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内容简介:
概率语言术语集是模糊语言决策领域较为新颖的信息表达形式,本书系统分析了概率语言术语集的构造特点、规范化原则、运算规则、比较规则、距离测度、集结算子和决策范式等,内容主要包括基于距离测度的概率语言多准则决策方法、基于随机占优度的概率语言多准则决策方法、基于证据推理的概率语言多准则决策方法、基于共识水平测度的概率语言多准则群决策方法等。 本书能够为管理科学、计算机科学、信息管理、工程技术等领域对模糊决策感兴趣的研究者提供极大的参考价值,为从事模糊决策和群体决策等相关研究的高校师生提供有益的启发。
书籍目录:
1绪论
1.1研究背景及研究意义
1.1.1研究背景
1.1.2研究目的及意义
1.2国内外研究现状
1.2.1模糊多准则决策方法研究现状
1.2.2随机多准则决策方法研究现状
1.2.3犹豫模糊语言多准则决策方法研究现状
1.2.4概率语言多准则决策方法研究现状
1.3需进一步研究的问题
1.4研究内容、创新点和本书结构
2理论基础
2.1语言变量及语言转换函数
2.1.1语言变量
2.1.2语言转换函数
2.2概率语言术语集
2.2.1概率语言术语集的定义
2.2.2概率语言术语集的运算规则
2.2.3概率语言术语集的比较规则
2.3随机多目标可接受度分析
2.4证据理论
2.5经典的多准则决策方法
3基于距离测度的概率语言多准则决策方法
3.1概率语言术语集的距离测度
3.2基于距离测度的概率语言MABAC方法
3.2.1权重已知的概率语言多准则决策问题描述
3.2.2基于距离测度的概率语言MABAC方法的步骤
3.3基于距离测度的概率语言VIKOR方法
3.3.1权重未知的概率语言多准则决策问题描述
3.3.2基于距离测度的概率语言VIKOR方法的步骤
3.4案例分析
3.4.1案例背景
3.4.2数据收集方法
3.4.3决策过程
3.4.4对比分析
3.5本章小结
4基于随机占优度的概率语言多准则决策方法
4.1概率语言随机占优关系
4.1.1概率语言随机占优准则
4.1.2概率语言随机占优度
4.2基于随机占优度的概率语言PROMETHEE方法
4.2.1权重已知的概率语言随机多准则决策问题描述
4.2.2基于随机占优度的概率语言PROMETHEE方法的步骤
4.3基于SMAA和随机占优度的概率语言多准则决策方法
4.3.1权重未知的概率语言随机多准则决策问题描述
4.3.2基于SMAA和随机占优度的概率语言多准则决策方法的步骤
4.4案例分析
4.4.1决策过程
4.4.2对比分析
4.5本章小结
5基于证据推理的概率语言多准则决策方法
5.1获取近似置信度
5.2基于加权和证据推理的概率语言多准则决策方法
5.2.1权重已知的不完备概率语言多准则决策问题描述
5.2.2基于加权和证据推理的概率语言多准则决策方法的步骤
5.3基于证据推理和BWM的概率语言多准则决策方法
5.3.1权重未知的不完备概率语言多准则决策问题描述
5.3.2基于证据推理和BWM的概率语言多准则决策方法的步骤
5.4案例分析
5.4.1决策过程
5.4.2对比分析
5.5本章小结
6基于共识水平测度的概率语言多准则群决策方法
6.1残缺概率语言矩阵联合规范化方法及决策组权重计算方法
6.1.1残缺概率语言矩阵联合规范化方法
6.1.2决策组权重计算方法
6.2方案共识水平测度
6.3基于共识水平测度的残缺概率语言多准则群决策方法
6.3.1残缺概率语言多准则群决策问题描述
6.3.2基于共识水平测度的残缺概率语言多准则群决策方法的步骤
6.4案例分析
6.4.1决策过程
6.4.2参数分析与对比分析
6.5本章小结
7总结与展望
7.1主要工作和研究成果
7.2展望
参考文献
作者介绍:
于素敏,管理科学与工程专业博士,毕业于中南大学,现任深圳大学管理学院副教授,特聘副研究员,硕士生导师,电子商务系副系主任。研究方向:电子商务、信息管理、决策理论与方法、社会网络分析等。主持课题包括:国家自然科学基金青年基金项目,广东省高等教育学会“十三五”规划高校青年教师高等教育学研究课题,广东省本科高校电子商务类专业教学指导委员会教学改革项目,深圳大学青年教师科研启动项目。参与多项国家自然科学基金课题及其他省市级科研项目。在国内外主流期刊和国内外会议上发表学术论文20余篇,4篇作为第一作者的论文入选ESI全球高被引论文数据库(ESI前1%),其中,2篇论文入选热点论文(ESI前0.1%)。
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编辑推荐
本书系统分析了概率语言术语集的构造特点、规范化原则、运算规则、比较规则、距离测度、集结算子和决策范式等,内容主要包括基于距离测度的概率语言多准则决策方法、基于随机占优度的概率语言多准则决策方法、基于证据推理的概率语言多准则决策方法、基于共识水平测度的概率语言多准则群决策方法等。
前言
概率语言术语集由多个语言评价值及与其对应的概率值构成。利用概率语言术语集可以将大量的语言评价信息以完整、简洁的方式记录在一个数据单元中。按照概率值之和是否为1的原则,将概率语言术语集分为完备概率语言术语集和不完备概率语言术语集。在研究实际概率语言多准则决策问题过程中,可根据准则下的评价信息为完备概率语言术语集或不完备概率语言术语集、准则下概率语言信息存在缺失得到三类概率语言决策问题,对这三类概率语言决策问题进行研究具有重要的理论价值和现实意义。目前,针对概率语言术语集基础理论及相关多准则决策问题的研究才刚刚起步。本书对基于概率语言信息的多准则决策方法进行了系统深入的研究,所做主要工作包括以下几个方面。
(1)针对完备概率语言决策问题,定义了新的概率语言术语集的运算规则及比较规则,利用本书定义的概率语言术语集的比较规则进行运算时,可避免因下标与概率值直接进行运算而产生的大量概率语言术语集被认为相等的情况,从而得到合理的结果。随后,定义了新的概率语言术语集的距离测度,在权重完全已知的情况下,提出了基于距离测度的概率语言MABAC方法;在已知准则优先关系的情况下,提出了基于距离测度的概率语言VIKOR方法。利用本书中所定义的概率语言术语集的距离测度,可直接计算任意两个概率语言术语集之间的距离,在保证结果合理的前提下简化了计算过程。所提两种方法的决策结果可靠有效,可辅助决策者迅速做出决策。
(2)当利用随机决策理论解决完备概率语言决策问题时,将概率语言术语集转换为对应的累积分布函数,利用累积分布函数定义了新的概率语言随机占优准则,并基于概率语言随机占优准则定义了概率语言随机占优度。随后,在权重已知的条件下,提出了基于随机占优度的概率语言PROMETHEE方法;在权重未知的条件下,受SMAA方法通过搜索权重向量空间找到最优权重向量的启发,提出了基于SMAA和随机占优度的概率语言多准则决策方法。概率语言随机占优度从另外一个角度对两个概率语言术语集之间的差异进行了衡量,基于此提出的两种方法也为决策者解决完备概率语言决策问题提供了新思路。
(3)针对不完备概率语言决策问题,本书按照直接对不完备概率语言术语集进行融合处理的思路提出了两种决策方法:基于加权和证据推理的概率语言多准则决策方法以及用于处理权重未知问题的基于证据推理和BWM的概率语言多准则决策方法。其中,基于证据推理和BWM的概率语言多准则决策方法减轻了决策者在权重分配方面的操作对决策结果的影响程度,保证了决策结果的可靠性。
(4)针对概率语言决策矩阵中存在残缺的决策问题,提出了残缺概率语言矩阵联合规范化方法及决策组权重计算方法,定义了三种决策情形下残缺概率语言矩阵之间的距离测度公式,构建了计算决策组权重的模型,并将对决策方案的共识水平测度考虑到方案排序的过程中,提出了基于共识水平测度的概率语言多准则群决策方法,以获得更加科学可靠的决策结果。
(5)对概率语言多准则决策问题进行了描述,结合酒店评估方面的案例,利用Tripadvisor网站的酒店评论信息,举例说明了概率语言术语集的获取过程,并应用不同实例中的数据对本书所提方法进行了实例分析和对比分析,由此验证了基于概率语言信息的多准则决策方法在实际决策问题中的可行性与有效性。
本书得到了我的博士导师王坚强教授的精心指导和充分关心,从选题、思路的整理、框架的构建到最后的修改和定稿,老师都给予了宝贵的指导意见,使我终生难忘,也将使我受益终身!本书写作过程中参考了国内外很多专家学者的论著,出版过程中得到了知识产权出版社编辑的大力支持和帮助,在此表示诚挚的谢意。
本书研究成果得到了国家自然科学基金项目(71901151)和深圳大学管理学院高水平大学建设经费的资助,在此表示诚挚的感谢!
由于作者学识水平和时间的限制,书中难免存在疏漏或不足之处,恳请读者和同行批评指正,不胜感谢。
书籍介绍
概率语言术语集是模糊语言决策领域较为新颖的信息表达形式,本书系统分析了概率语言术语集的构造特点、规范化原则、运算规则、比较规则、距离测度、集结算子和决策范式等,内容主要包括基于距离测度的概率语言多准则决策方法、基于随机占优度的概率语言多准则决策方法、基于证据推理的概率语言多准则决策方法、基于共识水平测度的概率语言多准则群决策方法等。 本书能够为管理科学、计算机科学、信息管理、工程技术等领域对模糊决策感兴趣的研究者提供极大的参考价值,为从事模糊决策和群体决策等相关研究的高校师生提供有益的启发。
网站评分
书籍多样性:4分
书籍信息完全性:7分
网站更新速度:7分
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书籍清晰度:4分
书籍格式兼容性:7分
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书籍真实打分
故事情节:3分
人物塑造:3分
主题深度:4分
文字风格:8分
语言运用:6分
文笔流畅:8分
思想传递:8分
知识深度:8分
知识广度:5分
实用性:7分
章节划分:3分
结构布局:7分
新颖与独特:9分
情感共鸣:7分
引人入胜:7分
现实相关:7分
沉浸感:8分
事实准确性:5分
文化贡献:4分