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目录1

前言1

第1章 绪论1

1.1 智能决策支持系统的研究现状2

1.1.1 决策数学模型与智能决策方法2

1.1.2 智能决策支持系统的智能化过程8

1.1.3 智能决策支持系统的体系结构12

1.2.1 决策数学模型与智能决策方法13

1.2 智能决策支持系统研究中存在的问题13

1.2.2 智能决策支持系统体系结构16

1.2.3 智能决策支持系统开发与应用17

1.3 智能决策支持系统研究进展17

1.3.1 智能决策方法研究18

1.3.2 智能决策支持系统体系结构研究18

1.3.3 决策问题分解、结构化模型与群决策模型研究19

1.3.4 智能决策支持系统应用研究19

参考文献19

2.1 概述24

2.1.1 问题的提出24

第2章 基于定性推理理论的智能决策支持系统24

2.1.2 定性推理理论主要内容和推理方法26

2.1.3 定性推理理论与决策支持28

2.2 智能决策支持系统中的定性推理集成机制29

2.2.1 高层管理决策复杂问题递阶分解思想29

2.2.2 基于定性推理系统的智能决策支持系统结构31

2.2.3 定性模型和定量模型的集成模式35

2.2.4 定性和定量之间的映射关系37

2.3 定性仿真方法39

2.3.1 定性仿真理论和QSIM算法40

2.3.2 QSIM算法完备性及其处理方法48

2.3.3 基于序列因果关系和目标搜寻的QSIM算法51

2.4 复杂决策的定性模型分解推理方法55

2.4.1 定性模型的分解和推理过程55

2.4.2 定性模型的分割算法58

2.4.3 系统仿真算法64

2.4.4 SRSQM算法完备性讨论72

2.4.5 模型分解仿真验证72

2.5 基于QSIM算法的智能决策支持系统设计与实现74

2.5.1 工作流程分析75

2.5.2 系统功能结构76

2.5.3 系统主要功能模块设计78

2.5.4 基于QSIM算法的智能决策支持系统实例仿真83

参考文献85

第3章 基于粗糙集数据分析的智能决策支持系统89

3.1 概述89

3.1.1 问题的提出89

3.1.2 数据挖掘概念及其过程91

3.1.3 数据挖掘中的不确定性问题93

3.1.4 粗糙集理论94

3.2.1 经典粗糙集模型及计算方法95

3.2 数据挖掘的粗糙集模型：粗糙集数据分析95

3.2.2 粗糙集理论的可变精度微差关系模型104

3.3 数据预处理109

3.3.1 基于GA的连续属性集离散化分析110

3.3.2 基于粗糙集理论的概念泛化分析114

3.3.3 基于对象相似的空值估算115

3.4 知识约简与决策算法119

3.4.1 基于属性上下文敏感度的启发式约简算法119

3.4.2 决策规则求解与评价123

3.4.3 决策分析125

3.5 基于粗糙集数据分析的智能决策支持系统的应用126

3.5.1 系统总体结构127

3.5.2 系统功能结构128

3.5.3 应用背景128

3.5.4 数据采集与表示129

3.5.5 实验结果130

参考文献132

第4章 基于证据理论的智能决策支持系统136

4.1 概述136

4.1.1 问题的提出136

4.1.2 证据理论概述138

4.2 证据合成方法143

4.2.1 相关证据的合成方法143

4.2.2 重要性、可靠性相异的证据的合成方法148

4.2.3 冲突证据的合成方法149

4.2.4 基于综合修正系数优化的重要性、可靠性不同的冲突证据合成150

4.3 基于神经网络的证据合成方法及其性质151

4.3.1 基于神经网络与Dempster合成规则的证据合成方法152

4.3.2 基于神经网络与Dempster合成规则的证据合成方法的三个性质155

4.4 聚类分析、协同专家选择与基于证据理论的决策157

4.4.1 不同的证据源可信度的聚类分析157

4.4.2 协同学理论与合成证据源的选择160

4.4.3 基于证据理论的决策方法165

4.5 基于粗糙集理论的证据获取与合成方法168

4.5.1 引言168

4.5.2 决策表分解168

4.5.3 证据获取170

4.5.4 证据合成及决策分析172

4.6 面向Internet基于证据理论的证券投资智能决策支持系统设计与实现174

4.6.1 基于神经网络与证据理论的证券市场专家群体预测方法174

4.5.5 实证研究174

4.6.2 面向Internet基于证据理论的证券投资智能决策支持系统设计与实现177

参考文献187

第5章 基于群体推理与群体层次分析法的群决策支持系统192

5.1 概述192

5.1.1 问题的提出192

5.1.2 群决策支持系统发展展望195

5.2 基于群体推理及群体层次分析法的群决策支持系统结构196

5.2.1 基于群体推理及群体层次分析法的群决策支持系统结构197

5.2.2 基于GDSSSBGRGA结构的群决策支持系统的决策程序202

5.3.1 基于粗糙集理论的群体推理方法203

5.3 群决策支持系统环境下的群体推理方法研究203

5.3.2 群决策支持系统环境下的QSIM定性推理算法207

5.4 群决策支持系统环境下的群体层次分析法214

5.4.1 层次分析法解决问题的基本思想215

5.4.2 群决策支持系统环境下复杂问题决策因素结构化方法215

5.4.3 群决策支持系统环境下判断矩阵集结的两种方法及其性质216

5.4.4 判断矩阵凸组合系数的优化原理223

5.4.5 基于粗糙集理论的判断矩阵构造方法226

5.5 基于群体层次分析法的群决策支持系统的开发与应用228

5.5.1 系统的开发环境及工作流程228

5.5.2 系统功能结构230

5.5.3 系统在人口增长因素分析中的应用231

参考文献234

第6章 企业级智能决策支持系统237

6.1 概述237

6.2 决策过程支持系统238

6.2.1 决策过程支持238

6.2.2 基于Multi-Agent的企业级决策支持系统体系结构240

6.2.3 基于Multi-Agent的能力规划系统246

6.3 基于数据的决策支持系统251

6.3.1 企业级决策的信息结构与环境251

6.3.2 数据驱动的企业级决策系统256

6.4 企业级决策的方法选择及融合260

6.4.1 最优化决策方法261

6.4.2 智能决策方法的选择262

6.4.3 决策方法的融合269

6.5 基于构件的企业级智能决策支持系统体系结构271

6.5.1 基于构件的智能系统体系结构模型271

6.5.2 基于构件的企业级决策支持系统平台275

6.5.3 基于Agent的企业级决策支持系统构件278

参考文献282

7.1 概述285

第7章 企业级智能决策支持系统中的生产库存模型285

7.2 带有预防性维修中断的复合制造系统的生产库存模型286

7.2.1 问题的提出286

7.2.2 模型建立287

7.2.3 应用实例292

7.3 柔性制造系统的生产库存模型293

7.3.1 问题的提出293

7.3.2 模型建立294

7.3.3 应用实例298

7.4.2 模型建立299

7.4 考虑人类学习现象的生产库存模型299

7.4.1 问题的提出299

7.4.3 应用实例305

7.5 线性时变需求情形下制造系统的生产库存模型307

7.5.1 问题的提出307

7.5.2 模型建立308

7.5.3 应用实例312

7.6 带有一般时变需求的变质性产品的生产库存模型313

7.6.1 问题的提出313

7.6.2 模型建立314

7.6.3 应用实例320

7.7 缺货要补的制造系统的连续生产库存模型321

7.7.1 问题的提出321

7.7.2 模型建立322

7.7.3 应用实例327

7.8 制造商与销售商联合生产库存模型330

7.8.1 问题的提出330

7.8.2 模型建立331

7.8.3 应用实例334

参考文献336