网络环境下模型驱动的复杂大群体决策支持系统研究

论文题目: 网络环境下模型驱动的复杂大群体决策支持系统研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 管理科学与工程

作者: 徐选华

导师: 陈晓红

关键词: 网络环境,模型驱动,复杂大群体,群体决策,群体决策支持系统

文献来源: 中南大学

发表年度: 2005

论文摘要: 网络技术的发展和网络技术在社会各行各业中的广泛应用,一方面给整个社会的思维方式和工作方式带来了深刻的影响,另一方面给企业的经营方式和政府政务的管理方式带来了深刻的变化,社会组织的重大经营和管理决策逐渐在网络上向群体决策转变。然而,这种影响和变化也使得参与决策的群体变得越来越复杂,其规模越来越大,网络环境下复杂大群体的出现给传统群体决策及其支持系统带来了新的内容。本文在对传统群体决策及其支持系统的研究基础上,结合系统的核心部件“模型驱动”,进一步研究网络环境下模型驱动的复杂大群体决策支持系统(Model-Drive Complex-Large Group Decision Support System in Environment of Network,MCLGDSS),提出了系统的体系结构和功能结构,对系统实现的理论、方法、开发技术和应用方式等方面进行了深入的探讨、研究、实现和应用。 论文的主要工作主要包括以下几方面: (1) 对网络环境下复杂大群体的出现背景及其基本特征进行了分析,对国内外群体决策和群体决策支持系统各理论研究现状与发展趋势进行了综述与分析。利用层次模型理论提出了研究的基本思路和系统框架。把模型驱动和复杂大群体决策方法作为研究的基石,以此为基础研究和构建群决策处理机制、网络环境下复杂大群体决策支持系统的体系结构、系统功能结构及系统各功能的实现方法、系统实现方法和应用方式,为各行业的社会组织在网络时代进行群体决策提供支持。 (2) 模型驱动方法研究 在广泛分析面向决策问题求解时模型需求的基础上,结合问题求解实际说明了模型存在的形式、描述及运行方式,提出了基于复杂决策问题求解的模型方案解决办法,通过将一个原子模型(单个模型)分解成方法(算法)对象和数据对象的组合和对原子模型进行复合(其中提出纵向和横向两种复合方式)来建立模型可重用体系和结构,同时提出了基于Multi-Agents技术的模型复合实现方法,形成网络环境下群体决策支持系统中的模型驱动方法。 (3) 网络环境下复杂大群体决策方法研究 根据网络环境下复杂大群体的特点,提出了将决策问题求解流程划分为二个阶段,在第一个阶段,各决策成员利用模型和知识求解形成自己的决策方案,这

论文目录:

第一章 导论

1.1 论文选题背景和意义

1.2 理论基础与国内外研究现状

1.3 问题的提出

1.4 网络环境下复杂大群体

1.5 研究思路与方法

1.6 论文的总体结构

1.7 本文主要工作与创新点

本章小结

第二章 模型驱动方法研究

2.1 模型需求分析及建立模型准则

2.1.1 模型的需求分析

2.1.2 建立模型的准则

2.2 模型存在的形式、描述及运行方式

2.3 模型可重用方法及模型库可重用结构

2.3.1 模型、方法和数据

2.3.2 模型的可重用分解

2.3.3 方法对象的可重用分解

2.3.4 数据对象的可重用分解

2.3.5 模型库的可重用分解

2.4 模型复合的形式

2.4.1 串联复合

2.4.2 并联复合

2.5 模型库管理系统可重用性方法

2.6 基于 Multi-Agent技术的模型复合实现方法

2.6.1 模型复合过程中Agent的作用及实现技术

2.6.2 模型复合实现方法

本章小结

第三章 复杂大群体决策方法研究

3.1 网络环境下群体决策问题求解流程

3.2 群决策处理机制

3.2.1 群体决策处理流程

3.2.2 群体成员相聚度

3.3 复杂大群体成员聚类

3.3.1 群体成员聚类流程

3.3.2 群体成员聚类算法

3.4 群体偏好矢量、群体一致性指标和群体决策值算法

3.4.1 群体偏好矢量算法

3.4.2 群体一致性指标算法

3.4.3 阈值γ的大小对群体一致性指标ρ的影响关系

3.4.4 群体决策值算法

3.4.5 复杂大群体决策算例

3.5 多方案大群体决策方法

3.5.1 多方案大群体偏好矩阵算法

3.5.2 基于熵权的评价准则排序权重算法

3.5.3 多方案大群体决策算例

本章小结

第四章 复杂大群体决策支持系统体系结构研究

4.1 系统平台层次结构设计

4.1.1 决策前端层

4.1.2 决策服务层

4.1.3 决策资源层

4.2 系统信息流程设计

4.2.1 组织者决策支持系统

4.2.2 参与者决策支持系统

4.3 决策总控子系统

4.3.1 系统维护

4.3.2 决策交互

4.3.3 决策控制

4.4 数据管理子系统

4.4.1 数据源管理

4.4.2 数据整理与集成

4.4.3 数据管理

4.4.4 数据提取模型管理

4.4.5 提取任务管理

4.4.6 数据提取结果评价

4.5 模型管理子系统

4.5.1 模型管理

4.5.2 模型求解管理

4.5.3 求解结果管理

4.6 知识管理子系统

4.6.1 外明知识管理

4.6.2 内隐知识管理

4.6.3 知识地图

4.6.4 面向问题求解的多智能主体

4.6.5 电子会议代理器

4.6.6 基于案例的知识管理

本章小结

第五章 系统实现方法及应用方式研究

5.1 基于组件的系统开发方法

5.2 系统组件体系结构

5.3 基于 Multi-Agents的群决策组件设计

5.3.1 群决策组件的基本功能

5.3.2 基于Multi-Agents的群决策组件架构

5.3.3 群决策组件的运行机制

5.4 系统组件应用方式

5.4.1 系统组件在应用系统使用方式

5.4.2 系统各组件在群决策问题求解中的协调机制

本章小结

第六章 实证研究

6.1 铜业集团公司全面预算管理群体决策需求分析

6.1.1 铜业集团概况

6.1.2 铜业发展战略

6.1.3 铜业集团公司全面预算管理信息系统建设情况

6.1.4 铜业股份公司建立全面预算群体决策支持系统的必要性

6.2 铜业股份公司全面预算群体决策支持系统总体设计

6.2.1 群体决策基础条件

6.2.2 决策成员

6.2.3 群决策流程设计

6.2.4 系统功能结构

6.3 系统实施效果

本章小结

第七章 结论与展望

7.1 主要工作与创新点

7.1.1 主要工作

7.1.2 创新点

7.2 进一步的工作

参考文献

附录 复杂大群体聚类与决策部分算法

致谢

攻读博士学位期间主要研究成果

发布时间: 2006-03-28

参考文献

• [1].基于过程交互的复杂动态群体决策方法研究[D]. 卢志平.合肥工业大学2013
• [2].群体和多目标决策的理论、方法及大气传播研究[D]. 洪振杰.上海大学2005
• [3].群体决策中若干问题的理论与方法研究[D]. 王学军.东北大学2005
• [4].群体动态决策的适应性行为及其内隐学习机制[D]. 何贵兵.浙江大学2002
• [5].动态群体决策理论及其应用研究[D]. 彭怡.西南交通大学2006
• [6].群体结构与群体决策[D]. 李永涛.辽宁大学2013
• [7].语言环境下群体决策研究[D]. 董玉成.西安交通大学2008
• [8].异质偏好下的大群体决策行为与共识研究[D]. 晁祥瑞.电子科技大学2017
• [9].模糊语言群体多准则决策方法研究[D]. 彭定洪.哈尔滨理工大学2012
• [10].基于一致性模糊偏好关系的群体决策理论与方法研究[D]. 刘芳.华南理工大学2013

相关论文

• [1].基于SWOT的智能型动态战略决策支持系统研究[D]. 蒋元涛.华中科技大学2004
• [2].基于数据挖掘的决策支持系统及应用研究[D]. 邵国晨.辽宁工程技术大学2005
• [3].数据驱动的综合智能决策支持系统及其生成器的研究与开发[D]. 赖邦传.中南大学2005
• [4].基于Web挖掘的决策支持系统模型研究[D]. 何丽.天津大学2005

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