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隨著信息技術的飛速發展，社會信息化程度迅速提高，全球已經進入大數據時代。基於大數據的挖掘、分析與決策，關係到國家政策制定、經濟運行、社會管理、企業發展等諸多方面。因此，決策作為人們在政治、經濟、技術和日常生活當中普遍存在的一種行為，被賦予了新的使命和意義。決策成功的關鍵是決策過程的科學性與客觀性。人工智能的高速發展，為大數據背景下的決策制定提供了新的工具，將“數據-預測-決策”模式變得更加精準和迅速。
作者簡介
賈凡 山東財經大學管理學院講師。從事多屬性決策、不確定性決策、群體決策、粗糙集理論及應用、三支決策等領域的研究；在Information Sciences、Expert Systems with Applications、International Journal of Computational Intelligence Systems、Energy & Environment、控制與決策、軟科學等國內外高水平期刊發表十餘篇論文；主持並參與國家自然科學基金、教育部人文社科基金、山東省自然科學基金、山東省高校科研計劃項目等基金項目；擔任Information Sciences、IEEE ACCESS、Artificial Intelligence Review、International Journal of Computational Intelligence Systems等SCI期刊審稿專家
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大數據環境下，基於模糊集理論和粗糙集理論，建立高效實用的數據表示、處理、分析方法，以及不確定性決策模型與算法，為人工智能決策輔助系統的建立和開發提供理論依據。
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前 言第1章 緒論 /11.1 研究背景與問題提出 /11.1.1 研究背景 /11.1.2 問題提出 /31.2 研究意義 /51.2.1 理論意義 /51.2.2 現實意義 /61.3 國內外研究現狀 /71.3.1 多屬性群決策研究現狀 /71.3.2 不確定性理論研究現狀 /91.3.3 不確定性多屬性群決策研究現狀 /101.3.4 行為多屬性決策研究現狀 /121.3.5 研究現狀評述 /141.4 研究內容 /151.5 技術路線與研究方法 /171.5.1 技術路線圖 /171.5.2 研究方法 /171.6 研究創新點 /191.7 本章小結 /20第2章 理論基礎 /212.1 多屬性群決策理論 /212.1.1 多屬性決策研究概述 /212.1.2 群體決策理論 /222.1.3 行為決策理論 /242.2 模糊集理論 /252.2.1 模糊集理論發展概述 /252.2.2 模糊集基礎知識 /262.2.3 模糊數 /282.2.4 三角模糊數運算法則 /292.3 粗糙集理論 /302.3.1 粗糙集理論發展概述 /302.3.2 粗糙集基礎知識 /312.3.3 粗糙數 /332.3.4 粗糙數運算與排序 /362.4 本章小結 /38第3章 不確定信息環境下屬性權重計算方法 /393.1 權重計算方法 /393.1.1 主觀權重計算方法 /403.1.2 客觀權重計算方法 /413.1.3 組合權重計算方法 /413.2 群體集結方法 /423.2.1 群體集結 /423.2.2 三角模糊數群體集結方法 /433.2.3 粗糙數群體集結方法 /463.3 基於屬性重要度直接打分的權重計算方法 /493.3.1 問題描述 /493.3.2 三角模糊數權重計算方法 /503.3.3 粗糙數權重計算方法 /523.4 基於判斷矩陣的權重計算方法 /553.4.1 判斷矩陣法 /553.4.2 三角模糊數互補判斷矩陣法 /573.4.3 粗糙數判斷矩陣法 /603.5 基於判斷向量的權重計算方法 /643.5.1 最優最劣方法（BWM） /643.5.2 RSTBWM方法 /693.5.3 模糊最優最劣方法 /703.5.4 三角模糊數最優最劣方法 /723.5.5 粗糙最優最劣方法 /753.6 算例比較 /783.7 本章小結 /82第4章 不確定信息多屬性群決策方案排序方法研究 /834.1 多屬性群決策排序問題描述 /834.2 經典的方案排序與評價方法 /844.2.1 TOPSIS方法 /854.2.2 VIKOR方法 /854.3 模糊多屬性群決策排序方法 /874.3.1 區間模糊TOPSIS群決策排序方法 /874.3.2 三角模糊數TOPSIS群決策排序方法 /894.3.3 三角模糊數VIKOR群決策排序方法 /914.4 粗糙多屬性群決策排序方法 /924.4.1 粗糙數TOPSIS群決策排序方法 /924.4.2 粗糙數VIKOR群決策排序方法 /954.5 算例比較 /964.6 本章小結 /99第5章 考慮決策者心理行為的多屬性群決策方法研究 /1005.1 前景理論 /1005.1.1 個人風險決策過程 /1005.1.2 價值函數 /1015.1.3 概率權重函數 /1025.2 基於三角模糊數和前景理論的多屬性群決策方法 /1045.2.1 問題描述 /1045.2.2 集結群體信息 /1045.2.3 參照點為精確數的決策過程 /1065.2.4 參照點為三角模糊數的決策過程 /1085.3 基於粗糙數和前景理論的多屬性群決策方法 /1115.3.1 問題描述 /1115.3.2 集結群體信息 /1125.3.3 群體收益損失計算 /1135.3.4 方案排序 /1165.4 考慮決策者偏好的風險型多屬性群決策 /1185.4.1 問題描述 /1185.4.2 集結群體信息 /1195.4.3 群體收益損失計算 /1205.4.4 概率權重函數計算 /1215.4.5 計算前景值 /1225.5 算例分析 /1235.6 本章小結 /127第6章 不確定信息多屬性群決策方法在經銷商選擇中的應用 /1286.1 經銷商選擇問題描述 /1286.1.1 經銷商選擇研究現狀 /1286.1.2 基於多屬性群決策的經銷商選擇問題描述 /1306.2 經銷商選擇評價指標體系的建立 /1306.2.1 評價指標體系的構建原則 /1306.2.2 構建評價指標體系 /1316.3 基於粗糙數多屬性群決策的經銷商選擇方法 /1336.3.1 問題描述 /1336.3.2 經銷商評價屬性權重計算 /1346.3.3 經銷商排序及選擇 /1376.4 本章小結 /141第7章 結論與展望 /1427.1 研究結論 /1427.2 研究展望 /144參考文獻 /146
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