个清晰的决策框架。例如,它是否会介绍一些高级的数据可视化技术,以便我们能够更直观地理解复杂的数据集?或者,它是否会深入探讨如何运用因果推断的原理,来区分相关性和因果性,避免被表面现象所误导?更重要的是,决策并非孤立的行为,它往往涉及到跨部门协作、利益相关者的沟通协调,以及对不确定性的管理。我渴望这本书能够阐述如何在决策过程中有效整合多方观点,处理分歧,并建立起一个能够适应变化、持续学习的决策机制。尤其是在面对一些具有颠覆性的创新或市场变革时,传统的“经验主义”和“线性思维”往往难以奏适。这本书能否提供一些“黑天鹅”事件应对策略,或者关于如何在这种不确定性中寻找机遇的洞见?我非常期待它能为我的决策能力注入新的活力,让我能够更从容地应对信息爆炸时代带来的挑战。

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我对这本书的最大期待,在于它能否帮助我理解“决策的伦理”和“责任”。在信息决策越来越依赖算法和人工智能的今天,如何确保我们的决策是公平、公正、透明的,并且能够承担相应的社会责任,这是一个越来越重要的问题。我希望这本书能够触及到这方面的内容。例如,书中是否会讨论在数据分析和模型构建过程中可能存在的“偏见”问题,以及如何识别和规避这些偏见?或者,在利用人工智能进行决策时,如何确保决策的“可解释性”和“可问责性”?我也非常关注书中关于“数据隐私”和“信息安全”的讨论。在收集和利用海量信息进行决策的过程中,如何保护个人隐私和保障数据安全,是必须正视的挑战。我希望这本书能够提供一些指导性的原则和实践方法,帮助我们建立起一个负责任的信息决策体系。我期望它不仅能提升我的决策效率和科学性,更能让我成为一个具有高度社会责任感的决策者。我希望这本书能够引领我思考信息决策更深层次的意义,并指导我做出既有利可图又符合伦理道德的决策。

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坦白说,我当初选择这本书,是因为我在工作中常常感到力不从心。大量的报告、报表,纷繁复杂的数据,各种各样的分析工具,每一样都似乎蕴含着潜在的价值,但如何将它们有机地结合起来,形成一个连贯的决策流,我总觉得缺少那么一环。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导,带领我穿梭于信息的海洋,找到那条通往最优决策的航线。我特别关注书中是否会详细讲解如何进行有效的“信息筛选”和“风险评估”。在信息爆炸的时代,辨别信息的质量和相关性至关重要,否则很容易陷入“无效劳动”。而风险评估,更是决策过程中不可或缺的一环,一个看似完美的决策,如果未能充分考虑到潜在的风险,后果不堪设想。这本书是否会介绍一些量化的风险评估模型,例如蒙特卡洛模拟、情景分析等等?同时,我也对书中关于“决策后评估”和“迭代优化”的部分抱有厚望。许多时候,我们往往只关注决策的制定过程,却忽略了决策执行后的效果反馈和调整。一个真正“现代”的决策方法,一定是一个动态的、能够自我完善的过程。这本书能否提供一些构建这种反馈闭环的思路和工具?我希望它能帮助我建立起一套从信息输入到决策输出,再到效果反馈和持续优化的完整体系,让我的决策更加精准、高效,也更有韧性。

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这本书我真是摸索了很久,终于捧在手里,心情自然是期待不已。作为一名长期在信息分析和策略制定领域摸爬滚打的从业者,我对“现代信息决策方法”这个书名本身就有着天然的亲近感。我们每天面对海量的数据,如何从中提炼出有价值的信息,并以此为基础做出最优的决策,这几乎是我们工作的核心挑战。以往的学习更多是零散的,可能是一些特定的模型、算法,或是某个领域的案例分析。但这本书,从名字上看,似乎有志于将这些碎片化的知识体系化,提供一个更为全面、系统的框架。我特别想知道,它如何定义“现代”?是仅仅指代近些年出现的新的技术和工具,还是包含了一种思维方式的转变?比如,我们现在谈论的敏捷决策、数据驱动的精益管理,这些都与传统决策模式有着本质区别。这本书会不会深入探讨这些演进的逻辑?另外,决策的“方法”也很关键。是会详细介绍各种统计学模型、机器学习算法在决策中的应用,还是更侧重于流程设计、组织架构对决策效率的影响?我对后者同样充满兴趣,毕竟再先进的技术,也需要有合适的组织和流程来承载和执行。这本书能否为我们提供一套可操作的指南,让我们在实际工作中能够更有效地识别问题、收集信息、分析潜在方案、评估风险,并最终做出既有前瞻性又具备执行力的决策?我期待它能解答我工作中遇到的许多模糊地带,帮助我提升决策的科学性和有效性。

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