Multi-Criteria Decision Making Methods pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Triantaphyllou, Evangelos

出品人:

页数:318

译者:

出版时间:2000-11

价格:$ 383.07

装帧:HRD

isbn号码:9780792366072

丛书系列:

图书标签:

• 决策分析
• 多标准决策
• 运筹学
• 管理科学
• 工程管理
• 优化
• 方法论
• 数学模型
• 人工智能
• 系统工程

复杂系统中的决策优化：跨学科视角下的方法论演进与实践应用 图书简介 本书旨在深入探讨当代复杂系统科学前沿领域中，决策制定所面临的挑战及其创新性的解决方案。我们聚焦于那些涉及多重、往往相互冲突的目标、不确定性以及高度依赖专家判断与主观偏好的情境。本书避免了对特定多准则决策方法（如AHP、TOPSIS等）的详尽罗列，而是致力于构建一个更宏观、更具哲学深度和跨学科广度的决策理论框架。 第一部分：复杂性、不确定性与现代决策的哲学基础 本部分首先勾勒出我们当前所处决策环境的本质特征：高维异构性和内在不确定性。传统的线性规划和单目标优化范式已不足以应对现实世界中的复杂性，例如气候变化模型、供应链的韧性构建、或者宏观经济政策的制定。 第一章：从理性人到有限理性：决策哲学的回归 我们重新审视决策理论的基石。放弃了“完美信息下的经济人”假设，转而探讨赫伯特·西蒙的“有限理性”如何塑造实际的决策过程。重点分析认知负荷、信息不对称对决策质量的系统性影响。探讨“满意化”（Satisficing）作为一种适应性策略在资源受限环境下的有效性。此外，引入“洞察力”（Insight）在模糊性管理中的作用，将其视为超越纯粹计算的决策要素。 第二章：复杂系统视角下的目标冲突与价值排序 复杂系统的一个核心特征是涌现性（Emergence）和相互依赖性。在系统层面，一个子目标的最优化往往会损害全局最优。本章不直接介绍任何评分或权重分配技术，而是深入分析“价值冲突”的结构本质。我们探讨帕累托最优集（Pareto Frontier）在多目标空间中的意义，以及如何理解“权衡”（Trade-off）不仅仅是数学上的比率，更是社会、伦理和经济价值的体现。引入系统动力学中的反馈回路概念，分析决策干预如何通过延迟和非线性效应重塑后续的目标优先级。 第三章：不确定性的多维刻画：超越概率论的边界 传统决策往往依赖于精确的概率分布。然而，在许多前沿领域（如新兴技术的风险评估、地缘政治分析），数据稀疏或根本不存在。本章聚焦于处理“结构性不确定性”（Deep Uncertainty）。我们探讨证据理论（Dempster-Shafer Theory）在处理不确定信念集合中的优势，以及模糊集理论（Fuzzy Sets）如何量化主观语言描述的“满意度”或“高风险”等概念。讨论如何利用基于情景规划（Scenario Planning）的方法，构建稳健的决策空间，而非仅仅预测单一结果。 第二部分：决策建模与分析的结构化方法 本部分侧重于如何构建一个能够有效容纳多维约束、反映利益相关者偏好的分析框架。重点在于结构设计和信息提炼的艺术，而非计算引擎本身。 第四章：信息结构化与知识工程的融合 决策的质量受限于输入信息的质量和组织方式。本章关注如何将非结构化信息（如政策文件、专家访谈记录）转化为可分析的模型组件。讨论知识图谱（Knowledge Graphs）在映射复杂关系网络中的应用，以及如何利用本体论（Ontology）来标准化决策要素的定义，确保不同利益相关者之间对术语的共同理解。这部分强调建模过程中的透明度（Transparency）和可解释性（Interpretability）设计。 第五章：利益相关者分析与共识构建的社会工程学 在社会和管理决策中，技术模型必须服务于现实的政治和社会动态。本章将决策过程视为一个社会互动系统。深入分析协商机制（Negotiation Mechanisms）和群体智慧（Collective Intelligence）的理论。探讨如何设计有效的沟通界面，以降低“锚定效应”和“群体思维”对输入参数的扭曲。关注动态偏好演化：决策者的态度并非固定不变，而是会随着信息的反馈和社会的压力而调整。 第六章：模型集成与混合分析框架的构建 单一分析工具往往存在盲点。本章倡导一种混合方法论（Mixed Methodologies）的集成策略。讨论如何将定性评估（如德尔菲法或基于案例的推理）的结果，有意义地嵌入到定量模型中。研究代理建模（Agent-Based Modeling, ABM）在模拟个体决策者行为对系统层面结果影响方面的潜力，以及如何利用ABM的结果来校准宏观决策模型的参数，实现自下而上的验证。 第三部分：决策执行、适应性与持续学习 决策并非终点，而是连续过程的起点。本部分关注决策如何在动态环境中实施、评估，并转化为组织或系统的学习能力。 第七章：决策的鲁棒性与适应性设计 在快速变化的环境中，“最佳”决策往往迅速过时。本章讨论如何设计鲁棒性（Robustness）和适应性（Adaptivity）。鲁棒性强调在最坏情况下的可接受性能；而适应性则强调系统在面对意外冲击时能够快速调整其内部策略和目标的结构。引入实时监测指标的设计原则，这些指标必须能够预警系统偏离预设的帕累托边界，以便及时触发再决策（Re-decision）程序。 第八章：评估、问责制与决策的后验分析 一个完整的决策循环必须包含严格的评估阶段。本章探讨如何对一个多目标决策的结果进行归因分析，以确定哪些输入因素（数据、模型假设、专家判断）对最终结果的贡献最大。讨论在结果不理想时，如何建立问责框架，区分是模型结构缺陷、信息质量问题，还是执行层面的偏差。这要求决策者能够“打开黑箱”，解释其选择路径。 第九章：学习型决策系统：反馈驱动的优化循环 最终目标是将单次决策转化为组织或系统的持续学习能力。本章探讨强化学习（Reinforcement Learning）的核心思想如何映射到高层管理决策中——即将决策视为一系列序列动作，通过系统反馈（奖励或惩罚）来优化长期策略。重点在于如何将复杂的、难以量化的组织经验，转化为可用于指导未来决策的隐性知识（Tacit Knowledge）的显性化过程。 --- 本书受众： 本书面向高级管理人员、系统工程师、政策分析师、以及所有致力于在信息不完全、目标冲突的复杂环境中进行科学化、结构化、且具有社会责任感的决策制定的专业人士和学者。它提供的是方法论的深度和广度，而非特定计算工具的使用指南。

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