面向复杂决策任务的群体决策研讨系统研究

论文摘要

综合集成研讨厅体系是中国科学家钱学森院士提出的处理开放复杂巨系统及其相关问题的方法论,是一个人机结合的巨型智能系统和问题求解系统,其核心是将专家群体、统计数据和信息资料、计算机技术这三者结合起来。综合集成研讨厅系统的体系结构、群体专家的意见综合、决策任务分解、满意群体的构建和决策方案的选优等都是综合集成研讨厅体系的关键问题。在分析综合集成研讨厅相关理论的基础上,根据课题需求,提出并设计了一种适合软件实施需求,实现人机结合的决策任务分解、决策群体匹配、并行求解、求解结果合成和层级驱动的面向复杂决策任务的群体决策研讨系统。详细阐述了该系统结构下的群体结构化与管理、决策任务结构化与求解、会议管理、研讨系统支撑、研讨流程控制、知识搜索与可视化等功能模块。引入工作分解结构对复杂决策任务进行线性树形层次分解,通过决策任务的分解有效地降低了决策任务的复杂度,提高群体决策研讨的效率。针对分解后的多任务提出了基于任务特征和群体人员特征的多模型匹配算法,提高了决策的速度和精度,并通过实例验证了算法的有效性。分析了群体决策研讨系统中的研讨过程及专家研讨信息的特点,总结并提出了一种结合人的定性分析能力和计算机定量数据处理能力的群体决策研讨过程,继而总结并提出决策方案的综合选优法,为群体决策研讨系统提供必要的方法和理论。最后,基于上述研究,部分实现了基于网络环境的群体决策研讨系统的功能。详细介绍了系统的开发技术和策略、运行环境、决策任务求解与研讨流程等功能的具体开发步骤。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究的背景和意义
• 1.2 国内外研究现状综述
• 1.2.1 GDSS研究现状
• 1.2.2 群体内涵研究回顾
• 1.2.3 群决策技术研究现状
• 1.2.4 综合集成研讨系统研究现状
• 1.3 主要工作和创新点
• 1.4 研究框架及章节安排
• 第二章 决策任务结构化与决策群体构建
• 2.1 群体决策任务结构化
• 2.1.1 决策任务结构化概述
• 2.1.2 决策任务结构化分解方法
• 2.1.3 决策任务结构化分解准则
• 2.1.4 决策任务结构化分解原则
• 2.2 决策群体的选择
• 2.2.1 基于任务特征的选择
• 2.2.2 基于决策人员特征的选择
• 2.3 基于决策任务的群体匹配算法
• 2.3.1 模型描述
• 2.3.2 模型匹配
• 2.3.3 应用实例
• 2.4 本章小结
• 第三章 群体研讨决策与方案综合选优
• 3.1 群体研讨决策
• 3.1.1 群体决策程序
• 3.1.2 从定性到定量的综合集成过程
• 3.1.3 综合集成法的研讨决策过程
• 3.2 决策方案综合选优法
• 3.2.1 综合选优原则
• 3.2.2 群体决策综合评价
• 3.3 本章小结
• 第四章 面向复杂决策任务的群体决策研讨系统设计
• 4.1 面向服务的群件设计
• 4.1.1 群件设计
• 4.1.2 面向服务的群件模型
• 4.2 群体决策研讨系统概念模型
• 4.2.1 群体决策研讨系统框架模型
• 4.2.2 群体决策研讨系统框架流程
• 4.3 群体决策研讨系统结构设计
• 4.3.1 群体决策研讨系统总体设计
• 4.3.2 群体决策研讨系统功能模块设计
• 4.3.3 群体决策研讨系统软件体系结构设计
• 4.3.4 数据管理与访问设计
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于Web的群体决策研讨系统应用
• 5.1 系统开发技术和策略
• 5.1.1 系统开发技术
• 5.1.2 系统开发策略
• 5.1.3 Web服务技术
• 5.2 群体决策研讨系统的运行环境
• 5.3 群体决策研讨系统应用实例
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间主要的研究成果