多属性决策的理论与方法
出版时间:
2006-08
版次:
1
ISBN:
9787302132738
定价:
40.00
装帧:
平装
开本:
16开
纸张:
胶版纸
页数:
372页
字数:
511千字
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多属性决策是多准则决策的重要组成部分，它与多目标决策一起构成了多准则决策体系，是运筹学与管理科学的重要分支。多属性决策着重研究关于离散的、有限个决策方案的决策问题。不确定多属性决策是在经典多属性决策理论上的延伸和发展。不确定多属性决策理论主要包括三部分内容，随机型、模糊型以及描述性决策理论与方法。
本书面对关系结构更加复杂的多属性决策问题，分别从随机型多属性决策、模糊型多属性决策及描述性多属性决策三个不同的角度，就不确定决策问题的理论和方法进行研讨，主要介绍随机、模糊和粗糙三类多属性决策问题的模型和有关理论、求解方法以及应用推广。本书可作为高等院校运筹学、管理科学、信息科学和系统工程等相关专业研究生和高年级本科学生教材，也可作为相关专业的教师、科技工作者、工程技术人员以及企业管理者的参考书。 前言 3
常用符号说明 12
第1篇预备知识与基础
第1章预备知识 2
1.1基本术语 2
1.2决策内容 4
1.2.1决策要素 5
1.2.2决策过程 7
1.3决策方法 8
1.3.1决策方式 8
1.3.2决策标准 9
1.3.3决策偏好 10
1.3.4方法分类 11
第2章属性度量 12
2.1度量基础 12
2.1.1集合与运算 12
2.1.2关系及性质 13
2.1.3序结构性质 15
2.1.4偏好模型法 18
2.2效用理论 21
2.2.1效用的基本原理 21
2.2.2多属性效用理论 25
2.2.3效用加性的理论 34
2.3属性规范 37
2.3.1数量化 38
2.3.2标准化 39
第3章属性集结 42
3.1权重设置 42
3.1.1特征向量法 42
3.1.2最小加权法 44
3.1.3信息熵方法 45
3.2集结算子 48
3.2.1加权平均算子 48
3.2.2有序加权算子 49
3.2.3组合加权算子 50
第2篇确定多属性决策
第4章基本方法 54
4.1无偏好信息方法 54
4.1.1属性占优法 54
4.1.2最大最小法 55
4.1.3最大最大法 58
4.2有属性信息方法 59
4.2.1多属性效用理论 59
4.2.2级别优先关系法 85
4.3有方案信息方法 105
4.3.1相互偏好方法 105
4.3.2相互比较方法 116
第5章综合方法 121
5.1层次分析方法 121
5.1.1方法步骤 121
5.1.2原理运用 133
5.2MonteCarlo方法 140
5.2.1方法基础 140
5.2.2决策运用 142
5.3数据包络分析 144
5.3.1模型基础 144
5.3.2排序方法 148
5.3.3决策问题 154
5.4决策敏感分析 156
5.4.1权重的敏感性分析 157
5.4.2属性值敏感性分析 158
第3篇随机多属性决策
第6章随机决策原理 162
6.1模型特点 163
6.2主观概率 164
6.2.1基础概念 164
6.2.2先验分布 166
6.3决策准则 167
6.3.1不确定型准则 167
6.3.2风险随机准则 171
第7章随机决策方法 177
7.1Bayes决策分析法 177
7.1.1Bayes定理 177
7.1.2Bayes规则 179
7.1.3Bayes分析 181
7.1.4信息与决策 184
7.2随机优势决策分析 190
7.2.1随机优势的基础 190
7.2.2第一类随机优势 191
7.2.3第二类随机优势 194
7.2.4第三类随机优势 197
7.2.5随机优势的判断 200
7.2.6随机优势的应用 202
7.3随机层次分析方法 205
7.3.1区间判断矩阵 205
7.3.2排序反转概率 208
7.3.3层次组合排序 213
第4篇模糊多属性决策
第8章模糊集与决策 218
8.1模糊决策原理 218
8.1.1模糊决策的基本特征 218
8.1.2模糊决策原理的变化 219
8.1.3模糊多属性决策模型 220
8.2模糊集与运算 222
8.2.1模糊集合基础 222
8.2.2模糊集合运算 224
8.2.3扩展模糊算术 228
8.2.4确定隶属函数 232
8.3模糊集的排序 236
8.3.1偏好关系方法 237
8.3.2均值散布方法 250
8.3.3模糊评分方法 252
第9章模糊决策方法 259
9.1模糊属性的转换 260
9.2无偏好信息的决策 262
9.2.1模糊乐观型决策方法 262
9.2.2模糊悲观型决策方法 263
9.2.3模糊折中型方法 264
9.3有属性信息的决策 265
9.3.1模糊联合与分离法 266
9.3.2模糊加权平均方法 268
9.3.3模糊决策扩展方法 271
9.4有方案信息的决策 273
9.5模糊决策综合方法 275
9.5.1模糊层次分析方法 275
9.5.2区间层次分析方法 278
第5篇粗糙多属性决策
第10章粗糙集理论基础 290
10.1数据表与关系 290
10.2粗糙集与近似 291
10.3依赖性与约简 297
10.3.1知识的依赖性 298
10.3.2差别矩阵函数 301
第11章粗糙集决策方法 303
11.1决策基础 303
11.1.1决策规则 303
11.1.2相互作用 304
11.1.3相似关系 306
11.1.4不完全信息 308
11.2分类排序 309
11.2.1多属性分类问题 310
11.2.2多属性有序分类 314
11.2.3不完全信息问题 316
11.3选择评级 318
11.3.1成对比较表 319
11.3.2多等级占优 320
11.3.3无偏好占优 323
11.4粗糙集方法的扩展 327
附录A备选属性集结算子 330
附录B特征向量理论概率 339
参考文献 343
索引 369
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内容简介:
多属性决策是多准则决策的重要组成部分，它与多目标决策一起构成了多准则决策体系，是运筹学与管理科学的重要分支。多属性决策着重研究关于离散的、有限个决策方案的决策问题。不确定多属性决策是在经典多属性决策理论上的延伸和发展。不确定多属性决策理论主要包括三部分内容，随机型、模糊型以及描述性决策理论与方法。
本书面对关系结构更加复杂的多属性决策问题，分别从随机型多属性决策、模糊型多属性决策及描述性多属性决策三个不同的角度，就不确定决策问题的理论和方法进行研讨，主要介绍随机、模糊和粗糙三类多属性决策问题的模型和有关理论、求解方法以及应用推广。本书可作为高等院校运筹学、管理科学、信息科学和系统工程等相关专业研究生和高年级本科学生教材，也可作为相关专业的教师、科技工作者、工程技术人员以及企业管理者的参考书。
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目录:
前言 3
常用符号说明 12
第1篇预备知识与基础
第1章预备知识 2
1.1基本术语 2
1.2决策内容 4
1.2.1决策要素 5
1.2.2决策过程 7
1.3决策方法 8
1.3.1决策方式 8
1.3.2决策标准 9
1.3.3决策偏好 10
1.3.4方法分类 11
第2章属性度量 12
2.1度量基础 12
2.1.1集合与运算 12
2.1.2关系及性质 13
2.1.3序结构性质 15
2.1.4偏好模型法 18
2.2效用理论 21
2.2.1效用的基本原理 21
2.2.2多属性效用理论 25
2.2.3效用加性的理论 34
2.3属性规范 37
2.3.1数量化 38
2.3.2标准化 39
第3章属性集结 42
3.1权重设置 42
3.1.1特征向量法 42
3.1.2最小加权法 44
3.1.3信息熵方法 45
3.2集结算子 48
3.2.1加权平均算子 48
3.2.2有序加权算子 49
3.2.3组合加权算子 50
第2篇确定多属性决策
第4章基本方法 54
4.1无偏好信息方法 54
4.1.1属性占优法 54
4.1.2最大最小法 55
4.1.3最大最大法 58
4.2有属性信息方法 59
4.2.1多属性效用理论 59
4.2.2级别优先关系法 85
4.3有方案信息方法 105
4.3.1相互偏好方法 105
4.3.2相互比较方法 116
第5章综合方法 121
5.1层次分析方法 121
5.1.1方法步骤 121
5.1.2原理运用 133
5.2MonteCarlo方法 140
5.2.1方法基础 140
5.2.2决策运用 142
5.3数据包络分析 144
5.3.1模型基础 144
5.3.2排序方法 148
5.3.3决策问题 154
5.4决策敏感分析 156
5.4.1权重的敏感性分析 157
5.4.2属性值敏感性分析 158
第3篇随机多属性决策
第6章随机决策原理 162
6.1模型特点 163
6.2主观概率 164
6.2.1基础概念 164
6.2.2先验分布 166
6.3决策准则 167
6.3.1不确定型准则 167
6.3.2风险随机准则 171
第7章随机决策方法 177
7.1Bayes决策分析法 177
7.1.1Bayes定理 177
7.1.2Bayes规则 179
7.1.3Bayes分析 181
7.1.4信息与决策 184
7.2随机优势决策分析 190
7.2.1随机优势的基础 190
7.2.2第一类随机优势 191
7.2.3第二类随机优势 194
7.2.4第三类随机优势 197
7.2.5随机优势的判断 200
7.2.6随机优势的应用 202
7.3随机层次分析方法 205
7.3.1区间判断矩阵 205
7.3.2排序反转概率 208
7.3.3层次组合排序 213
第4篇模糊多属性决策
第8章模糊集与决策 218
8.1模糊决策原理 218
8.1.1模糊决策的基本特征 218
8.1.2模糊决策原理的变化 219
8.1.3模糊多属性决策模型 220
8.2模糊集与运算 222
8.2.1模糊集合基础 222
8.2.2模糊集合运算 224
8.2.3扩展模糊算术 228
8.2.4确定隶属函数 232
8.3模糊集的排序 236
8.3.1偏好关系方法 237
8.3.2均值散布方法 250
8.3.3模糊评分方法 252
第9章模糊决策方法 259
9.1模糊属性的转换 260
9.2无偏好信息的决策 262
9.2.1模糊乐观型决策方法 262
9.2.2模糊悲观型决策方法 263
9.2.3模糊折中型方法 264
9.3有属性信息的决策 265
9.3.1模糊联合与分离法 266
9.3.2模糊加权平均方法 268
9.3.3模糊决策扩展方法 271
9.4有方案信息的决策 273
9.5模糊决策综合方法 275
9.5.1模糊层次分析方法 275
9.5.2区间层次分析方法 278
第5篇粗糙多属性决策
第10章粗糙集理论基础 290
10.1数据表与关系 290
10.2粗糙集与近似 291
10.3依赖性与约简 297
10.3.1知识的依赖性 298
10.3.2差别矩阵函数 301
第11章粗糙集决策方法 303
11.1决策基础 303
11.1.1决策规则 303
11.1.2相互作用 304
11.1.3相似关系 306
11.1.4不完全信息 308
11.2分类排序 309
11.2.1多属性分类问题 310
11.2.2多属性有序分类 314
11.2.3不完全信息问题 316
11.3选择评级 318
11.3.1成对比较表 319
11.3.2多等级占优 320
11.3.3无偏好占优 323
11.4粗糙集方法的扩展 327
附录A备选属性集结算子 330
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