Cutting-Edge Research Topics on Multiple Criteria Decision Making pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Shi, Yong (EDT)/ Wang, Shouyang (EDT)/ Peng, Yi (EDT)/ Li, Jianping (EDT)/ Zeng, Yonghong (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:1073.00 元

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isbn号码:9783642022975

丛书系列:

图书标签:

• Multiple Criteria Decision Making
• MCDM
• Decision Analysis
• Optimization
• Research
• Operations Research
• Management Science
• Engineering
• Artificial Intelligence
• Data Science

跨越边界：革新与整合的决策科学前沿 决策，如同生命流淌的脉搏，贯穿个人生活、组织运作乃至全球治理的方方面面。然而，现实世界的决策场景日益复杂，其内在的、外在的因素千丝万缕，往往涉及多维度的冲突目标、不确定性的干扰以及海量信息的处理。如何在纷繁芜杂的考量中，寻找到兼顾效率与公平、短期利益与长远发展、局部优化与整体最优的解决方案，已成为当今社会面临的核心挑战。本书《跨越边界：革新与整合的决策科学前沿》正是聚焦于这一时代命题，旨在探索决策科学领域最新、最富前瞻性的研究方向，汇聚全球顶尖学者的智慧，勾勒出驱动决策模式革新与跨领域整合的宏伟蓝图。 本书并非简单罗列已有决策方法的堆砌，而是致力于挖掘那些能够引领未来研究方向、解决现实世界棘手问题的“下一代”决策理论与技术。我们审视当前决策科学研究的边界，并大胆地将其推向更宽广、更具挑战性的领域。从宏观战略规划到微观个体选择，从纯理论探索到实际应用落地，本书力求呈现一个全面而深入的决策科学新图景。 第一部分：驱动革新——新范式与新方法 本部分聚焦于决策科学的理论基石和方法论革新，探讨那些可能颠覆传统认知、重塑决策思维的新范式。 不确定性与模糊性建模的深化： 传统的决策模型往往依赖于清晰的概率分布和确定的偏好。然而，现实世界中的不确定性远比想象中复杂，常常表现为模糊的、直觉的，甚至是对未知本身的认知。本部分深入探讨如何构建更具表现力的数学工具，例如模糊集理论的拓展、证据理论的融合、以及基于信念函数的决策模型，来精确捕捉和量化这些难以名状的不确定性。我们将研究如何在信息不完整、描述不精确的情况下，依然能够进行鲁棒有效的决策。这包括对“软”信息（如专家判断、语言描述）的处理，以及在缺乏历史数据时如何进行预测和决策。 认知偏差与心理因素的量化整合： 人类决策并非纯粹的理性计算，而是深受认知偏差、情感状态、社会心理等因素的影响。如何将这些“非理性”但又真实存在的因素纳入决策模型，是提升模型真实性和实用性的关键。本部分将介绍跨学科的研究成果，例如行为经济学、心理学与决策科学的交叉，探讨如何通过实验方法、神经科学技术来识别和量化常见的认知偏差（如锚定效应、确认偏误），并开发相应的修正模型或补偿机制。我们将研究在特定情境下，如何预测和干预这些偏差，以促进更理性的个体与集体决策。 复杂系统中的涌现性与自适应决策： 许多现实世界的决策场景发生在高度互联、动态变化的复杂系统中，例如金融市场、生态系统、智能交通网络。在这些系统中，局部个体的简单决策行为可能导致全局层面意想不到的“涌现性”现象。本部分将关注如何理解和驾驭复杂系统中的涌现性，并开发能够在这种动态环境中进行自适应学习和调整的决策策略。我们将探讨基于主体建模（Agent-Based Modeling）的决策分析，以及如何利用机器学习和强化学习技术，让决策系统能够从与环境的交互中不断学习和优化，展现出强大的鲁棒性和适应性。 多准则决策（MCDM）理论的新发展： 作为决策科学的核心分支，多准则决策（MCDM）理论本身也在不断演进。本部分将深入探讨MCDM在处理大规模、高维度、动态性决策问题上的新进展。这包括如何在高维空间中进行多准则评价，如何处理准则之间的依赖关系和动态变化，以及如何开发更具解释性和用户友好的多准则决策支持系统。我们将关注诸如多主体多准则决策、时变多准则决策、以及融合了博弈论思想的多准则决策等前沿领域。 第二部分：跨越边界——跨学科整合与应用创新 决策科学的生命力在于其解决实际问题的能力。本部分着眼于决策科学与其他学科的深度融合，以及在不同领域的创新应用。 人工智能与机器学习赋能的决策： 人工智能（AI）和机器学习（ML）的飞速发展为决策科学带来了前所未有的机遇。本部分将重点探讨如何利用AI/ML技术来增强决策过程的各个环节。例如，如何利用深度学习进行更精确的预测和模式识别，如何利用强化学习训练能够自主做出最优决策的智能体，以及如何利用自然语言处理（NLP）技术从非结构化数据中提取决策信息。我们将深入研究AI/ML在辅助人类决策、自动化决策以及人机协同决策中的应用，并探讨相关的伦理与安全问题。 大数据分析与洞察驱动的决策： 海量数据的出现为决策提供了前所未有的信息基础。然而，如何从海量数据中提取有价值的洞察，并将其转化为有效的决策，是当前面临的关键挑战。本部分将关注大数据分析技术在决策科学中的应用，包括数据挖掘、文本分析、网络分析等，以及如何构建数据驱动的决策支持系统。我们将探讨如何通过数据可视化技术，将复杂的数据分析结果直观地呈现给决策者，帮助他们更好地理解问题，做出明智的选择。 可持续发展与伦理考量的整合决策： 在全球面临气候变化、资源枯竭、社会不平等加剧等严峻挑战的背景下，决策必须将可持续发展和伦理考量置于核心地位。本部分将探讨如何在多准则决策框架中有效地整合环境、社会和治理（ESG）因素，以及如何在不确定性和多利益相关者的情况下，做出符合长远可持续发展目标的决策。我们将研究如何应用博弈论、公平性理论等工具，来分析和设计促进可持续发展的合作博弈和激励机制。 跨领域决策的应用范式： 决策科学的应用早已超越传统的商业和管理领域，渗透到公共政策、医疗健康、城市规划、环境保护、国家安全等各个方面。本部分将通过一系列生动的案例研究，展示决策科学在不同领域的创新应用。例如，如何利用多准则决策支持系统来优化医疗资源分配、如何利用博弈论分析地缘政治冲突、如何利用复杂系统建模来预测城市交通拥堵、以及如何利用风险决策模型来应对自然灾害。我们将聚焦于那些能够产生实际影响、解决真实世界问题的决策解决方案。 第三部分：挑战与展望——未来研究方向与实践路径 本部分将目光投向未来，探讨决策科学领域尚待解决的关键挑战，并为未来的研究和实践指明方向。 模型的可解释性与透明度： 随着AI/ML等复杂模型在决策中的应用越来越广泛，模型的“黑箱”问题也日益突出。决策者需要理解模型是如何做出决策的，以便建立信任并承担责任。本部分将探讨如何提升决策模型的解释性和透明度，使其能够更好地被人类理解和接受，尤其是在高风险决策领域。 人机协同与智能决策伙伴： 未来的决策场景很可能是人与智能系统协同工作的模式。本部分将研究如何设计更有效的人机交互界面和协同机制，使人类决策者能够与AI系统形成优势互补，共同应对复杂的决策任务。我们将探讨如何将AI系统打造成智能决策伙伴，提供洞察、建议和风险评估，而最终的决策权依然掌握在人类手中。 决策素养与教育的普及： 提升全社会的决策能力，需要从基础教育和终身学习层面着手。本部分将探讨如何将决策科学的理念和方法融入教育体系，培养具备批判性思维、分析能力和风险意识的未来公民。我们将关注如何开发更易于理解和实践的决策工具和培训方法，让更多人能够掌握科学的决策技能。 跨越国界与文化的决策研究： 决策模式和偏好可能受到文化、社会规范和历史经验的影响。未来的决策研究需要更加关注跨国界、跨文化的差异，并开发能够适应不同文化背景的决策模型和方法。本部分将强调在全球化背景下，如何进行具有普适性的决策科学研究，并促进国际合作与知识共享。 《跨越境界：革新与整合的决策科学前沿》不仅是一本学术专著，更是一份对未来决策科学发展方向的深度思考和前瞻性探索。它旨在激发新的研究灵感，促进跨学科的对话与合作，并为实践者提供解决复杂问题的新思路与新工具。我们相信，通过持续的理论创新和跨界整合，决策科学必将在塑造更美好、更可持续的未来中发挥至关重要的作用。本书的读者将踏上一段发现之旅，洞悉决策科学最前沿的脉动，并为迎接下一轮决策革命做好准备。

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