计算机科学进展Advances in Computer Science - ASIAN 2004, Higher Level Decision Making pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Maher, Michael J.

出品人:

页数:510

译者:

出版时间:2005-1

价格:723.20元

装帧:

isbn号码:9783540240877

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 人工智能
• 决策支持系统
• 高级决策
• 亚洲会议
• ASIAn 2004
• 计算智能
• 专家系统
• 知识工程
• 算法

探索计算的未来：高级决策制定与前沿计算科学 在信息时代飞速发展的浪潮中，计算科学的边界不断拓展，从微观的算法优化到宏观的复杂系统建模，再到人工智能驱动的智能决策，无不展现着其强大的潜力和深远的社会影响。本书《计算科学进展——ASIAN 2004，高级决策制定》汇聚了亚太地区顶尖研究者在2004年一次具有里程碑意义的学术盛会上的最新研究成果，聚焦于计算科学领域中最具挑战性和前景的两个关键方向：高级决策制定以及前沿计算科学的理论与实践。本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，揭示这些领域的最新进展、核心挑战以及未来的发展趋势。 第一部分：高级决策制定——智能化的核心驱动力 在日益复杂和不确定的现代社会，做出高质量的决策至关重要。无论是商业领域的市场预测与资源分配，金融领域的风险评估与投资策略，医疗领域的诊断与治疗方案，还是国防领域的态势感知与战略规划，都需要强大的决策支持系统。本部分深入探讨了高级决策制定的理论基础、方法论以及在各个领域的创新应用。 1. 决策理论与模型： 不确定性下的决策： 传统决策模型往往假设环境是确定的，但在现实世界中，信息往往是不完全或模糊的。本书探讨了如何利用概率论、模糊集理论、证据理论等方法，构建能够在不确定环境下进行鲁棒决策的模型。这包括对随机变量的建模、模糊推理系统的设计以及贝叶斯网络的应用，旨在提高决策的可靠性和适应性。 多准则决策分析（MCDA）： 现实世界的决策通常涉及多个相互冲突的准则。例如，在项目选择时，既要考虑成本效益，又要考虑环境影响和社会责任。本部分详细介绍了AHP（层次分析法）、TOPSIS（优劣解距离法）、VIKOR（维克希尔法）等经典MCDA方法，并展示了如何通过集成这些方法来处理复杂的多准则问题。此外，还讨论了如何将定性信息与定量信息相结合，以及如何处理决策者的主观偏好。 群体决策与协商： 许多重要的决策需要多方参与和协商。本书深入研究了如何构建公平、高效的群体决策机制，包括投票理论、德尔菲法、谈判模型以及基于博弈论的交互式决策系统。重点关注如何处理不同个体之间的偏好差异、信息不对称以及潜在的利益冲突，以达成最优的集体选择。 动态决策与序列决策： 许多决策并非一次性完成，而是需要在时间序列中逐步进行。例如，在库存管理中，需要根据实时需求动态调整订货策略。本部分探讨了动态规划、强化学习等技术在序列决策问题中的应用，重点关注如何构建能够学习和适应环境变化的决策策略，以实现长期最优目标。 2. 智能决策技术与算法： 人工智能与机器学习在决策中的应用： 人工智能和机器学习技术为高级决策制定提供了强大的工具。本书详细介绍了神经网络、支持向量机、决策树、集成学习等算法在预测、分类、模式识别等方面的应用，以及如何将这些算法集成到决策支持系统中。特别关注了如何利用机器学习来发现隐藏在海量数据中的决策模式和规律。 知识工程与专家系统： 知识工程致力于将人类专家的知识和经验转化为计算机可理解和可执行的形式。本书探讨了如何构建知识库、设计推理引擎，以及开发基于规则和案例的专家系统，用于辅助特定领域的决策。同时，也讨论了知识获取的挑战以及知识系统的维护与更新问题。 进化计算与群体智能： 模拟自然界生物进化和社会群体行为的计算方法，如遗传算法、粒子群优化、蚁群优化等，在解决复杂优化和搜索问题方面展现出卓越的性能。本部分展示了如何利用这些算法来寻找复杂决策空间中的最优解，以及如何在协同环境中进行分布式决策。 模糊逻辑与粗糙集理论： 模糊逻辑能够处理模糊和不精确的信息，而粗糙集理论则能够对不完整和不精确的数据进行概念约简和知识发现。本书探讨了这些技术如何用于构建更具鲁棒性和解释性的决策模型，特别是在数据质量不高或信息不明确的情况下。 3. 决策应用的领域性研究： 商业与金融： 详细探讨了如何利用高级决策技术进行市场趋势预测、客户关系管理、信用风险评估、投资组合优化、欺诈检测等。 医疗健康： 聚焦于辅助诊断、个性化治疗方案制定、药物研发、疫情预测等方面的应用。 交通与物流： 探讨了如何优化交通流量控制、路径规划、供应链管理、仓储调度等。 环境保护与资源管理： 研究了如何利用决策技术进行环境污染监测与治理、自然资源的可持续利用、灾害预警与响应等。 安全与国防： 关注态势感知、情报分析、战略规划、武器系统优化等领域的决策挑战。 第二部分：前沿计算科学——驱动创新的基石 计算科学作为一门基础学科，其理论和方法的进步直接推动着科技的革新。本部分精选了2004年领域内最具突破性的研究成果，涵盖了算法、软件工程、分布式计算、网络计算、信息安全等多个重要分支，为读者展现了计算科学的广阔图景和蓬勃发展。 1. 算法理论与复杂性： 高效算法设计： 深入研究了各种计算问题的最优算法，包括图算法、字符串匹配算法、几何算法以及组合优化算法。重点关注算法的渐近复杂性分析，以及如何在实际应用中实现高效的计算。 计算复杂性理论： 探讨了P vs NP问题、NP-完备性、近似算法以及随机算法等前沿理论。这些理论为理解计算的本质和界限提供了深刻的洞察，并指导着新算法的设计。 算法工程： 不仅关注算法的理论性能，更强调其在实际系统中的可实现性和效率。本书介绍了算法工程中的各种实践方法，如数据结构的选择、并行化策略、内存管理等，以确保算法在真实硬件上的优异表现。 2. 软件工程与系统开发： 面向对象与组件化软件开发： 介绍了当时领先的软件开发范式，如面向对象编程、设计模式、UML（统一建模语言）等，强调软件的可重用性、可维护性和可扩展性。 形式化方法与验证： 探讨了如何利用数学方法来提高软件的正确性和可靠性，包括模型检查、定理证明等，特别是在对安全性要求极高的关键系统开发中。 软件体系结构与设计模式： 介绍了构建大型、复杂软件系统的关键原则和常用模式，以应对软件的演进和集成挑战。 3. 分布式计算与网络计算： 并行计算与高性能计算： 关注如何利用多处理器、多核技术以及集群系统来加速计算任务。本书介绍了并行算法设计、分布式共享内存、消息传递接口（MPI）等技术。 分布式系统理论与设计： 探讨了分布式一致性、容错性、可扩展性等关键问题。研究了诸如分布式数据库、分布式文件系统、分布式事务等实际系统的设计与实现。 网格计算与云计算的雏形： 尽管“云计算”概念尚未普及，但本书中的研究已触及了资源共享、协同计算的早期思想，预示着未来计算模式的变革。 Web服务与SOA（面向服务的架构）： 介绍了当时新兴的Web服务技术，以及如何构建松耦合、可互操作的分布式应用系统。 4. 信息安全与隐私保护： 密码学理论与应用： 探讨了对称加密、非对称加密、数字签名、哈希函数等基本密码学概念，以及它们在数据保护和身份认证中的应用。 网络安全与协议： 研究了防火墙、入侵检测系统、安全套接层（SSL/TLS）等网络安全防护技术，以及安全通信协议的设计。 数据隐私与访问控制： 关注如何在数据共享和处理过程中保护个人隐私，包括差分隐私、访问控制策略等。 5. 数据库技术与数据挖掘： 高级数据库系统： 探讨了分布式数据库、面向对象数据库、多媒体数据库等新型数据库技术，以应对日益增长的数据量和复杂性。 数据挖掘与知识发现： 研究了如何从海量数据中提取有价值的信息和知识，包括聚类、分类、关联规则挖掘、序列模式挖掘等算法。 总结 《计算科学进展——ASIAN 2004，高级决策制定》是一部集理论深度、技术广度和应用价值于一体的学术著作。它不仅全面回顾了2004年亚太地区在高级决策制定和前沿计算科学领域的杰出成就，更重要的是，它为我们理解计算科学的演进轨迹、洞察未来技术发展方向提供了宝贵的线索。本书适合于从事计算科学研究的学者、对人工智能和决策科学感兴趣的研究人员、以及希望提升自身在复杂环境中决策能力的工程师和管理者。通过阅读本书，读者将能够深刻理解计算科学如何赋能更智能的决策，以及计算科学本身如何不断突破边界，驱动着人类社会的持续进步。

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