Model-Based Decision Support Methodology with Environmental Applications (Mathematical Modelling

Model-Based Decision Support Methodology with Environmental Applications (Mathematical Modelling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Springer
作者:Wessels, Jaap; Wierzbicki, Andrzej P.; Makowski, Marek
出品人:
页数:492
译者:
出版时间:2001-02-15
价格:USD 199.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780792363279
丛书系列:
图书标签:
  • Mathematical Modeling
  • Decision Support Systems
  • Environmental Applications
  • Optimization
  • Simulation
  • Water Resources
  • Environmental Management
  • Systems Analysis
  • Policy Analysis
  • Sustainable Development
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具体描述

The complexity of issues requiring rational decision making grows and thus such decisions are becoming more and more difficult, despite advances in methodology and tools for decision support and in other areas of research. Globalization, interlinks between environmental, industrial, social and political issues, and rapid speed of change all contribute to the increase of this complexity. Specialized knowledge about decision-making processes and their support is increasing, but a large spectrum of approaches presented in the literature is typically illustrated only by simple examples. Moreover, the integration of model-based decision support methodologies and tools with specialized model-based knowledge developed for handling real problems in environmental, engineering, industrial, economical, social and political activities is often not satisfactory. Therefore, there is a need to present the state of art of methodology and tools for development of model-based decision support systems, and illustrate this state by applications to various complex real-world decision problems. The monograph reports many years of experience of many researchers, who have not only contributed to the developments in operations research but also succeeded to integrate knowledge and craft of various disciplines into several modern decision support systems which have been applied to actual complex decision-making processes in various fields of policy making. The experience presented in this book will be of value to researchers and practitioners in various fields. The issues discussed in this book gain in importance with the development of the new era of the information society, where information, knowledge, and ways of processing them become a decisive part of human activities. The examples presented in this book illustrate how how various methods and tools of model-based decision support can actually be used for helping modern decision makers that face complex problems. Overview of the contents: The first part of this three-part book presents the methodological background and characteristics of modern decision-making environment, and the value of model-based decision support thus addressing current challenges of decision support. It also provides the methodology of building and analyzing mathematical models that represent underlying physical and economic processes, and that are useful for modern decision makers at various stages of decision making. These methods support not only the analysis of Pareto-efficient solutions that correspond best to decision maker preferences but also allow the use of other modeling concepts like soft constraints, soft simulation, or inverse simulation. The second part describes various types of tools that are used for the development of decision support systems. These include tools for modeling, simulation, optimization, tools supporting choice and user interfaces. The described tools are both standard, commercially available, and nonstandard, public domain or shareware software, which are robust enough to be used also for complex applications. All four environmental applications (regional water quality management, land use planning, cost-effective policies aimed at improving the European air quality, energy planning with environmental implications) presented in the third part of the book rely on many years of cooperation between the authors of the book with several IIASA's projects, and with many researchers from the wide IIASA network of

深入浅出:现代决策科学与复杂系统分析 书籍简介 本书旨在为研究人员、政策制定者以及在环境、工程、经济等复杂领域工作的专业人士提供一套系统、严谨且实用的决策支持工具箱。我们聚焦于如何在信息不完全、目标冲突和系统动态变化的现实情境下,构建和实施有效的决策框架。本书将传统运营研究的精确性与现代数据科学的前沿方法相结合,强调从问题识别到方案评估和实施监控的完整流程管理。 第一部分:决策挑战与基础框架的构建 本部分首先剖析了现代决策环境的内在复杂性。我们不再生活在一个线性、可预测的世界中。环境系统的非稳定性和社会经济因素的交织使得传统的单一指标优化方法日益失效。 第一章:复杂系统的本质与决策陷阱 我们首先界定“复杂系统”的内涵,特别是那些具有强反馈回路、时间滞后效应和涌现行为的系统(如气候-生态系统或城市交通网络)。重点讨论决策者在面对不确定性时常见的认知偏差(如锚定效应、过度自信)以及这些偏差如何导致次优甚至灾难性的决策结果。分析了决策过程中“好意(Good Intentions)”如何被不恰当的模型假设所误导。 第二章:决策理论的演进与范式转换 回顾了经典决策理论(如理性经济人假设下的期望效用理论)的局限性。随后,深入探讨了行为决策理论(如前景理论)对实际人类决策行为的解释力。本书主张的范式转换在于,决策支持不再是提供一个“最优答案”,而是构建一个能够容纳多元价值、管理风险偏好的“决策环境”。引入了多准则决策分析(MCDA)作为基础框架,并详细阐述了如何构建结构化的决策树和决策图。 第三章:量化目标冲突:多目标优化导论 在环境和资源管理中,目标冲突是常态(例如,经济增长与生态保护的冲突)。本章详细介绍了如何将定性和定量的目标转化为数学约束和优化函数。着重讲解了帕累托前沿(Pareto Front)的概念及其在多目标优化中的核心作用。探讨了如何使用加权和法、目标规划法等技术来探索不同的权衡空间,而不是仅仅追求一个单一的“全局最优解”。 第二部分:支撑方法的工具箱:从数据到洞察 决策支持的有效性严重依赖于对系统动态和不确定性的准确刻画。本部分聚焦于构建和应用能够反映真实世界非线性和随机性的分析工具。 第四章:不确定性下的建模:鲁棒性与概率论基础 本书强调区分“风险”(可量化概率的不确定性)和“不确定性”(无法准确量化概率的模糊性)。详细介绍了蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)在评估决策方案长期影响中的应用,并展示如何使用敏感性分析来识别模型中最脆弱的输入参数。引入了鲁棒优化(Robust Optimization)的概念,它不寻求在平均情况下表现最佳的方案,而是寻找在最坏情况下仍能接受的方案,这对于高风险环境决策至关重要。 第五章:系统动力学与反馈回路分析 对于涉及长期演变和复杂反馈机制的决策问题,传统的静态模型无能为力。本章系统介绍了系统动力学(System Dynamics, SD)建模方法。内容涵盖流和存量(Flows and Stocks)、反馈回路的识别(增强型和平衡型)、时间延迟的刻画,以及如何使用SD模型来模拟政策干预的非预期后果。通过具体的案例(如资源枯竭或污染扩散),演示如何通过仿真实验来测试不同政策的时机和强度。 第六章:数据驱动的预测:时间序列与回归的进阶应用 在缺乏完整理论模型时,基于历史数据的预测变得不可或缺。本章超越了基础的线性回归,深入探讨了处理非平稳时间序列数据的技术,如ARIMA模型的选择与诊断。重点介绍了非参数回归方法和核密度估计(Kernel Density Estimation),这些方法在处理小样本或高维度环境数据时表现出更强的适应性。强调了模型可解释性(Interpretability)在决策支持中的重要性,即模型不仅要准确,还要能解释“为什么”会得出这个预测。 第三部分:集成框架:从模型到实际部署 最精妙的模型如果不能被决策者理解和采纳,其价值为零。本部分侧重于如何将复杂的分析结果转化为清晰、可操作的决策信息。 第七章:决策支持系统的设计哲学 一个成功的决策支持系统(DSS)是分析工具与人机交互的结合。本章讨论了DSS的架构设计,强调以用户为中心的原则。讨论了如何设计直观的图形用户界面(GUI)来展示高维度的MCDA结果或复杂的SD模拟图景。关键在于“可视化叙事”(Visual Storytelling)——用图表而非冗长的报告来传达分析洞察。 第八章:情景规划与未来适应性 鉴于长期预测的内在局限性,情景规划(Scenario Planning)提供了一种处理结构性不确定性的强大工具。本章详细阐述了如何构建“驱动因素分析”(Drivers Analysis)、识别关键不确定性,并系统地构建一系列逻辑一致的未来情景(如“快速技术进步”、“社会碎片化”等)。决策的支持重点在于识别那些在所有关键情景下都表现稳健(或适应性强)的策略。 第九章:模型验证、校准与持续改进 决策支持是一个迭代的过程。本章探讨了模型验证(Verification)和确认(Validation)的严格标准。详细介绍了如何使用历史数据进行模型校准(Calibration),以及如何通过交叉验证和外部专家审查来增强模型的公信力。强调了部署后的持续监测和再校准机制,确保决策支持框架能够随着系统真实状态的变化而同步进化。 结语:走向综合决策智能 全书总结了从问题定义、模型构建、不确定性处理到最终情景部署的完整闭环。本书倡导的决策方法论是一种综合性的智能,它融合了科学的严谨性、工程的实践性以及对人类局限性的深刻理解,旨在帮助决策者在日益复杂的世界中做出更明智、更负责任的选择。

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读后感

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用户评价

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这本书的书名就足以吸引我,"Model-Based Decision Support Methodology with Environmental Applications (Mathematical Modelling)",光是“模型驱动的决策支持方法”和“环境应用”这两个关键词,就勾起了我对如何将严谨的数学建模应用于解决现实世界环境问题的浓厚兴趣。我一直觉得,面对日益复杂和严峻的环境挑战,单纯依靠经验或者直觉来决策是远远不够的,我们需要更系统、更科学的工具来分析问题、预测趋势,并最终找到最优的解决方案。这本书的书名暗示了它可能提供了一套清晰、可操作的方法论,而非零散的技巧集合。我设想,书中会详细阐述如何构建合适的数学模型,如何验证模型的有效性,以及如何将模型输出转化为实际可行的决策建议。尤其让我期待的是“环境应用”这一部分,我好奇它会涵盖哪些具体领域,例如水资源管理、空气质量预测、生态系统恢复、气候变化适应策略,甚至是废物处理和资源回收等。不同环境问题的背后,往往隐藏着复杂的相互作用和动态变化,如何用数学语言将其精确地描述出来,并在这个模型的基础上进行决策,这本身就是一个巨大的挑战,也是这本书的价值所在。我希望这本书能给我提供一套通用的框架,让我在面对不同的环境问题时,都能从中找到适用的建模思路和决策支持的逻辑。

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这本书的价值不仅仅在于它提供了方法论,更在于它展现了一种将科学工具应用于解决社会性问题的思维方式。在阅读的过程中,我深刻地体会到,模型构建的过程本身就是一种对环境问题的深入理解和梳理。通过不断地尝试、调整和验证模型,我们被迫去思考问题的每一个组成部分,它们之间的相互作用,以及哪些因素是关键的驱动力。这种“内省式”的研究过程,能够帮助我们打破思维定势,发现那些隐藏在表面现象之下的本质。而且,书中关于“决策支持”的讨论,也让我意识到,科学研究的最终目的是为了更好地服务于人类社会。一个再完美的模型,如果不能转化为实际的决策,那么它的价值将大打折扣。因此,我非常欣赏作者在书中强调的,如何将模型输出转化为可理解、可执行的建议,以及如何与不同的利益相关者进行沟通和协作。这不仅仅是关于数学和工程的知识,更是一种跨学科的沟通和解决问题的能力。这本书为我打开了一个新的视角,让我看到了数学建模在环境治理和可持续发展中的巨大潜力。

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我对书中关于“环境应用”的案例部分尤为期待,因为我知道,脱离了实际场景的理论研究往往是空中楼阁。这本书能够将“模型驱动的决策支持方法”与“环境应用”相结合,这本身就说明了它具有很强的现实意义。我设想,书中可能会选取一些当前备受关注的环境热点问题,比如城市洪涝的风险评估与预警,基于模型的耕地保护策略,或者如何利用数学模型来优化可再生能源的配置,以实现碳排放的最小化。我希望作者不仅会展示如何构建模型来分析这些问题,更会深入探讨模型结果如何直接指导具体的政策制定和行动方案。例如,一个关于水资源分配的模型,可能能够帮助地方政府在面临干旱时,科学地划分用水指标,减少社会矛盾。又或者,一个关于生物多样性保护的模型,能够为不同保护区域的划定提供量化依据。我非常好奇作者是如何将复杂的数学分析结果,转化为清晰、可操作的“决策支持”建议的,这其中的权衡、沟通和转化过程,往往是科学研究能否真正产生影响力的关键。

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我收到这本书的时候,就被它厚重的体量和一丝不苟的装帧所震撼。虽然我还没有深入阅读,但仅仅从目录和前言就能感受到作者在内容组织上的深思熟虑。从“基础概念”到“高级模型”再到“案例研究”,这种循序渐进的结构非常适合我这样希望系统学习的读者。我尤其关注书中对“数学建模”的阐述,因为在过去的学习和工作中,我常常被各种复杂的模型搞得头晕脑胀,希望这本书能将抽象的数学概念与实际应用紧密结合,用清晰易懂的语言解释模型背后的逻辑,而不是简单地罗列公式。我设想书中会介绍一些经典的建模技术,比如系统动力学、Agent-based modeling、优化模型等等,并详细解释它们在环境决策中的适用性。我个人对“决策支持”这一环节非常感兴趣,因为很多时候,模型构建出来之后,如何将分析结果转化为有说服力的建议,让非专业人士也能理解并采纳,是让研究成果落地应用的关键。我希望书中能提供一些关于数据可视化、情景分析以及不确定性量化的方法,帮助决策者更好地理解模型输出的含义,并在此基础上做出明智的选择。总而言之,这本书给我的第一印象是严谨、全面且具有很强的实践指导意义。

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读完这本书的第一部分,我最大的感受就是它并非一本“浅尝辄止”的书,而是真正深入到了模型构建的细节之中。作者在解释如何将现实世界的环境问题抽象成数学模型时,展现了极高的专业素养和丰富的实践经验。我特别喜欢作者对于“模型假设”和“模型验证”的强调,这恰恰是许多初学者容易忽略但至关重要的环节。书中对不同类型模型的优缺点分析,以及在不同环境应用场景下模型的选择指南,也让我受益匪浅。例如,当处理具有反馈回路和非线性关系的系统时,作者推荐了某种类型的模型;而当需要考虑个体行为和空间异质性时,则提出了另一种建模方法。这些细致的指导,让我觉得作者非常了解读者在实际应用中可能遇到的困难。而且,书中穿插的数学推导虽然严谨,但并没有让人感到生涩难懂,作者往往会用清晰的语言解释公式的物理意义,并配合图示来帮助理解。这让我对后续章节中关于“环境应用”的具体案例充满了期待,我相信这些案例将是检验和巩固前面所学理论的最佳途径。

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