导读:本文包含了不确定推理与决策论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:不确定,证据,属性,权重,模糊,不确定性,算法。
不确定推理与决策论文文献综述
廖颖,刘鹏,席酉民[1]（2018）在《不确定环境下的战略决策:类比推理的作用》一文中研究指出类比推理主要指个体应用一个领域或场景中的知识来处理另一个领域或场景下的问题。类比推理作为管理判断的内在认知机制,对于理解不确定环境下的战略决策制定有重要意义。尽管近年涌现大量采用类比推理解释战略议题的研究,但未就类比推理的基本过程以及影响其决策效果的因素形成系统性的讨论。本文首先总结了应用类比推理制定不确定环境下战略决策的基本过程;其次,综合已有文献,讨论了映射算法、心智表征、源情境特征、启示特征以及搜寻方式等对类比推理决策效果有直接影响的五大过程因素,以及历史经验、外部信息、环境特征、主体特征四大外部因素如何作用于过程因素而对决策效果产生影响的;最后,从深化个体层类比推理过程、探索团队层/企业层类比推理机制发挥作用的过程、拓展影响决策效果的因素及相互作用这叁个方面提出了类比推理研究可进一步拓展的议题。(本文来源于《外国经济与管理》期刊2018年08期）
崔连广,张敬伟,邢金刚[2]（2017）在《不确定环境下的管理决策研究——效果推理视角》一文中研究指出如何在不确定环境下决策是管理研究和实践长期以来共同关心的问题。既有研究对该问题至少提出叁种应对方法 :坚持预测并更好地计划;尽可能地适应;愿景驱动。与以上方法不同,效果推理强调对未来的控制,而不是聚焦于预测,从而建立了一整套关于不确定环境下的决策理论。该理论包含五个基本原理,是一套关于在不确定环境下如何思考、决策和行动的完整理论。经过近二十年的发展,效果推理理论的内涵不断明晰,相关的实证研究也取得了长足进展。然而,该理论仍处于发展阶段,对其重要缺陷进行补充完善,将对丰富和发展不确定环境下的决策理论有所助益。(本文来源于《南开管理评论》期刊2017年05期）
杨山亮[3]（2016）在《不确定环境下装备指挥决策的智能推理与优化方法研究》一文中研究指出信息化技术凭借其强大的生命力实现了对军事领域的全方位渗透,对现代战争产生了深刻影响,使得武器装备、部队编成、战争观念以及指挥方式等都发生了巨大变化。在此背景之下,传统的依赖指挥员偏好和知识的经验式决策方法,已经不能适应信息化战争全纵深、非线性、全要素和快节奏的作战需求,必须在分析装备指挥决策特点的基础上,引入现代信息技术、智能方法和决策模型,对结构复杂、规模庞大以及目标多元的装备指挥决策问题作出准确分析和科学判断,从而不断适应联合作战条件下战场态势信息瞬息万变的局面。论文将不确定环境下的装备指挥决策作为应用背景,针对决策过程中所面对的装备决策数据不完备、目标毁伤概率不固定以及指挥员偏好信息不精确等一系列不确定因素,通过粗糙集理论、军事运筹学、智能进化算法与模糊多准则群决策技术等相关理论和方法,构建了装备规则提取—武器单装运用—装备组合优化—装备方案优选—敏捷仿真实验的具有反馈效应的装备指挥决策闭环优化分析框架,从而为作战指挥员科学制定武器装备运用方案,以及有效提高武器装备系统整体作战效能提供辅助决策和平台支持。论文的主要研究内容和取得的成果可以概括为以下四个方面:(1)构建了不确定环境下面向装备指挥决策的闭环优化分析框架。针对装备指挥决策的时效性、精确性和协同性作战需求,提出了不确定环境下面向装备指挥决策的闭环优化分析机制。根据优化框架的逻辑流程,关键技术和突破途径共包括四个部分:基于RS理论和模糊逻辑的两阶段装备智能决策方法,基于群体进化算法的武器装备组合规划与优化方法,基于多准则群决策的装备运用方案优选方法,以及面向武器装备指挥决策反馈的敏捷仿真理论与技术。(2)提出了基于RS理论和模糊逻辑的两阶段装备智能决策方法。针对不完备信息条件下的武器装备单装运用问题,构造了包含规则提取和模糊推理两个阶段的装备智能决策方法,从而提高装备指挥决策的自动化水平。在第一阶段,该方法首先采用最大概率值法实现缺失属性值的补齐操作,同时应用基于正区域的属性约简算法获取装备决策表的核心属性,然后利用LEM2规则提取算法学习装备指挥决策的模糊规则。在第二阶段,构建以作战目标特征数据为输入量,以武器装备决策类型为输出量的Mamdani型模糊推理系统,并根据第一阶段提取的模糊规则得到最终的装备决策结果。(3)提出了一种自适应Memetic算法对装备组合优化问题进行求解。在综合考虑四类约束条件的基础上,建立了装备组合优化问题的非线性整数规划模型;然后设计了一种满足交战约束条件的整型个体编码方式,松弛了装备组合优化模型中较难满足的交火可行性约束;最后在自适应Memetic算法框架下,采用自适应免疫遗传算法作为全局搜索机制,加快种群的收敛速度,同时在进化种群的每次迭代过程中嵌入基于Swap邻域结构的变邻域搜索方法,利用VNS/rand/Nr策略对每代全局的随机个体进行邻域搜索,提高了算法跳出局部最优解的能力。(4)提出了基于直觉模糊VIKOR法的装备运用方案优选群决策方法。针对作战指挥员权重未知、评价准则权重信息部分已知和完全未知两种情形下的装备方案优选问题,通过定义个体决策矩阵的直觉模糊熵来计算指挥员个体判断信息的不确定程度,进而确定每个作战指挥员的权重值。对于准则权重在一定约束条件下的装备方案排序问题,提出基于离差最大化原则的线性规划模型来求解准则权系数。对于准则权重完全未知的装备方案优选问题,提出基于直觉模糊记分函数的非线性规划模型来求取准则权重。最后通过结合GRA和VIKOR的混合多准则群决策方法实现了待选装备方案的排序和择优。此外,为了提高作战仿真系统与装备指挥决策支持系统的动态集成能力,在充分借鉴国际上典型作战分析仿真系统的结构框架基础上,论文构建了面向装备指挥决策反馈的敏捷仿真系统体系架构。主要从装备决策仿真引擎、装备决策建模方法和装备决策数据交互叁个角度论述了这种体系架构所拥有的敏捷特性,其中重点介绍了实现MSDL与C-BML相互集成的两种途径和方法,从而提高作战想定的可重用性和不同系统之间的互操作性。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2016-11-01）
张美璟,王应明[4]（2015）在《基于扩展原理的混合型证据推理不确定决策方法》一文中研究指出提出一种基于扩展原理的混合证据推理不确定决策模型.通过α截集将同一决策问题中各属性使用的精确数、区间数和模糊数等异构评估信度统一分解为区间结构,采用区间证据推理方法求解各隶属度下的效用区间,并按隶属度次序重组方案效用;化简模糊数质心公式,并用于模糊定量评估的信度计算和方案模糊效用的排序;最后,通过具体实例验证了所提出方法的有效性和可行性.将该方法在算例中的适用情况进行比较和分析,结果表明所提出的方法具有良好的适应性.(本文来源于《控制与决策》期刊2015年04期）
郭凯红,李文立[5]（2012）在《基于证据推理的不确定多属性决策方法》一文中研究指出针对基本属性权重的不确定性,以及基本属性与广义属性评价集的不一致性等问题,提出一种基于证据推理的不确定多属性决策方法,将证据推理算法推广到更一般的决策环境中。根据决策矩阵的信息熵客观地获得属性的权系数;而对于基本属性与广义属性评价集不一致的情况,则通过对基本属性分布评价的模糊化及模糊变换,合理地实现到广义分布评价的统一形式;最后应用证据推理算法得到整个方案集的排序。实例结果表明,该方法是可行的、有效的。(本文来源于《管理工程学报》期刊2012年02期）
尹德进,王宏力[6]（2011）在《基于信息熵与证据推理的不确定多属性决策方法》一文中研究指出针对不确定多属性决策过程中信息特征呈多样化且属性权重完全未知时难以进行决策的问题,提出了一种基于不确定信息熵的权值计算方法。该方法首先将各种不确定信息转换到统一的信度框架下,计算出不确定信息熵从而获得属性客观权重值。该方法结合证据推理法可实现属性权重未知时不确定信息下的多属性决策。最后以应用实例验证了该方法的有效性和可行性。(本文来源于《计算机应用》期刊2011年05期）
李娅,张建勋,杨欣[7]（2010）在《不确定推理模型的火箭安全决策系统》一文中研究指出针对火箭飞行过程和测量环境的复杂性及飞行特点的先验知识和规则的不确定性,提出了一个基于不确定推理算法的火箭安全控制方案。根据安判参数的特点,对其进行了分类,给出了专家系统知识的不确定表示和处理方法,并且结合安控决策规则和决策过程的特征,对推理控制策略进行了分析,并对冲突消解策略、搜索策略提出了相应的算法,给出了不确定匹配原则和可行度的传递方法,构建了与/或决策网和基于规则的通用不确定推理模型。实验和仿真表明该系统能迅速准确的获取火箭发射的各种警情,大大提高了火箭飞行安全控制决策的可靠性和真实性,对火箭的飞行状态进行有效的管理。(本文来源于《重庆大学学报》期刊2010年10期）
付艳华[8]（2009）在《基于证据推理的不确定多属性决策方法研究》一文中研究指出现实世界中的大多数决策都是多属性决策,它是人工智能研究的一个重要领域。由于客观事物认知的复杂性和不确定性以及人类思维的模糊性,不确定情况下的多属性决策方法的研究越来越受到人们的关注并已经取得了一些成果,但是,与趋于完善的确定性多属性决策相比还相差甚远。因此,有必要对其理论和应用做深入的研究。本文借鉴在不确定知识合成方面具有优势的证据推理方法,利用规则理论、模糊集、直觉模糊集、区间直觉模糊集及多属性效用理论,研究了不确定性多属性决策问题,重点解决了以精确值或区间值表示的定量属性以及以语言变量、直觉模糊数、区间直觉模糊等不同形式表现的不确定系统的定性属性表达与合成问题,结合一定的决策理论完成方案的排序与择优。主要工作有以下几个方面：1.针对D-S合成法则在处理高度冲突信息时,会得出与直觉相反的结论这一问题,提出了基于证据综合权重折扣的加权平均综合法。首先,利用证据自身的重要性或可靠性及证据间的相似性,将证据的静态权重与动态权重线性综合形成证据的综合权重,然后,将综合权重作为折扣因子建立具有信任折扣的证据推理模型,最后,利用加权平均法对修正后的证据进行组合。针对基于置信测度决策法,给出了两种基于赌博概率转换的mass函数近似法。数值算例说明了所提出方法在处理高冲突证据融合时的有效性。2.针对含有定量、定性指标的混合型多方案不确定多属性决策问题,提出了一种具有层次结构的包含不精确、不完全信息的多属性决策模型,并给出了相应的基于属性权重的证据推理算法。给出了基于等价规则对以精确数或区间数表示的定量属性以及定性描述的属性构造基本概率分派函数的方法,使决策信息以统一的分布评估形式给出。结合ER、加权和综合法以及基于证据综合权重折扣的加权平均法等证据推理方法完成所有方案综合属性的评价,基于多属性效用理论,利用区间效用以及基于赌博概率的近似期望单值效用完成方案的综合排序。最后,通过项目投资、供应商评价选择的实例应用,说明这些评价与决策方法的有效性。3.研究了不确定情况下基于证据推理的群体语言多属性决策问题,其中对群体纯语言多属性决策及群体混合语言多属性决策均进行了探讨。提出了基于叁角模糊语言变量转换及直接等级语言评价的基于证据推理的多属性群体纯语言及群体混合语言决策方法。具体地,针对叁角模糊语言变量转换法,是将不同粒度下的语言变量等价变换为叁角模糊数,再应用COWA (Continuous Ordered Weighted Averaging)算子把叁角模糊数转化为精确数,并构造初始置信度,应用证据推理方法对方案进行综合评价,最后采用多属性效用理论及一种有优序的排序方法完成方案的排序与择优。针对直接等级语言评价法,直接将属性评价信息评价到一个或两个相邻的评价等级或不做评价,直接构造初始置信度,最后,采用证据推理方法及多属性效用理论完成群决策。算例表明,该方法评估结果合理、有效,适于解决群体语言多属性决策问题。4.研究了基于证据推理的直觉模糊多属性群决策方法及区间直觉模糊多属性群决策方法,主要讨论了具有两个或多个等级判定的直觉模糊决策信息的基于证据推理的多属性群决策方法以及对具有两个等级判定的区间直觉模糊决策信息的基于证据推理的多属性群决策方法,为直觉模糊集、区间直觉模糊集应用于多属性群决策中提供新的思路,扩展了模糊多属性决策的应用范围。数值算例说明上述方法的可行性和有效性。(本文来源于《东北大学》期刊2009-12-01）
不确定推理与决策论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
如何在不确定环境下决策是管理研究和实践长期以来共同关心的问题。既有研究对该问题至少提出叁种应对方法 :坚持预测并更好地计划;尽可能地适应;愿景驱动。与以上方法不同,效果推理强调对未来的控制,而不是聚焦于预测,从而建立了一整套关于不确定环境下的决策理论。该理论包含五个基本原理,是一套关于在不确定环境下如何思考、决策和行动的完整理论。经过近二十年的发展,效果推理理论的内涵不断明晰,相关的实证研究也取得了长足进展。然而,该理论仍处于发展阶段,对其重要缺陷进行补充完善,将对丰富和发展不确定环境下的决策理论有所助益。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
不确定推理与决策论文参考文献
[1].廖颖,刘鹏,席酉民.不确定环境下的战略决策:类比推理的作用[J].外国经济与管理.2018
[2].崔连广,张敬伟,邢金刚.不确定环境下的管理决策研究——效果推理视角[J].南开管理评论.2017
[3].杨山亮.不确定环境下装备指挥决策的智能推理与优化方法研究[D].国防科学技术大学.2016
[4].张美璟,王应明.基于扩展原理的混合型证据推理不确定决策方法[J].控制与决策.2015
[5].郭凯红,李文立.基于证据推理的不确定多属性决策方法[J].管理工程学报.2012
[6].尹德进,王宏力.基于信息熵与证据推理的不确定多属性决策方法[J].计算机应用.2011
[7].李娅,张建勋,杨欣.不确定推理模型的火箭安全决策系统[J].重庆大学学报.2010
[8].付艳华.基于证据推理的不确定多属性决策方法研究[D].东北大学.2009
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