多屬性決策的理論與方法(簡體書)

多屬性決策是多準則決策的重要組成部分，它與多目標決策一起構成了多準則決策體系，是運籌學與管理科學的重要分支。多屬性決策著重研究關于離散的、有限個決策方案的決策問題。不確定多屬性決策是在經典多屬性決策理論上的延伸和發展。不確定多屬性決策理論主要包括三部分內容，隨機型、模糊型以及描述性決策理論與方法。本書面對關系結構更加復雜的多屬性決策問題，分別從隨機型多屬性決策、模糊型多屬性決策及描述性多屬性決策三個不同的角度，就不確定決策問題的理論和方法進行研討，主要介紹隨機、模糊和粗糙三類多屬性決策問題的模型和有關理論、求解方法以及應用推廣。 本書可作為高等院校運籌學、管理科學、信息科學和系統工程等相關專業研究生和高年級本科學生教材，也可作為相關專業的教師、科技工作者、工程技術人員以及企業管理者的參考書。

前言　
常用符號說明　
第1篇　預備知識與基礎
　第1章　預備知識　
1.1　基本術語　
1.2　決策內容　
1.2.1　決策要素　
1.2.2　決策過程　
1.3　決策方法　
1.3.1　決策方式
1.3.2　決策標準
1.3.3　決策偏好　
1.3.4　方法分類　
　第2章　屬性度量　
2.1　度量基礎　
2.1.1　集合與運算　
2.1.2　關系及性質　
2.1.3　序結構性質　
2.1.4　偏好模型法　
2.2　效用理論　
2.2.1　效用的基本原理　
2.2.2　多屬性效用理論　
2.2.3　效用加性的理論　
2.3　屬性規范　
2.3.1　數量化　
2.3.2　標準化　
　第3章　屬性集結　
3.1　權重設置　
3.1.1　特征向量法　
3.1.2　最小加權法　
3.1.3　信息熵方法　
3.2　集結算子　
3.2.1　加權平均算子　
3.2.2　有序加權算子　
3.2.3　組合加權算子　
第2篇　確定多屬性決策
　第4章　基本方法　
4.1　無偏好信息方法　
4.1.1　屬性占優法　
4.1.2　最大最小法　
4.1.3　最大最大法　
4.2　有屬性信息方法　
4.2.1　多屬性效用理論　
4.2.2　級別優先關系法
4.3　有方案信息方法　
4.3.1　相互偏好方法　
4.3.2　相互比較方法
　第5章　綜合方法
第3篇　隨機多屬性決策
　第6章　隨機決策原理
　第7章　隨機決策方法　
第4篇　模糊多屬性決策
　第8章　模糊集與決策
　第9章　模糊決策方法
第5篇　粗糙多屬性決策
　第10章　粗糙集理論基礎
　第11章　粗糙集決策方法
附錄A　備選屬性集結算子
附錄B　特征向量理論概率
參考文獻
索引