Multi-Objective Group Decision Making pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Lu, Jie/ Zhang, Guangquan/ Ruan, Da

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2007-5

价格:$ 180.80

装帧:HRD

isbn号码:9781860947933

丛书系列:

图书标签:

• 多目标决策
• 群体决策
• 运筹学
• 管理科学
• 决策分析
• 优化
• 模糊数学
• 智能决策
• 博弈论
• 系统工程

决策科学前沿探索：集体智慧与复杂系统中的优化路径 图书名称： 决策科学前沿探索：集体智慧与复杂系统中的优化路径 图书简介： 本书深入剖析了当代决策科学领域中，面对日益复杂的系统和多元化的利益诉求时，如何有效整合集体智慧、达成最优决策的理论基础、方法论创新及实践应用。全书结构严谨，内容涵盖决策理论的经典回顾、现代计算范式的引入，以及在真实世界复杂场景下的应用拓展，旨在为决策者、研究人员和高级管理者提供一套系统而前沿的决策工具箱。 第一部分：决策科学的理论基石与范式演进 本部分首先回顾了经典决策理论，从理性决策模型出发，探讨了有限理性（Bounded Rationality）对传统期望效用理论的挑战。重点分析了行为经济学如何揭示人类决策中的认知偏差和启发式（Heuristics）运用，强调了在构建现实决策模型时，必须将心理学和社会学因素纳入考量。 随后，本书详细介绍了多准则决策分析（MCDA）的基础框架。不同于仅关注单一目标的优化，MCDA的核心在于如何在一个相互冲突的多个评价维度上构建一致的偏好排序。我们详尽阐述了AHP (层次分析法) 和 TOPSIS (多目标优化排序法) 的数学原理和局限性，并引入了ELECTRE (偏好排序结构) 等更精细的排序方法，讨论了如何处理信息不完全或偏好模糊的情况。 第二部分：集体智慧的捕捉与融合机制 现代决策往往是集体行为的产物。本部分聚焦于如何科学地从群体中提取和整合意见，避免群体极化和信息瀑布效应。 2.1 群体偏好构建与聚合： 详细探讨了从个体偏好到群体共识的转化过程。这包括对多数原则（Majority Rule）的深入分析，以及对巴罗-费尔德曼模型（Borda Count）、Kemeny-Young 法等更具代表性的社会选择理论的数学推导与比较。我们特别关注了如何量化不同决策者对不同准则的权重差异，并提出了一种基于信息熵的自适应权重分配模型。 2.2 德尔菲法与专家系统： 深入剖析了德尔菲法的迭代机制，重点在于如何设计更有效的反馈和匿名机制，以最大化专家的独立性和意见的收敛性。此外，本书还探讨了如何利用现代机器学习技术（如自然语言处理）来分析非结构化的专家意见，将其转化为可量化的决策输入，从而构建出更具解释性和鲁棒性的混合型专家系统。 2.3 协商与冲突解决： 集体决策的难点在于冲突的化解。本书引入了谈判理论（Negotiation Theory）中的关键概念，如讨价还价空间（Bargaining Set）和纳什均衡。在此基础上，我们提出了基于偏好空间映射的冲突可视化工具，帮助决策团队识别关键的冲突点和潜在的协同区域，从而引导出帕累托改进（Pareto Improvement）的解决方案。 第三部分：复杂系统下的优化算法与计算模型 面对高维、非线性和动态变化的环境，传统优化方法往往失效。本部分引入了先进的计算智能方法来应对复杂决策挑战。 3.1 启发式搜索与元启发式算法： 详细介绍了遗传算法（Genetic Algorithms, GA）、粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）等进化计算方法在搜索决策空间中的应用。重点在于如何将多目标约束有效地编码到这些算法的适应度函数中，以确保搜索过程不仅高效，而且能够全面覆盖帕累托前沿（Pareto Frontier）。 3.2 基于智能体的系统动力学建模： 针对供应链、城市交通或生态系统等具有显著交互性和反馈回路的复杂系统，本书倡导采用基于智能体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）方法。通过模拟个体决策者（智能体）的行为规则和相互作用，可以洞察宏观决策结果的涌现特性，评估不同政策干预的长期影响。 3.3 鲁棒性与风险评估： 在不确定性环境下，决策的鲁棒性至关重要。本书不仅停留在概率论层面的风险分析，更深入探讨了区间不确定性（Interval Uncertainty）和模糊集理论（Fuzzy Set Theory）在描述认知不确定性中的应用。我们提出了一种基于敏感性分析的鲁棒性排序指标，用以评估不同决策方案在面对未来情景波动时的稳定性。 第四部分：应用场景与前沿案例分析 本部分将理论和方法论应用于现实世界的关键领域，展示其解决实际问题的能力。 4.1 资源分配与基础设施规划： 探讨了如何在有限预算下，根据多个社会、经济和环境目标，对大型基础设施项目（如电网、交通网络）进行最优布局和调度。案例分析侧重于如何平衡短期效益与长期可持续性。 4.2 供应链韧性与风险管理： 面对全球化的不确定性，如何构建一个既成本效益高又具备抗冲击能力的供应链网络？本书应用随机规划（Stochastic Programming）和鲁棒优化来设计供应链结构，并评估地缘政治风险对决策的影响。 4.3 医疗卫生政策制定： 讨论了在公共卫生危机中，如何整合临床有效性、医疗资源消耗和公众接受度等多维度指标，进行疫苗分配或治疗方案选择的集体决策。这部分着重于处理高度专业化信息和公众价值取向之间的张力。 结论与展望： 本书最后总结了当前决策科学面临的挑战，特别指出在人工智能和大数据时代，决策系统需要从描述性（描述人们如何决策）向规范性（指导人们如何做出更好决策）的根本性转变。未来的研究方向将集中在提升决策模型的透明度（Explainable Decision Making, XDM）和确保集体决策过程的伦理公平性上。本书力求通过严谨的理论构建和丰富的应用实例，推动决策科学向更具包容性、适应性和前瞻性的方向发展。

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