第1章 傳統(tǒng)多準則決策中的問題
1.1 層次分析法(AHP)中的爭議問題
1.2 乘AHP(multiplicative AHP)中的爭議問題
1.3 FPR-AHP的問題
1.4 加權平均與歸一化一起使用時的問題
1.5 本章小結
第2章 多準則決策問題的解決思路及理論基礎
2.1 多準則決策中問題的解決思路
2.2 一些基礎知識
2.3 三個特殊的半域代數系統(tǒng)及其同構
2.4 三種互補判斷矩陣在各自半域中的性態(tài)
2.5 本章小結
第3章 基于不動點理論的多準則決策模型
3.1 層次決策模型形成的理論依據
3.2 三個具有同構對應關系的層次決策模型
3.3 當前多準則決策中存在問題的解決
3.4 新的層次決策模型與現有模型的比較
3.5 算例分析
3.6 本章小結
第4章 基于經典距離的群決策研究中的問題及解決思路
4.1 基于經典距離測度的群決策方法
4.2 群決策中的兩個事實以及基于經典距離的群決策方法的困難
4.3 群決策定量研究方法中共識的數學定義的缺失
4.4 傳統(tǒng)群決策研究中存在問題的原因及解決思路
4.5 本章小結
第5章 基于準測度和不動點的群決策方法
5.1 弱序的偏好序列表示:偏好映射
5.2 共識的數學定義
5.3 共識偏好映射
5.4 有關共識的不動點方程
5.5 偏好映射之間的共識間距:一個準測度
5.6 基于準測度的共識評價與沖突、異議識別
5.7 基于準測度、指派模型和受限三角不等式的選擇過程
5.8 基于準測度和共識評價序列的共識達成過程
5.9 選擇過程的計算復雜度分析與一個復合的群決策過程
5.10 基于準測度的群決策公理體系及比較
5.11 群決策與對策的聯(lián)系:不動點的視角
5.12 本章小結
第6章 關于共識的進一步討論
6.1 偏好映射的隸屬度表示以及有關結論
6.2 基于Marczewski-Steinhans測度的共識分析
6.3 共識的半群結構
6.4 共識的公理化視角
6.5 共識定義的擴展
6.6 解決Arrow不傳遞性的一個充分條件
6.7 本章小結
第7章 知識的度量、知識熵與基于知識熵的決策
7.1 符號和假設
7.2 認知過程中知識水平和無知水平的度量
7.3 知識水平與Wierman的知識粒度測度的關系
7.4 無知水平(知識熵)與Shannon信息熵的關系
7.5 弱序偏好中知識水平的度量
7.6 基于知識熵的決策
7.7 算例分析
7.8 本章小結
參考文獻