具体描述
《信息不完全确定的多指标决策理论与方法》内容简介：多指标决策，也称有限方案多目标决策，是在考虑多个指标或属性的情况下，选择最佳备选方案或排序备选方案的决策问题。在现实的多指标决策问题中，决策信息的类型是多种多样的，总体上来说，可以分为两大类：类决策信息是完全确定的；另一类决策信息是不完全确定的，如指标权重信息、指标值信息、方案偏好信息部分已知、部分未知或者全部未知。由于这种不完全确定信息普遍存在于主观判断和客观测量中，因此，建立和完善信息不完全确定的多指标决策理论与方法，不但具有理论价值，而且具有广阔的应用前景。《信息不完全确定的多指标决策理论与方法》主要介绍作者近十年来关于信息不完全确定的多指标决策理论、方法与应用的研究成果。
《信息不完全确定的多指标决策理论与方法》可作为运筹学、管理科学、信息科学和系统工程等领域的研究人员与工程技术人员的参考书，也可作为高等院校相关专业研究生和高年级本科生的教学用书。
好的，这是一份关于“信息不完全确定的多指标决策理论与方法”一书的图书简介，重点突出该领域的核心内容与前沿进展，旨在为读者提供一个全面、深入的概览。 --- 图书简介：信息不完全确定的多指标决策理论与方法 图书定位： 本书系统阐述了在现实世界中信息稀疏、知识不完备或存在模糊性背景下，如何构建和求解复杂的多指标决策问题。它不仅是对经典决策理论在不确定性条件下扩展的深入探讨，更是对现代决策科学应对真实世界挑战的前沿方法论的整合与创新。 适用读者： 决策科学、运筹学、管理科学、工程控制、金融风险管理、人工智能（尤其是决策支持系统）等领域的科研人员、研究生，以及需要处理复杂不确定性决策问题的行业专家和高级工程师。 第一部分：决策环境的重塑与信息不完全性的界定 本书首先从理论基础出发，重新审视了传统决策理论在面对现实世界信息鸿沟时的局限性。在大多数实际应用中，决策者往往无法获取所有指标的精确数值、概率分布或完整的偏好信息。 1. 经典决策范式的局限与信息不完全性的类型： 我们详尽分析了信息不完全性的主要表现形式，包括：知识的缺失（数据稀疏性）、度量的模糊性（语言变量的引入）、偏好的不稳定性（动态偏好演化）以及情景的不可知性（多重不确定性来源）。这些分析为后续方法的提出奠定了坚实的背景基础。 2. 不确定性与风险的精确区分： 本书严格区分了“风险”（概率分布已知或可估计）和“不确定性”（无法用传统概率模型完全描述）。核心内容集中于后者，探讨了如何使用非概率模型（如模糊集、证据理论、粗糙集）来量化和管理这种深层次的不确定性。 3. 多指标决策的结构化挑战： 多指标决策（Multiple Attribute Decision Making, MADM）的复杂性在于指标间的异构性、冲突性与评价标准的相对重要性。当这些信息本身也处于不完全状态时，决策问题的难度呈指数级增长。本书构建了一个统一的数学框架来描述这种高维、多约束、信息受限的决策空间。 第二部分：基于不完全信息的量化与表示模型 针对信息不完全性，本书构建了一系列有效的数学工具来替代传统的精确数值表示。 1. 模糊集理论与语言评价的深化应用： 详细介绍了区间值直觉模糊集、直觉梯形模糊数等工具，它们能更精确地捕捉决策者在评价指标时犹豫不决或难以量化的思维过程。重点阐述了如何通过模糊积分和模糊排序来处理模糊偏好下的方案排序。 2. 证据理论（Dempster-Shafer Theory）与不确定性传播： 在证据理论部分，本书不仅复述了基本原理，更深入探讨了在多指标评估中，如何有效融合来自不同专家的、具有不同置信度的证据。特别是针对证据冲突的处理机制，提出了适应于决策场景的优化融合算法。 3. 粗糙集理论在降维与信息提纯中的作用： 在数据质量不高或存在大量冗余信息时，粗糙集理论被用作一种无先验知识的工具。本书展示了如何利用下近似集、上近似集和边界域来精确界定决策集合，并识别出对决策起关键作用的“显著属性子集”，从而实现决策指标的有效筛选和降维。 第三部分：不完全信息下的决策方法论与算法 本书的核心价值在于提供了一套完整的、应对信息不完全性的多指标决策方法论。 1. 权重确定与信息缺失的补偿机制： 在传统方法中，指标权重通常需要先验知识。本书提出了基于熵权法与信息熵最小化原则的权重确定方法，确保在信息最缺乏的情况下，权重分配依然能反映出指标的内在变异性与不确定性水平。针对缺失数据，引入了基于证据理论的权重修正模型，用可信证据来补偿缺失信息的影响。 2. 偏好信息不完全的排序方法： 当决策者无法给出明确的优劣判断时（例如，“A可能优于B，也可能弱于B”），本书引入了多值逻辑排序和集合-值偏好模型。重点讨论了如何利用可能性和必要性度量来构建基于不完全偏好的TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）变体和VIKOR（VIseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Rangiranje）模型，以确定稳健的方案集。 3. 决策风险的评估与鲁棒性分析： 处理不完全信息的核心目的在于做出“不坏”的决策。本书强调了决策的鲁棒性而非绝对最优性。提出了最小遗憾准则在模糊与证据环境下的推广，以及基于蒙特卡洛模拟的决策结果稳定性分析。通过构建“最坏情景下的最优解”，帮助决策者量化并接受由信息不完全性带来的固有风险。 第四部分：前沿拓展与复杂系统应用 本书最后将理论方法应用于更复杂的实际场景。 1. 动态与群决策中的信息不完全性： 探讨了在时间序列决策和群体智慧融合中，信息不完全性如何随时间累积或在群体间传递。提出了基于动态证据传播的群体决策模型，以解决大规模、异构信息源下的共识达成问题。 2. 与机器学习的结合： 阐述了如何利用不完全信息决策理论来指导特征工程和模型选择。例如，将模糊逻辑集成到神经网络的激活函数中，以增强模型对输入数据不确定性的容忍度和可解释性。 结语： 本书旨在提供一个严谨而实用的决策工具箱，使用户能够自信地在信息稀疏、认知受限的复杂环境中做出高质量、高鲁棒性的决策。它标志着决策科学正从“最优解追求”向“稳健性保障”的理论范式转变。
作者简介
尤天慧博士，东北大学工商管理学院副教授。主要从事管理决策分析、知识管理等方面的教学和科研工作。作为项目负责人完成省部级科研基金项目多项，在国内外学术期刊上发表学术论文20余篇，获得省部级科技奖励1项。目前是中国企业运筹学会理事。
张尧博士，东北大学工商管理学院副教授。主要研究方向为决策理论与方法、风险管理等。作为项目负责人获得国家自然科学基金项目2项(70’701008，71071029)，在国内外学术期刊上发表学术论文20余篇。目前是中国企业运筹学会理事、辽宁省数量经济学会理事。
樊治平博士，东北大学工商管理学院教授，国家杰出青年基金获得者、享受国务院政府特殊津贴。主要从事运作管理与决策分析等方面的教学和科研工作。在国际重要期刊上发表论文40余篇，获得省部级科技奖励6项，荣获第三届国家教育部“高校青年教师奖”。
刘洋博士，东北大学工商管理学院讲师。主要研究方向为决策理论与方法、应急管理等。作为项目负责人获得国家自然科学青年基金项目1项(71001020)，在国内外学术期刊上发表学术论文10余篇。
目录信息
前言第一篇 信息不完全确定的数值型多指标决策方法第1章 信息不完全的多指标决策方法 1．1 指标权重信息不完全且指标值信息完全的多指标决策方法I 1．1．1 问题的描述 1．1．2 原理与方法 1．1．3 算例 1．2 指标权重信息不完全且指标值信息完全的多指标决策方法Ⅱ 1．2．1 原理与方法 1．2．2 算例 1．3 指标权重与指标值信息均不完全的多指标决策方法工 1．3．1 问题的描述 1．3．2 原理与方法 1．3．3 算例 1．4 指标权重与指标值信息均不完全的多指标决策方法Ⅱ 1．4．1 原理与方法 1．4．2 算例 1．5 指标权重与指标值信息均不完全的多指标群决策方法 1．5．1 问题的描述 1．5．2 原理与方法 1．5．3算例第2章 基于主客观赋权的多指标决策方法 2．1 基于客观赋权的多指标决策方法 2．1．1 原理与方法 2．1．2 算例 2．2 基于客观赋权的时序多指标决策方法 2．2．1 问题的描述 2．2．2 原理与方法 2．2．3 算例 2．3 基于主客观综合赋权的多指标决策方法 2．3．1 原理与方法 2．3．2 有关定理证明 2．3．3 算例第3章 基于不完全方案偏好信息的多指标决策方法 3．1 基于残缺互反判断矩阵的多指标决策方法工 3．1．1 问题的描述 3．1．2 原理与方法 3．1．3 算例 3．2 基于残缺互反判断矩阵的多指标决策方法Ⅱ 3．2．1 问题的描述 3．2．2 原理与方法 3．2．3 算例 3．3 基于残缺互补判断矩阵的决策方法 3．3．1 问题的描述 3．3．2 原理与方法 3．3．3 算例第二篇 信息不完全确定的区间型多指标决策方法第4章 区间数多指标决策中的客观赋权方法 4．1 基于离差最大化的误差分析方法 4．1．1 问题的描述与误差传递基本原理 4．1．2 原理与方法 4．1．3 算例 4．2 基于熵计算的误差分析方法 4．2．1原理与方法 4．2．2 算例 4．3 基于熵计算的目标规划方法 4．3．1 原理与方法 4．3．2 算例第5章 指标权重信息不完全且指标值为区间数的多指标决策方法 5．1 指标权重信息部分已知的多指标决策方法 5．1．1 预备知识与问题的描述 5．1．2 原理与方法 5．1．3 算例 5．2 指标权重信息不完全的多指标决策方法 5．2．1 预备知识与问题的描述 5．2．2 原理与方法 5．2．3 算例第6章 指标权重和指标值均为区间数的多指标决策方法 6．1 逼近理想点的多指标决策方法 6．1．1 原理与方法 6．1．2 算例 6．2 基于决策者风险态度的多指标决策方法 6．2．1 原理与方法 6．2．2 算例 6．3 基于可能度矩阵的多指标决策方法 6．3．1 原理与方法 6．3．2 算例 6．4 基于误差分析的多指标决策方法 6．4．1 原理与方法 6．4．2 算例第7章 基于区间数判断矩阵的决策方法 7．1 基于误差分析的区间数互反判断矩阵决策方法 7．1．1 原理与方法 7．1．2 算例 7．2 基于优化模型的区间数互反判断矩阵决策方法 7．2．1原理与方法 7．2．2 算例 7．3 基于误差分析的区间数互补判断矩阵决策方法 7．3．1 原理与方法 7．3．2 算例 7．4 基于优化模型的区间数互补判断矩阵决策方法 7．4．1 原理与方法 7．4．2 算例第三篇 偏好序不完全确定的群决策方法第8章 基于传统方法的不确定偏好序群决策方法 8．1 逼近理想点的群决策方法 8．1．1 原理与方法 8．1．2 算例 8．2 基于优先序数计算的群决策方法 8．2．1 原理与方法 8．2．2 算例 8．3 基于Cook Seiford函数的群决策方法 8．3．1 原理与方法 8．3．2 算例第9章 基于优化模型的不确定偏好序群决策方法 9．1 决策方法Ⅰ 9．1．1 原理与方法 9．1．2 算例 9．2 决策方法Ⅱ 9．2．1 原理与方法 9．2．2 算例1 9．2．3 算例2第四篇 信息不完全确定的多目标指派方法第10章 基于区间数信息的多目标指派方法 10．1 基于决策者风险态度的多目标指派方法 10．1．1 问题的描沭 10．1．2 原理与方法 10．1．3 算例 10．2 基于优化模型的多目标指派方法 10．2．1 问题的描述 10．2．2 原理与方法 10．2．3 算例第11章 基于不确定偏好序的多目标指派方法 11．1 问题的描述 11．2 原理与方法 11．3 算例第12章 具有多种形式信息的多目标指派方法 12．1 具有三种形式信息的多目标指派方法 12．1．1 预备知识 12．1．2 问题的描述 12．1．3 原理与方法 12．1．4 算例 12．2 具有五种形式信息的多目标指派方法 12．2．1 预备知识 12．2．2 问题的描述 12．2．3 原理与方法 12．2．4 算例第五篇 信息不完全确定的语言型多指标决策方法第13章 指标权重信息不完全的语言多指标决策方法 13．1 指标权重信息不完全且指标值为语言信息的多指标决策方法 13．1．1 预备知识 13．1．2 问题的描述 13．1．3 原理与方法 13．1．4 算例 13．2 指标权重信息部分未知且指标值为语言信息的多指标决策方法 13．2．1 问题的描述 13．2．2 原理与方法 13．2．3 算例第14章 基于不确定性语言信息的多指标群决策方法 14．1 预备知识 14．2 不确定语言集结算子及其性质分析 14．2．1 UTOWA算子 14．2．2 UTOWG算子 14．3原理与方法 14．4算例第15章 基于残缺语言判断矩阵的群决策方法 15．1 基于ETOWA算子的群决策方法 15．1．1问题的描述 15．1．2 ETOWA算子 15．1．3 原理与方法 15．1．4 算例 15．2 基于多种形式残缺判断矩阵的群决策方法 15．2．1 问题的描述 15．2．2 原理与方法 15．2．3 算例第16章 基于多粒度不确定性语言信息的多指标群决策方法 16．1 基于优势可能度的决策方法 16．1．1 预备知识 16．1．2 问题的描述 16．1．3 原理与方法 16．1．4 算例 16．2 具有模糊语言信息的组织内知识共享风险评估方法 16．2．1 问题的描述 16．2．2 原理与方法 16．2．3 算例参考文献
· · · · · · (收起)
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有