智能決策方法與智能決策支持系統(tǒng)

前言
第1章緒論
1.1智能決策支持系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀
1.1.1決策數(shù)學(xué)模型與智能決策方法
1.1.2智能決策支持系統(tǒng)的智能化過程
1,1.3智能決策支持系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)
1.2智能決策支持系統(tǒng)研究中存在的問題
1.2.1決策數(shù)學(xué)模型與智能決策方法
1.2.2智能決策支持系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
1.2.3智能決策支持系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用
1.3智能決策支持系統(tǒng)研究進展
1.3.1智能決策方法研究
1.3.2智能決策支持系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)研究
1.3.3決策問題分解.結(jié)構(gòu)化模型與群決策模型研究
1.3.4智能決策支持系統(tǒng)應(yīng)用研究
參考文獻
第2章基于定性推理理論的智能決策支持系統(tǒng)
2.1概述
2.1.1問題的提出
2.1.2定性推理理論主要內(nèi)容和推理方法
2.1.3定性推理理論與決策支持
2.2智能決策支持系統(tǒng)中的定性推理集成機制
2.2.1高層管理決策復(fù)雜問題遞階分解思想
2.2.2基于定性推理系統(tǒng)的智能決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
2.2.3定性模型和定量模型的集成模式
2.2.4定性和定量之間的映射關(guān)系
2.3定性仿真方法
2.3.1定性仿真理論和QSIM算法
2.3.2QSIM算法完備性及其處理方法
2.3.3基于序列因果關(guān)系和目標(biāo)搜尋的QSIM算法
2.4復(fù)雜決策的定性模型分解推理方法
2.4.1定性模型的分解和推理過程
2.4.2定性模型的分割算法
2.4.3系統(tǒng)仿真算法
2.4.4SRSQM算法完備性討論
2.4.5模型分解仿真驗證
2.5基于QSIM算法的智能決策支持系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
2.5.1工作流程分析
2.5.2系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)
2.5.3系統(tǒng)主要功能模塊設(shè)計
2.5.4基于QSIM算法的智能決策支持系統(tǒng)實例仿真
參考文獻
第3章基于粗糙集數(shù)據(jù)分析的智能決策支持系統(tǒng)
3.1概述
3.1.1問題的提出
3.1.2數(shù)據(jù)挖掘概念及其過程
3.1.3數(shù)據(jù)挖掘中的不確定性問題
3.1.4粗糙集理論
3.2數(shù)據(jù)挖掘的粗糙集模型：粗糙集數(shù)據(jù)分析
3.2.1經(jīng)典粗糙集模型及計算方法
3.2.2粗糙集理論的可變精度微差關(guān)系模型
3.3數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.3.1基于GA的連續(xù)屬性集離散化分析
3.3.2基于粗糙集理論的概念泛化分析
3.3.3基于對象相似的空值估算
3.4知識約簡與決策算法
3.4.1基于屬性上下文敏感度的啟發(fā)式約簡算法
3.4.2決策規(guī)則求解與評價
3.4.3決策分析
3.5基于粗糙集數(shù)據(jù)分析的智能決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用
3.5.1系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)
3.5.2系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)
3.5.3應(yīng)用背景
3.5.4數(shù)據(jù)采集與表示
3.5.5實驗結(jié)果
參考文獻
第4章基于證據(jù)理論的智能決策支持系統(tǒng)
4.1概述
4.1.1問題的提出
4.1.2證據(jù)理論概述
4.2證據(jù)合成方法
4.2.1相關(guān)證據(jù)的合成方法
4.2.2重要性.可靠性相異的證據(jù)的合成方法
4.2.3沖突證據(jù)的合成方法
4.2.4基于綜合修正系數(shù)優(yōu)化的重要性.可靠性不同的沖突證據(jù)合成
4.3基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的證據(jù)合成方法及其性質(zhì)
4.3.1基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Dempster合成規(guī)則的證據(jù)合成方法
4.3.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Dempster合成規(guī)則的證據(jù)合成方法的三個性質(zhì)
4.4聚類分析.協(xié)同專家選擇與基于證據(jù)理論的決策
4.4.1不同的證據(jù)源可信度的聚類分析
4.4.2協(xié)同學(xué)理論與合成證據(jù)源的選擇
4.4.3基于證據(jù)理論的決策方法
4.5基于粗糙集理論的證據(jù)獲取與合成方法
4.5.1引言
4.5.2決策表分解
4.5.3證據(jù)獲取
4.5.4證據(jù)合成及決策分析
4.5.5實證研究
4.6面向Internet基于證據(jù)理論的證券投資智能決策支持系統(tǒng)設(shè)計
與實現(xiàn)
4.6.1基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與證據(jù)理論的證券市場專家群體預(yù)測方法
4.6.2面向Internet基于證據(jù)理論的證券投資智能決策支持系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)
參考文獻
第5章基于群體推理與群體層次分析法的群決策支持系統(tǒng)
5.1概述
5.1.1問題的提出
5.1.2群決策支持系統(tǒng)發(fā)展展望
5.2基于群體推理及群體層次分析法的群決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
5.2.1基于群體推理及群體層次分析法的群決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
5.2.2基于GDSSSBGRGA結(jié)構(gòu)的群決策支持系統(tǒng)的決策程序
5.3群決策支持系統(tǒng)環(huán)境下的群體推理方法研究
5.3.1基于粗糙集理論的群體推理方法
5.3.2群決策支持系統(tǒng)環(huán)境下的QSIM定性推理算法
5.4群決策支持系統(tǒng)環(huán)境下的群體層次分析法
5.4.1層次分析法解決問題的基本思想
5.4.2群決策支持系統(tǒng)環(huán)境下復(fù)雜問題決策因素結(jié)構(gòu)化方法
5.4.3群決策支持系統(tǒng)環(huán)境下判斷矩陣集結(jié)的兩種方法及其性質(zhì)
5.4.4判斷矩陣凸組合系數(shù)的優(yōu)化原理
5.4.5基于粗糙集理論的判斷矩陣構(gòu)造方法
5.5基于群體層次分析法的群決策支持系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用
5.5.1系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境及工作流程
5.5.2系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)
5.5.3系統(tǒng)在人口增長因素分析中的應(yīng)用
參考文獻
第6章企業(yè)級智能決策支持系統(tǒng)
6.1概述
6.2決策過程支持系統(tǒng)
6.2.1決策過程支持
6.2.2基于MuIit—Agent的企業(yè)級決策支持系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
6.2.3基于Mulit-Agent的能力規(guī)劃系統(tǒng)
6.3基于數(shù)據(jù)的決策支持系統(tǒng)
6.3.1企業(yè)級決策的信息結(jié)構(gòu)與環(huán)境
6.3.2數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)級決策系統(tǒng)
6.4企業(yè)級決策的方法選擇及融合
6.4.1最優(yōu)化決策方法
6.4.2智能決策方法的選擇
6.4.3決策方法的融合
6.5基于構(gòu)件的企業(yè)級智能決策支持系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
6.5.1基于構(gòu)件的智能系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)模型
6.5.2基于構(gòu)件的企業(yè)級決策支持系統(tǒng)平臺
6.5.3基于Agent的企業(yè)級決策支持系統(tǒng)構(gòu)件
參考文獻
第7章企業(yè)級智能決策支持系統(tǒng)中的生產(chǎn)庫存模型
7.1概述
7.2帶有預(yù)防性維修中斷的復(fù)合制造系統(tǒng)的生產(chǎn)庫存模型
7.2.1問題的提出
7.2.2模型建立
7.2.3應(yīng)用實例
7.3柔性制造系統(tǒng)的生產(chǎn)庫存模型
7.3.1問題的提出
7.3.2模型建立
7.3.3應(yīng)用實例
7.4考慮人類學(xué)習(xí)現(xiàn)象的生產(chǎn)庫存模型
7.4.1問題的提出
7.4.2模型建立
7.4.3應(yīng)用實例
7.5線性時變需求情形下制造系統(tǒng)的生產(chǎn)庫存模型
7.5.1問題的提出
7.5.2模型建立
7.5.3應(yīng)用實例
7.6帶有一般時變需求的變質(zhì)性產(chǎn)品的生產(chǎn)庫存模型
7.6.1問題的提出
7.6.2模型建立
7.6.3應(yīng)用實例
7.7缺貨要補的制造系統(tǒng)的連續(xù)生產(chǎn)庫存模型
7.7.1問題的提出
7.7.2模型建立
7.7.3應(yīng)用實例
7.8制造商與銷售商聯(lián)合生產(chǎn)庫存模型
7.8.1問題的提出
7.8.2模型建立
7.8.3應(yīng)用實例
參考文獻