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第1章 概论1

1.1 概述1

1.1.1 决策分析与决策支持系统的概念1

1.1.2 决策分析与决策支持系统的关系4

1.1.3 决策分析与决策支持系统的发展简史5

1.2 决策分析与决策支持系统原理8

1.2.1 决策分析的特征、步骤与分类8

1.2.2 决策函数和决策系统12

1.2.3 决策支持系统的理论基础13

1.2.4 决策支持系统的技术基础16

1.2.5 决策支持系统的工作原理19

1.3 决策分析与决策支持系统在管理中的作用20

1.3.1 决策分析与决策支持系统在管理中的作用20

1.3.2 决策分析与决策支持系统在管理中的应用概况22

习题24

第2章 随机型决策理论与方法25

2.1 决策理论与方法概述25

2.1.1 决策理论与方法回顾25

2.1.2 决策方法的分类25

2.1.3 典型确定型决策方法简介26

2.2 随机型决策基本原理28

2.2.1 随机型决策问题的分类29

2.2.2 随机型决策问题的决策方法和步骤29

2.3 主观概率31

2.3.1 主观概率的概念31

2.3.2 设定主观概率的方法32

2.4 效用函数34

2.4.1 效用函数的概念34

2.4.2 效用函数的构造36

2.4.3 效用函数在决策中的作用40

2.5 随机型决策方法43

2.5.1 基于效用的决策方法43

2.5.2 Bayes决策分析44

2.5.3 决策树48

习题51

第3章 模糊决策理论与方法52

3.1 模糊决策理论与方法概述52

3.1.1 模糊决策的概念52

3.1.2 模糊决策理论与方法的发展简史54

3.2 模糊集合与模糊关系55

3.2.1 模糊集合及其运算55

3.2.2 模糊集合的分解与扩张定理59

3.2.3 模糊集合的隶属函数62

3.2.4 模糊关系66

3.2.5 模糊关系的合成67

3.2.6 模糊等价关系68

3.3 模糊聚类分析69

3.3.1 模糊矩阵的建立70

3.3.2 模糊相似矩阵与模糊等价矩阵71

3.3.3 模糊聚类分析72

3.4 模糊决策75

3.4.1 模糊规划75

3.4.2 模糊层次分析法81

3.4.3 模糊综合评判84

3.4.4 模糊群组决策问题88

3.4.5 模糊决策应用举例93

习题102

第4章 多目标与多属性决策103

4.1 多目标与多属性决策概述103

4.1.1 多目标决策与多属性决策的概念103

4.1.2 多目标决策与多属性决策的历史沿革105

4.1.3 多目标决策与多属性决策的关系106

4.2 多目标决策方法106

4.2.1 多目标决策的目标准则体系106

4.2.2 多维效用并合方法108

4.2.3 DEA法113

4.2.4 AHP决策分析法118

4.2.5 不确定性多目标决策方法简介122

4.2.6 多目标规划非劣解与产生非劣解的方法122

4.3 多属性决策方法129

4.3.1 多属性决策指标体系129

4.3.2 多属性效用函数136

4.3.3 多属性决策一般步骤140

4.3.4 典型多属性决策方法介绍145

4.4 多目标与多属性决策的应用举例153

4.4.1 TOPSIS法应用举例153

4.4.2 多维效用并合方法举例154

习题155

第5章 群决策理论与方法157

5.1 群决策概述157

5.1.1 群决策的概念157

5.1.2 群决策在决策中的作用158

5.1.3 群决策发展简史160

5.2 群决策原理161

5.2.1 群决策效用函数及其构造方法161

5.2.2 福利经济学和社会福利函数165

5.2.3 Arrow不可能定理168

5.2.4 群决策的一般步骤171

5.3 群体偏好集结方法172

5.3.1 决策个体偏好序集结方法172

5.3.2 决策个体偏好概率集结方法174

5.3.3 决策个体偏好模糊集结方法175

5.3.4 群决策特征根法177

5.3.5 群决策熵集结方法179

5.3.6 群体AHP183

5.4 群决策应用举例185

5.4.1 应用实例一185

5.4.2 应用实例二188

习题188

第6章 智能决策理论与方法190

6.1 智能决策理论与方法概述190

6.1.1 智能决策方法概念190

6.1.2 智能决策理论与方法的发展背景191

6.2 粗糙集理论196

6.2.1 粗糙集的基本理论196

6.2.2 决策表达逻辑199

6.3 证据理论203

6.3.1 证据理论概述203

6.3.2 证据获取207

6.3.3 证据合成与决策分析209

6.4 定性推理理论210

6.4.1 定性推理概述210

6.4.2 定性推理与决策支持213

6.5 案例推理理论220

6.5.1 案例推理概述220

6.5.2 基于案例推理的决策技术222

第7章 决策支持系统225

7.1 决策支持系统体系结构225

7.1.1 决策支持系统概述225

7.1.2 基于X库的体系结构228

7.1.3 基于知识的体系结构230

7.1.4 DSS发展中面临的问题231

7.2 四库系统232

7.2.1 数据库系统232

7.2.2 模型库系统233

7.2.3 方法库系统239

7.2.4 知识库系统241

7.3 群决策支持系统244

7.3.1 群决策支持系统的概念245

7.3.2 群决策支持系统的体系结构247

7.3.3 群决策支持系统的功能模块248

7.4 基于多Agent技术的群决策支持系统250

7.4.1 基于MAS的群决策支持系统结构250

7.4.2 基于MAS的群决策支持系统的功能模块252

7.4.3 基于MAS的群决策支持系统应用实例254

7.5 智能决策支持系统256

7.5.1 传统的智能决策支持系统框架256

7.5.2 智能决策支持系统发展现状258

7.6 基于机器学习的智能决策支持系统263

7.6.1 机器学习技术263

7.6.2 基于机器学习的IDSS体系结构265

第8章 决策支持系统的分析与设计271

8.1 决策支持系统的开发271

8.1.1 DSS的开发过程271

8.1.2 决策支持系统开发与管理信息系统开发的区别272

8.2 决策支持系统的系统分析274

8.2.1 决策支持系统的系统分析内容274

8.2.2 ROMC分析法275

8.3 决策支持系统的系统设计278

8.3.1 决策支持系统设计内容278

8.3.2 累接设计方法279

8.4 决策支持系统的开发环境与工具280

8.4.1 决策支持系统的开发环境280

8.4.2 决策支持系统的开发工具281

8.4.3 开发工具的选择与使用283

8.4.4 常用工具介绍283

8.5 决策支持系统实现与集成298

8.5.1 决策支持系统实现内容298

8.5.2 快速原型开发技术299

8.5.3 决策支持系统生成器301

8.5.4 决策支持系统的评价302

习题303

参考文献304