一、A problem solving framework for group decision support system（论文文献综述）
张欢欢[1]（2021）在《群决策软共识成本模型及其在借贷共识中的应用》文中进行了进一步梳理群决策旨在解决需要专家或决策者参与的非结构化决策问题,通常需要决策群体展开广泛和深入的多轮讨论,不断修改其意见偏好,形成群体内成员普遍能接受的共识。群共识的形成是复杂的,会消耗大量人力和物力,如何在有限的资源下达成共识是群决策领域研究的热点问题。本文主要研究了群共识达成的两个重要问题。第一,共识成本优化问题。群共识的达成是一个复杂且耗费资源的过程,成本是需要考量的重要因素之一。在实际群决策过程中,共识的达成需要耗费大量的人力和物力来说服决策个体改变意见,所以需要在有限的资源下对成本进行优化,从而有效的达成群共识。第二,协调者对群共识程度的偏好。群共识的达成过程经常需要一位具有领导统筹作用的重要个体或机构（通常称为协调者）来引导整个共识过程,以减少不确定性,促进群共识的达成或提高共识达成的效率。协调者对共识程度的偏好对决策成本和决策专家意见的变化都有着重要影响,然而,现有的共识成本方法都未考量这一重要因素。本文基于群决策理论和多目标优化理论,针对上述问题开展研究。主要研究内容和研究结果如下:（1）提出了软共识成本的概念,通过定义共识度函数和广义集结算子,构建了一定共识度下的泛化软共识成本模型。在泛化模型的基础上,构建了基于不同加权平均算子的三类软共识成本模型,探讨了软共识成本模型的经济学意义。（2）基于多目标规划对偶理论,从决策专家的视角构建了最大补偿共识模型,并从模型的变量、约束和目标函数三个部分分析了该模型的经济学意义。在此基础上,进一步分析了软共识最小成本模型和最大补偿模型之间的关系。从理论上研究了决策专家预期得到的单位补偿的构成,以及决策专家期望单位补偿各个组成部分和决策专家意见调整之间的关系。（3）在群共识中引入效用概念来刻画协调者对共识度的态度,分别基于协调者中性偏好、激进偏好和混合偏好构建了三类共识优化模型,研究了三类模型的性质和现实意义,分析了这三种协调者偏好类型对共识成本和决策专家意见的影响。（4）提出一种双边沟通机制的软共识达成框架,将协调者的偏好引入群共识达成框架中,充分考虑了共识过程中的两个主体:决策专家的意见和协调者的偏好。该框架反映了现实决策过程中协调者和决策专家之间的双边沟通妥协机制,为群决策的共识达成提供了一种更灵活和更高效的方式。（5）将软共识成本方法应用到网络借贷平台资金供求匹配问题中,构建了一定共识度下的软共识借贷模型。通过分析不同共识水平下协调者（借贷平台）偏好对出借人收益率和总共识成本的影响,验证了所提出模型的有效性。同时,针对大群体借贷共识问题建模,提供了一种新方式来协调大型网络借贷的资金供求,进一步扩展了软共识成本的应用研究。本研究的贡献包括:在理论贡献方面,将最小成本共识理论扩展到了软共识水平下,弥补了软共识成本研究的不足,且从理论层面揭示了协调者和决策专家软共识达成的补偿机制,有助于促进群决策共识的达成。基于协调者共识度偏好的研究对于探究协调者对共识结果的影响,揭示协调者在共识达成机制中的作用有重要的意义,弥补了群决策共识中协调者偏好研究的缺失。在实践方面,本文提出的方法和模型可以应用到网络借贷中,不仅有利于网络借贷平台减少流标几率,而且有助于提高投资者的收益率,提高借贷匹配的效率,具有一定的实践指导意义。
郝阳[2]（2020）在《面向中高层应急决策行为的分析方法与实证研究》文中进行了进一步梳理应急决策是突发事件应对的中枢与核心,新型冠状病毒肺炎疫情在全球不同程度蔓延佐证了决策对控制态势发展有关键影响,再次引发全社会对政府应急决策能力的关注与讨论。应急决策行为研究,是提高应急决策能力、优化决策的前置条件。深入了解决策者的应急决策行为,对决策优化的思路有重要指导价值。受研究方法和现实条件限制,面向高层决策行为的实证研究难以开展。本文从探索研究方法入手,提出一个基于“情景-应对”的以情景、决策者、决策过程和决策为核心要素的决策行为研究框架,并进一步在框架内选择实验法进行丰富完善,提出以应急演练为载体的高层决策行为生成、观察、分析的具体研究方法。该方法通过演练构建突发事件情景,组织满足研究对象要求的决策者参与完成演练,以演练流程控制决策过程,利用演练平台实现对决策行为全程多角度的观察,获取相关数据和样本,完成框架四要素的采集。对于决策行为的分析,本文面向当前应急决策中的重要方式即决策支持下的全局性决策,以决策者的个体决策行为作为研究对象,提出了以决策者在建议采纳中的行为导向模型为基础的决策者分类,以决策数据描述决策表现的分析方法。最后,为验证该方法的可行性和有效性,通过我国面向中高级政府官员的特大地震应急指挥决策演练,完成了构建地震灾难情景,组织实施演练,收集决策样本,提取决策行为和决策数据,发现决策者中存在自主型、合作型和依赖型三种具有不同决策行为风格的类型,并通过决策者的决策表现对各类型决策者的决策行为进行了描述性评价,发现不同类型的决策者在决策时对建议的采纳以及决策效果方面均存在差异,对后续研究不同的决策者能力提升策略以及决策支持优化策略有参考价值。该研究也验证了“情景-应对”决策行为分析框架的有效性,实现了对地震突发事件初期高层决策行为的探索性研究。
彭程[3]（2020）在《多智能体情感决策学习方法及其在Flow智能交通中的应用》文中认为传统的计算机技术已经满足不了人工智能的发展需求,人们迫切需求更加智能的决策学习方法来解决各种复杂问题。分布式技术使得智能体（Agent）之间可以相互协作和学习,处理复杂决策问题的能力大大提升,已成为智能控制领域的研究热点。然而,多智能体（Multi-Agent）在完成需要频繁交互的决策任务时,普遍存在学习能力差、偏好评估和群体一致性较低等问题。近年来,情感计算以其可以量化展示群体智慧的涌现过程和决策一致性的收敛过程的优势,为解决这类复杂决策问题提供了一种新方法。目前针对情感计算的研究主要集中在情感识别和表达,鲜有探讨如何利用情感机制来进行更好的决策。此外,智能体的发展局限于逻辑推理能力的改进,很少涉及个体情感变化和群体情感交互。值得一提的是,面向大规模多智能体的系统建模问题时,情感机制的反馈会有助于更好地评估当前的环境并帮助智能体做出有利的决策,使得系统更加智能,决策更加高效。为此,本文提出了一种情感交互机制下的多智能体决策学习方法,构造了融合决策偏好的多层情感计算模型,给出了智能体情感变化和行为偏好之间的映射关系;然后,定义了一种新型的决策一致性指数和方案决策熵,以此体现决策的收敛过程和群体一致性,并通过数值实例证明在解决传统群决策问题上的可行性和优势;最后,给出了强化学习框架下的智能体内部情感奖励函数的定义,建立了 一类情感驱动的强化学习模型。将所提决策学习方法应用于Flow智能交通控制平台,对比传统的交通控制和强化学习方法,本文所提情感交互式决策方法可以提高Flow平台中智能体的学习速度和交通流畅度,对于强化学习在复杂场景普遍存在的奖励稀疏问题也有明显改善。本文工作为传统群决策问题提供了一种群体情感交互决策方法,同时基于Flow智能交通系统建立了一种情感驱动下的多智能体强化学习方法,这为未来城市智能交通系统的构建找到了一条新的途径。
张钰[4]（2020）在《城市规划委员会决策机制研究 ——以G市为例》文中研究表明1986年,深圳在学习香港经验的基础上成立了城市规划委员会（以下简称“规委会”）,开启了我国内地城市规划决策的新篇章,如今规委会制度已成为许多城市在规划决策中必不可少的一项机制。我国的规委会作为城市规划的决策支持机构,对实现规划决策的民主科学性具有重要意义,是提升城市治理水平的一项制度创新。2016年《中共中央国务院关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》提到“全面推行城市规划委员会制度,健全国家城乡规划督察员制度,实现规划督察全覆盖,完善社会参与机制,充分发挥专家和公众的力量,加强规划实施的社会监督”体现了国家层面对规委会工作的重视,而在2018年的规划机构改革浪潮中,基于“多规合一”的国土空间规划体系的重构也对规委会的建设提出了新的要求,如何在新的政府与市场关系中进一步完善和发挥规委会的职能,是本文研究的重要课题。2008年《城乡规划法》强调了城乡规划决策过程中法定程序的重要性,通过“程序正义”保证“实体正义”,规委会决策制度有助于维护规划决策的民主性和科学性,防止对规划的随意修改。G市规委会作为国内典型的规划决策咨询机构已经运作了十四年,历经三届规委会的发展形成了较为成熟的组织构架和议事制度,为规划决策的科学化、民主化提供了制度保障。然而在面临城市规划发展的新挑战时,仍然面临组织构架不合理、审议目标不明确、审议规则不清晰等多种问题,亟待对规委会的决策过程和决策制度进行重新的检讨、评估和优化。本文基于规划委员会制度的经验总结,通过历史研究和国际视野的比较,借助决策理论的方法,明确“规委会”这个术语的基本概念、性质以及各地区规委制度章程的安排,针对国内的现实发展趋势,以G市规委会为例,提出G市规委会制度框架的优化建议。本文的研究内容主要分成四个部分:第一部分为基础研究,界定研究对象,对现有的规委会研究进行梳理和分类,从中汲取对研究有效信息,为后文的展开进行铺垫。第二部分基于决策科学,对规委会的性质进行深入研究。规委会本质上作为多个人在一定框架内进行决策的实践组织,适用于多准则决策和组织型群体决策理论。该部分从决策相关理论出发,分析规划委员会决策在理论层面上应当具备的要素及适用的相关理论原则,为G市规委会决策制度的评估构建理论基础。第三部分为实践研究,不同城市的规划委员会尽管都是为规划决策服务的机构,但是其建制、议事规则具有显着差异,本章节以纽约、香港、台北等城市为例,介绍不同语境下规委会的决策机制,分析其在运作过程中决策主体、决策对象、决策行为/方法的特点,总结出不同地区规划委员会的普适性和特殊性,为优化G市规委会制度安排提供研究基础。第四部分以G市规委会的决策机制作为实证研究对象,研究G市规委会的发展历史、议题特征,在此基础上借鉴第二、三部分的内容针对性设计决策主体、决策对象、决策行为/方法,提供全面的制度改革建议。
韦秋霜[5]（2020）在《风电-储能价值链协同决策模型及信息系统研究》文中研究指明随着传统能源危机和环境问题的日益突出,以风力发电为代表的清洁能源发展取得瞩目关注,但风电出力的随机性、弱抗干扰性和难预测性使风电消纳成为限制风电发展的关键性问题。储能技术具有瞬时响应和精准控制能力,能促进风电系统与负荷需求间的能量和功率平衡并提高风电利用率,成为实现风电价值管理的关键环节。在电力市场改革和信息技术条件下,围绕风电系统和储能系统构建“风电-储能”价值链,成为提高风电利用率、实现储能系统价值、促进价值链整体价值效应的解决方案。论文针对风电-储能价值链的价值管理过程,以促进价值链的价值创造和增值为目标,以提高风电利用率和储能系统价值为基本原则,构建风电-储能价值链,探讨价值链的利益管理、容量管理、用能管理和价值增值效应等协同决策问题,面向上述问题设计信息系统,通过谋求能量流、信息流和价值流的多维协同而寻求价值链价值效应的最大化。本文研究内容如下:（1）在分析风电及储能发展现状与瓶颈、风电产业链和价值链的基础上,界定了风电-储能价值链的基本内涵和框架结构,分析了新一代信息技术对价值链的支撑作用,论述了风电-储能价值链的协同决策理论框架,为论文后续研究奠定了理论基础。（2）构建了风电-储能价值链利益管理的协同决策模型。在设计并分析风电商-储能商协同交易模式的基础上,基于演化博弈理论,构建了风电商-储能商协同演化博弈模型,探讨了风电-储能价值链关键利益主体的协同交易策略和预期收益函数,讨论了二者间的动态演化博弈过程和演化稳定策略,通过仿真设计、结果分析和敏感性分析探讨了风电商和储能商协同交易的利益博弈和演化博弈情况,为构建利益主体间的稳定协同合作关系提供决策支持。（3）建立了风电-储能价值链容量管理的协同决策模型。首先,分析了价值链容量管理的协同框架。其次,构建了风电-混合储能系统,对系统的运行策略、组件模型和能量管理模型进行了分析和探讨。再次,以系统总成本、弃风量和供电缺失率为优化决策目标,构建了储能容量管理的协同优化决策模型,使用多目标粒子群算法和TOPSIS算法确定了系统最优配置。最后,通过对比分析和敏感性分析验证所构模型的合理性和有效性,证明了容量管理协同决策模型能够提高风电利用率并发挥储能系统的关键作用,促进系统的经济效益和环境效益协同。（4）构建了风电-储能价值链用能管理的协同决策模型。满足用户用能需求是实现风电-储能价值链价值效应的直接手段。首先,设计并分析了风电-储能价值链用能管理的协同框架。其次,构建了风电系统、氢储能系统、电池储能系统和电动汽车用能系统协调规划的风-储-充协同运行系统,探讨了系统的组件模型和系统控制策略。再次,以系统年利润最大化为目标函数,构建了协同优化决策模型。最后,利用改进的自适应遗传算法对系统最佳配置进行了优化,并在不同模拟场景下进行了算例分析,分析结果表明风-储-充协同运行系统能够高效满足用户用能需求,从而促进风电-储能价值链的价值效应。（5）构建了风电-储能价值链价值增值效应的协同决策模型。对风电-储能系统项目的价值增值效应进行综合决策研究,是风电-储能价值链协同决策的重要组成部分。基于指标构建原则,从系统协同维、业务协同维、价值协同维、信息协同维、外部协同维等五个维度构建了风电-储能价值链价值增值效应决策指标体系,基于区间二型模糊理论对指标进行了预处理,综合考虑决策指标的重要程度和影响程度确定了指标权重,并构建了区间二型模糊TOPSIS综合决策模型。最后,通过算例分析、对比分析和敏感性验证了区间二型模糊TOPSIS综合决策模型能够对不同风电-储能系统项目的价值增值效应进行综合决策并排序,为决策者提供理论基础和实践依据。（6）提出了风电-储能价值链信息系统设计方案。首先,论述了信息系统的系统需求和系统构建的可行性,探讨了智能物联信息系统构建的可能性。其次,分别从系统设计原则、工作流程设计、系统架构、物联集成模型、信息集成与共享模型等角度描述了智能物联信息系统的整体架构。再次,对智能物联信息系统的主要功能进行了设计,包括数据库设计、模型库设计、方法库设计和功能框架设计等。最后,对构建智能物联信息系统的关键技术进行了探讨,为实现风电-储能价值链的信息协同和价值增值效应提供了信息化手段和应用基础。本文研究为促进风电消纳、提升储能系统价值、提高风电-储能价值链的价值创造和增值提供了利益管理、容量管理、用能管理、价值增值效应等多维协同决策支持理论依据,基于信息技术为实现风电-储能价值链的信息协同提供了参考。本文选题不仅有理论探讨意义,还有重要的应用前景和实践意义。
高磊[6]（2020）在《电网建设项目多主体协同决策模型及应用研究》文中研究表明随着电力体制改革逐步深化,电网建设投入在整个电力建设投入的比重逐年持续增加,电网建设管理模式、运营模式和投资比例的逐步转变也对电力工程项目管理思路和方法提出了新的要求。此外,根据电网建设项目的特点,项目建设过程中长期面临建设时序分配、资源均衡调配、风险合理规避、投资效益优化、电力稳定供应等诸多问题,需要综合考虑不同因素,电网建设则可视为多主体、多要素、多目标、多阶段的协同决策研究问题。然而,传统的电网项目建设管理模式普遍存在各利益主体自利性和信息断层情况,难以根据项目特点优选出满足多方需求的建设方案,同时,在实施过程中存在区域电网建设项目的工期、投资和资源调配不合理现状,并难以达到项目综合效益优化的目标。因此,本文开展电网建设项目多主体协同决策模型及应用的研究工作,基于电网建设项目多主体特征和协同决策目标研究,分别构建了面向电网建设项目方案优选及方案实施的协同决策模型,针对模型的特点分别引入多智能体技术、粒子群算法和非支配排序遗传算法进行求解,并通过模型应用系统提供了多主体协同决策的平台。主要研究内容如下:（1）梳理了电网建设项目多主体协同决策的研究背景及意义,开展了对国内外电网建设项目多主体协同决策模型及应用问题的研究综述,并概述了电网规划和建设基本概念、利益相关者理论、多智能体模型及方法、多目标优化模型及方法等相关概念和基础理论,为后续研究奠定了相应理论基础和研究范围。（2）研究了电网建设项目利益相关主体特征及协同决策目标。首先,运用电网建设项目流程WBS结构,分析并识别了电网建设项目8类主要利益相关主体;其次,研究各主体的利益偏好和主体的自利性、目标差异性,以此为基础引出多主体协同决策的理念,分析了电网建设项目多主体协同决策逻辑和内容;同时,运用文献综合分析法结合系统动力学的因果关系流图识别电网建设项目协同决策目标,归纳出协同决策应从不同角度合理满足电网项目的规划管理、建设条件、投资决策和建设运营这4类目标需求。该部分研究内容从协同决策目标方面为协同决策模型及应用提供了研究基础。（3）构建了基于MAS技术的方案优选协同决策模型。基于电网建设项目协同决策目标研究,将重要的目标抽象成为MAS中的Agent,构建了协同决策MAS模型的整体架构,以及其中各主要Agent的结构、功能以及通信模式;基于多Agent之间协商交互能力,利用Petri网和合同网协议描述方案优选的多Agent交互流程,并通过模糊Petri网的模糊规则对应可选择方案设置方案集,方案集由多Agent的模糊变量因素协同决策进行选择,最终,形成了基于FPN电网项目方案优选协同决策模型,进一步通过算例应用验证模型计算过程和有效性。该部分的研究内容可以结合不同区域电网项目特点,考虑多方主体需求,提供建设方案优选的决策依据和方法。（4）构建了基于多目标优化的方案实施协同决策模型。在方案优选的基础上,通过研究一定区域内电网项目规划阶段和建设阶段协同决策的目标,建立适宜的目标函数,结合目标函数和约束条件构建电网项目方案实施协同决策模型。本文一方面建立面向电网规划实施过程的协同决策模型,采用粒子群算法进行求解;另一方面,建立面向电网建设实施过程的协同决策模型,运用遗传算法进行求解;通过实例证明两阶段模型的合理性。模型和算法则纳入多智能体系统中,作为相应MAS的方法库和模型库一部分。该部分研究内容可以在工期、资金和资源约束条件下,考虑多方主体需求,提供满足建设方案实施中多目标优化的决策依据和方法。（5）构建了基于多主体需求的协同决策模型应用系统。基于两类协同决策模型研究,构建了一个基于B/S架构的电网项目协同决策模型应用系统,该系统属于信息公开的系统,确保各方主体信息畅通、数据准确和完备,具备提供各方主体交流和互动决策的多项功能,同时,协同决策支持平台能够充分结合MAS技术,并利用优化算法功能,解决电网建设协同决策过程中多元化、多层次的复杂问题。其功能包括多智能体管理、多主体方管理、方案优选管理、多目标优化管理、空间地图管理等,根据项目实际需求设计各类功能的子功能。该部分研究内容可以为电网建设项目多主体协同决策的规模化实践应用提供参考。本研究从工程项目管理视角将智能化、信息化方法应用于电网建设项目管理,为探索我国电网建设项目规划、设计、建设阶段的多主体协同决策及高效管理提供了理论依据和实践参考。
蒙彦昭[7]（2020）在《基于模糊Vikor算法的水利工程应急决策专家系统的研究》文中指出水利工程建设规模大幅度增长,安全风险急剧增加,给社会和人民造成严重的损失。事故的应急救援可以有效地降低突发事件带来的负面影响,这就需要决策者运用科学合理的方法进行应急决策。对于水利工程施工突发事件的应急决策,决策者往往处于一定的时间和心理压力之下,他们面临的决策问题往往以非结构化的形式出现,这可能导致无法在短时间内达成有效合理的解决方案。为了提高应急决策的及时性和准确性,专家系统综合运用各种信息技术,为决策人员的工作提供有效支持,有效加强应急管理。因此,关于水利工程应急决策专家系统的研究成为一个重要课题。具体研究内容如下:（1）针对水利工程应急决策方法问题,本文通过对已有的模糊理论进行梳理,针对以往多属性决策方法忽视群体意见与个人意见对结果的影响的不足,充分考虑群体效用值与个人遗憾值的影响,提出了一种基于模糊Vikor算法的多属性群体决策方法。首先定义了区间直觉模糊数,其次采用语言短语来表示决策专家的属性评价值,接下来通过集结算子将个体意见进行集结;紧接着采用熵权法求解属性权重。最后,通过引入群体满意度阈值来控制群体决策的交互,以此给出基于模糊Vikor算法的多人多轮多属性决策方法。最后给出了该算法的算例分析,其中也包括了敏感性分析与对比分析。这些为后面专家系统的主要功能——方案决策做了算法铺垫。（2）针对水利工程事故发生时,决策专家面临信息不易收集、不能快速决策问题。专家系统能对事故信息快速收集并将专家意见迅速处理。本文在这里对专家系统的系统进行分析与实现。通过对系统的可行性、业务需求和功能模块进行了设计,利用计算机技术和数据库技术系统进行建模和实现。最终设计出具有一定通用型的基于模糊评价语言的应急决策专家系统,最后利用实例进行可行性论证。本文的研究首先从基于模糊理论的Vikor法出发,解决了水利工程应急决策中的救援方案排序算法问题,使整个决策流程变得合理、清晰,且决策模型具有较好的稳定性与合理性。另外,本文也对专家系统应用于水利工程决策做了尝试,最后,给出一种基于模糊Vikor算法的应急决策专家系统的实际工程应用,也为在水利工程领域内下专家系统的应用提供有价值的参考。
刘嘉琪[8]（2020）在《公共危机事件中用户社交网络卷入行为研究》文中研究表明近年来,社会各方面的深层次矛盾逐渐显现,各种公共危机层出不穷。在紧迫、高压的危机期间,公众通过发达的社交网络非正式地快速聚集。用户社交网络卷入具有高度不确定性,既有可能汇集众智,释放出良性力量,成为公共危机管理的协同者,但又可能带来额外的风险,造成严重的破坏,变为危机管理活动中的重点管理对象。为更加深刻地感知、理解与引导用户社交网络卷入行为,本论文立足于嵌入社交网络中真实存在的“人”的内部认知特征与外部行为规律,采用管理学、认知心理学、社会学、传播学、行为经济学、数学、计算机科学等多个学科的理论、模型与研究手段,遵循“行为感知—行为理解—行为引导”的逻辑主线,依次从四个具体的方面展开跨层次的研究工作,以期为公共危机事件的管理与应对提供理论支撑与实践建议。研究的主要结论如下:第一,从卷入行为感知层来看,通过社交网络的虚拟空间,在危机信息的感染下,道德诉求性和功利诉求性内容均可提升用户社交网络卷入的可能性。而且,危机信息中嵌入的多元负面离散情绪会“定向地”增强或削弱诉求性内容的煽动效果。为剖析个体制定卷入决策时的认知加工线索与加工过程,本研究首先基于HSM双系统认知加工理论框架、信息诉求理论与情绪评价理论,建立公共危机事件中用户社交网络卷入影响因素与影响机制实证模型。其次,将用户自主创作的危机信息中常表达的两类诉求性内容（道德诉求和功利诉求）概念化,利用基于机器学习的文本分类方法对其强度进行测量。随后,区分了嵌入信息中的两类常见的负面离散情绪（愤怒与焦虑）间的细粒度差异,并运用LIWC程序完成测量工作。最后,通过新浪微博和Twitter平台采集到的公共危机事件（“魏则西事件”、“泰国沉船事件”、“Facebook数据泄露事件”和“#MeToo事件”）期间的数据集,利用计量经济学模型对诉求性内容的主效应以及负面离散情绪的多重调节作用进行分析,并完成了一系列稳健性检验。实证结果表明:（1）危机信息中的道德诉求性内容（作为启发式加工线索）与功利诉求性内容（作为系统式加工线索）均可以瞬间唤醒大量用户卷入;（2）当愤怒情绪与道德诉求,以及焦虑情绪与功利诉求相结合时,会爆发巨大的煽动力;（3）相反,当焦虑情绪与道德诉求,以及愤怒情绪与功利诉求相结合时,会降低危机信息的吸引力,削弱公众的社交网络卷入。第二,从卷入行为理解层来看,用户良性社交网络卷入行为是多重内部心理动机因素相互作用产生的外部行动结果,且公众在不同社交网络情境下进行决策时会有明显的差异性倾向,呈现出不同的“自我”认知状态。为理解公众主动发生良性卷入行为的前因动机与必备条件,本研究面向两类具有典型性差异的社交网络情境（新浪微博与腾讯微信）,以最常见的谣言对抗行为为例,借助社会心理学中的社会促进理论与道德—功利倾向动机框架,把人们在面对谣言对抗任务时的心理动机划分为具有道德倾向的“自律”动机（即,个人规范）、“他律”动机（即,社会规范）和具有功利倾向的“利他”动机（即,信息支持）、“利己”动机（即,自我呈现）。通过fsQCA模糊集定性比较分析方法对多发性动机相互交织、共同牵连而成的组合路径进行梳理,探寻驱动或抵触良性社交网络卷入行为发生的最典型、最精简、最核心的因果关系链。实证结果表明:（1）在围观者众多的微信平台中,当人们面对良性卷入决策困境时,会表现出冷静的“客我”角色,倾向于运用理性的功利动机分析结果的收益;（2）相反,在围观者较少的微博平台中,人们总是可以做自然的、简单的、真实的“主我”,依赖根植于自身的道德动机做出本能的反应。第三,从卷入行为引导层来看,基于微观的视角,大多数精心设计的助推策略能够有效地帮助政府改善危机沟通能力,提升公众的良性社交网络卷入意向。而且,明确了社交网络用户在认知风格方面的异质性会显着地影响助推策略的实际效果。为引导更多公众在“不知不觉”间主动提升良性卷入行为意向,本研究在公共危机管理领域引入新派行为经济学中的助推理论,充分考虑了危机决策者的非理性认知特征,并针对个体决策框架中的关键环节设计了三种政府危机沟通助推策略,包括针对决策者本身的心理定势启动助推、针对决策选项的额外选项助推与针对决策环境的示范性规范助推。以认知风格中的大脑半球偏好理论作为将助推对象分类的依据,进一步细化探讨了助推策略在社交网络用户心理认知层面对行为机制的影响。采用4（助推策略类型）×2（助推对象认知风格类型）的两因素被试间在线实验,考察助推策略对于引导用户完成良性社交网络卷入行为的有效性以及助推策略和认知风格彼此之间的关联效应。实证结果表明:（1）以助推方式干预人们卷入决策的切入点看似小巧精致,却切实地抓住了“问题来源于行为,行为来源于选择”的核心本质。不论是心理定势启动助推策略,或是示范性规范助推策略,都会提高公众良性卷入行为意向;（2）但是,额外选项助推由于可能会增加个体的认知加工负担,因此,在紧迫的公共危机情境下并不会产生预期的良效;（3）用户自身的认知风格对助推方式的卷入引导效果产生了显着的调节作用。相对于左脑偏好者,右脑偏好者更容易被助推干预影响,从而产生更加强烈的良性卷入行为意向。第四,从卷入行为引导层来看,基于宏观的视角,面向不同的公众心理应激阶段,针对偏差集体卷入活动中的不同角色,政府施加不同强度、不同方向的助推干预,社交网络系统均会相应地呈现出不同的集体卷入演化态势,从而提示政府的干预活动应具备“定制式”引导思维。为有效地阻断公众集体偏差卷入行为,及时疏解偏差卷入者,引导公众向理智状态过渡,本研究从整体性视角出发,区分了公众集体卷入行动中的角色差异,并引入了传染病传播领域的2SI2R模型和认知心理学中的心理应激反应理论,厘清在公共危机事件中,当倡导者向社交网络系统中输入偏差信息后,用户介于未知者、卷入者（包括,支持者与扩散者）和免疫者之间的卷入状态转移规则。运用微分方程组对卷入状态转移机制进行数理描述,并借助数据驱动的仿真方法刻画出用户的集体卷入趋势。通过调节与控制变量参数,观测政府在不同公众心理应激阶段,针对不同类型的卷入者,施加不同强度的助推干预后,社交网络系统中呈现的不同用户集体卷入态势演化规律,最终得到了 6条重要结论。并基于仿真结果,提出一系列具体的干预策略,增强了助推方式的实用性,对公共危机事件应对与用户社交网络卷入引导工作的开展产生了积极意义。通过对公共危机事件中用户社交网络卷入行为进行深入研究,本研究的创新之处体现在以下方面:一是研究视角创新,从微观个体认知层面洞悉用户社交网络卷入行为本质。为弥补现有大多数用户社交网络卷入行为研究仍停留于对外部行为的关注,而忽视了从微观心理层面科学洞悉行为发生的本质原因的不足,本研究从嵌入于社交网络背后的真实的“人”的内在心理认知（包括,心理认知加工过程、心理动机要素、认知风格差异、心理应激反应状态）入手,揭开决策者的心理“黑箱”,“由内而外”地感知、理解用户良性卷入行为的主观能动倾向与规律,正向引导用户的社交网络卷入行为。从而,对微观的认知心理学研究与宏观的公共危机管理研究的跨尺度融合发展起到了一定的推动作用。二是研究变量创新,从道德—功利角度解读用户社交网络卷入决策过程。尽管对道德与功利的探讨是传统危机管理工作中永恒的命题,但当公共危机迁移至社交网络的虚拟世界后,研究人员似乎忽视了从道德—功利角度对现象背后根本性矛盾的思索。本研究通过对公共危机事件中充斥着的外部危机信息中的道德—功利诉求性决策线索,以及决策者内部的道德—功利心理动机的剖析,帮助公共危机研究者更加了解公众的决策过程,同时也为卷入行为研究体系提供了新的理论支持。三是研究内容创新,从助推干预视阈为用户良性社交网络卷入提供一种新型行为引导思路。在面向公共危机情境的公众社交网络卷入行为引导方面,现有的干预手段与干预研究稍显局限,普遍存在着介入晚、反弹大、“治标不治本”的问题。为改善这一现象,本研究创新地汲取了新派行为经济学思想,借助助推理论,将软性的、非侵入式的助推干预方式纳入公共危机管理应急处置与行为引导研究体系,验证了助推干预工具的有效性并摸索出一系列令助推干预效果最优化的实施策略。从而,有助于公共危机管理研究人员与实践人员更全面地了解助推干预这种新型行为引导方式,并加强对它的重视。四是研究思路创新,从多元学科交叉渗透视角推动公共危机管理研究体系的跨界新思考。本研究吸收了多元学科在研究范式、方法论方面的深厚积累,但并不完全囿于学科的藩篱,始终秉持着管理学科在洞察现象背后机理方面的独特优势。在此核心思想牵引下,本研究具有跨学科交叉融合的特性,尝试将不同学科中的理论（包括,信息诉求理论、情绪评价理论、社会促进理论、助推理论、心理应激理论等）、模型（包括,HSM双系统认知加工理论框架、道德—功利分析框架、个体决策框架、传染病传播框架）和分析技术手段（包括,计量经济学、机器学习、QCA定性比较分析、在线实验、模型仿真等）综合运用,以保证研究的深入开展。从而,在一定程度上,扩展了用户社交网络卷入研究的方法与思路,丰富了公共危机管理领域的跨界研究范式,推动了科研人员对于管理学与其他学科融合的整体性思考。
黄心如[9]（2020）在《我国尘肺病问题多主体协同治理机制与运行演化研究》文中指出尘肺病是我国目前最严重的职业病,占职业病发病总人数的90%左右,中国尘肺病患者人数在2019年已超过97.5万例,其中职业性尘肺病87.3万例。近年来,尘肺病整体发病仍呈高发趋势,每年以2.6万例速度增长。尘肺病患者的高发行业范围正在逐步扩大,不仅包括金属矿山及非金属矿山开采,还覆盖到了机械制造、冶炼、建筑、筑路、水电等众多行业。尘肺病作为一种严重的职业病存在因病返贫、因病致贫现象,这不仅严重损害患者的生理机能和心理健康,还危及患者婚姻、家庭及社会功能,给经济发展和社会稳定带来极大的负面影响。随着我国尘肺病问题的日益严峻,如何在实现安全生产、健康劳动的管理目标进程中,解决职业健康损害问题、克服当前政府单一治理成效不显着难题已经成为当代社会亟待解决的重大议题。协同治理在管理行为科学研究领域的模式创新、网络结构升级及治理成效提升方面均呈现出极大优势,因此构建跨部门、跨领域的尘肺病多主体协同治理系统是突破目前治理困境的必然要求与可选路径。本研究在尘肺病多主体协同治理概念界定基础上,从认知性、耦合性和演化性的“协同”视角探析中国尘肺病协同治理系统的构成要素、耦合边界及结构特征,系统刻画了基于主体-关系-结构的五类异质性行动治理主体协同治理模式,明晰了协同治理多主体互动机理,结合质性研究,构建不同网络群体关系的协同共治情境下尘肺病多主体协同治理理论模型。在此基础上,通过问卷数据和质化分析结果,运用统计学方法对尘肺病治理系统中多主体互动要素及其对整体治理成效的影响作用机制进行分析。进一步地,基于多层神经网络和社会网络建模等方法构建了多主体协同交互要素和网络要素混合干预下的尘肺病多主体协同治理网络系统,并运用系统仿真方法对多主体进行非线性行为建模,实现在不同情境要素作用下的行为选择。最后,基于实证和仿真结果针对性地设计了尘肺病协同治理多主体协同共赢政策体系。具体研究内容及结论如下:一是多元协同视域下尘肺病多主体协同治理理论建构。（1）确定了政府、用人单位、医疗卫生机构、社会组织以及尘肺病患者主体的基本构成要素,进而厘清了以引导层-执行层-收益层为主的尘肺病多主体协同治理网络结构。（2）在此基础上,依据社会偏好理论,从自利性、惠他性对尘肺病多主体治理行为进行剖析。（3）依据多元耦合秩序表达提出了“强厌恶互斥-弱厌恶互斥-弱互惠协作-强互惠协作-互惠共赢”演化路径。二是尘肺病协同治理多主体交互模型构建及量化研究。（1）通过质性研究厘清了尘肺病协同治理多主体间互动机理,从任务层面（信息、业务、职能、渠道、发展交互）和情感层面（认知、认同、信任、依赖水平）这两个层面对主体间的互动现状进行分析,研究发现,同一主体在对不同主体交互感知中存在一定的双向冲突性,即尘肺病患者对用人单位交互感知最低,用人单位对尘肺病患者交互感知也最低。（2）交互主体之间整体关系感知质量呈现趋近态势,其中不同主体的情感交互感知均呈现出排序一致性,即依赖水平<信任水平<认同水平<认知水平,交互主体之间关系质量处于表层情感认知状态。（3）整体来看,不同主体与其他主体之间的关系感知水平偏低,其中尘肺病患者与用人单位的“困顿型”占比最大,而医疗卫生机构的“活力型”占比相对较大且在多主体互动中起到良性助推作用。三是尘肺病多主体协同治理模型构建及实证分析。基于质性分析构建了囊括主因素、关系因素以及结构因素的尘肺病系统治理结构框架。实证分析结果显示:（1）不同主体尘肺病协同治理处于中等偏低水平,具体地,年龄小于30岁、未婚、家庭月收入在1000-2000元区间内、学历水平在小学及以下、家庭成员数在6人及以上、工作年限小于3年、基层管理人员身份特征为治理主体的尘肺病协同治理意愿较低。（2）系统内源因素中的主体因素（价值性感知、利益性感知、参与性感知）,关系因素（任务和情感交互）以及结构因素（嵌入性感知、中心性感知、系统性感知）均对尘肺病多主体协同治理具有显着的预测作用。（3）系统外源因素中的资源异质性、能力异质性、生态位异质性、政策制度风险、协同成本风险、技术渠道风险对主体、关系、结构因素与部分尘肺病多主体协同治理行为倾向间关系的调节效应路径显着。四是尘肺病多主体协同治理系统共治演化仿真分析。构建以真实多主体互动下尘肺病患者、政府、用人单位、医疗卫生机构和社会组织的联动网群结构,结合Matlab、Python以及Visual Studio等平台联合开发了尘肺病多主体协同共治演化仿真系统,运用系统仿真方法,复现在不同要素混合干预强度下多主体随着时间变化对尘肺病协同治理演化趋势。仿真结果显示:（1）在尘肺病多元治理系统的初始状态下,交互主体间呈现了强厌恶互斥关系最高,弱厌恶互斥次之的不良关系涌现特征,整体治理系统落入到“拮抗态”。通过进一步增强网络影响强度发现,卓越份子具有较强的扭转作用,尘肺病协同治理水平迅速增高,整个系统不断向更优级的共治秩序演化,最终达到“共存态”。（2）基于主体差异性,五类异质性主体在不同程度的互动要素干预影响下尘肺病协同治理水平均呈现波动上升趋势,其中尘肺病患者和用人单位行动主体间的匹配效果对共治秩序演进的影响最为显着。具体地,在两两主体匹配的任务和情感交互干预的同等增幅标准下,尘肺病患者与用人单位、尘肺病患者与医疗卫生机构、尘肺病患者与社会组织、政府与医疗卫生机构、政府与社会组织、医疗卫生机构与社会组织在改变多元共治关系和秩序方面具有相对较强的调节能力,而尘肺病患者与政府、政府与用人单位、用人单位和医疗卫生机构、用人单位与社会组织则在干预效果上具有有限效用提升,同时发现过度强化的情感交互反而会造成整个系统共治效能的退化。（3）在不同程度的各方行动主体之间互动要素干预下,发现了主体因素感知、结构因素感知、异质性特征、风险特征在改变多元共治关系和秩序方面均具有相对较强的调节能力,当不同主体间所有互动要素和网络影响强度全面提升时,会促进整个网络以相对最快的速度由“拮抗态”跃升到“共赢态”的演化进程,相对于单独提升单一主体或要素能更快在始发时刻就进入到共赢态,因此,全面提升所有网络群体或所有互动要素则产生的共赢助推力最强,并能快速促进尘肺病多主体协同治理的实现。最后依据质化分析与量化分析结果,构建了尘肺病多主体协同治理系统PSBEN共赢互惠政策体系设计。以心理P-结构S-行为B–效能E-网络N为提升对象,分别进行了主体心理干预设计、网络结构重塑设计、主体行为防控设计、多主体协同网络效能提升设计和社会网络扩散建设等方面提出了尘肺病协同治理助推策略,为有效实现不同主体间的协同治理提供借鉴。该论文有图61幅,表90个,参考文献475篇。
付蓉[10]（2020）在《数据支持教学决策背景下中小学教师数据素养指标体系构建研究》文中指出2019年颁布的《中国教育现代化2035》明确提出将“加快信息化时代教育变革”作为我国面向教育现代化的战略任务之一,建设智能化校园,统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台;推进教育治理方式变革,加快形成现代化的教育管理与监测体系,推进管理精准化和决策科学化（1）,是未来我国中小学发展的重要方向。实践中,各级各类学校不断推进智慧课堂、智慧教学、智慧学习的建设,智慧校园的体系逐步形成。随着教育大数据技术在教育情景中的进一步运用,大量零散、非结构化的教育数据可以被采集分析,这为提高教师教学活动的针对性和科学性提供了重要支持。教师是教学活动的主导者,教育信息化及教育大数据等手段在学校的深入整合,势必要求教师在日常教学中运用信息技术、充分运用教育数据决教学问题,优化教学决策方案。如何充分利用数据,将其转换为信息并根据该信息做出决策已成为未来教师工作的重点。目前,学界已经广泛认同以往教师的“经验式决策”并不能有效提升教学效果。围绕着教师教学决策,我国20世纪90年代在教师专业化发展的推动下,促进教师教学决策方面的研究有了一定的理论成果及实践经验,目前中小学教师的教学决策是数据有限使用下的经验决策为主的方式。但随着教育信息化新技术和新理念的不断深入,有必要深入探讨教师教学决策。已有关于数据支持教学决策的研究多为宏观的理论研究,在微观角度如何将数据应用于教师教学决策、教师在利用数据过程中需要怎样的数据素养,以及对于在数据支持教学决策背景下教师的数据素养内容要素尚未形成系统认识。为了提高教师运用数据进行教学决策的能力,我们有必要首先理清教师运用数据支持其教学决策时候应该具备的素养要求。基于上述讨论,本研究在整合现有相关研究的基础上,研究数据支持教师教学决策的教师数据素养构成,具体本研究探讨了如下问题:1)数据支持教师教学决策应该包括哪些维度及指标;2)各级维度和指标的重要性及合理性如何?本研究旨在探究数据支持教学决策背景下教师数据素养的内容及指标,构建出科学、完整的教师运用数据进行决策时的数据素养指标体系,本研究采用了文献分析法、德尔菲法、访谈法等研究方法,通过对国内外相关文献的整理与分析,对中小学教师教学决策、智慧教学、数据支持教学决策、教师数据素养四个方面的理论文献进行了梳理。以现有的教师教学决策流程现状为依据,立足于国内外经典可靠的数据支持教学决策的教师数据素养理论框架,以现有的教师数据素养指标体系作为补充的基础之上构建了数据支持教学决策的教师素养理论框架,即本研究的理论框架。基于此,初步提出了数据支持教学决策的教师数据素养指标体系,通过两轮德尔菲法,请18位专家对指标划分的科学性、语言描述的准确性、指标重要程度等方面进行修订、打分,并对各指标的权重进行打分。同时与6名优秀中小学一线专家进行了半结构化访谈,对指标体系的实践性和可行性进行了修订完善,保障了指标体系的科学性、完整性。最终确立了本研究的数据支持教学决策的教师数据素养指标体系,即4个一级指标、13个二级指标和58个三级指标,指标体系最终构建完成。本研究发现,在本研究构建的指标体系中,一级指标中“知识”的权重最高,在其下的二级指标中“教学及课程知识”权重最高,这从某一方面说明专家们认为教师在运用数据支持其教学决策时,更重要的是要掌握教学及课程方面的知识,而非仅仅是掌握“数据知识”,这说明在教师运用数据进行决策时,不能一味的强调数据的技术作用,更应将教师教学知识融入教师决策行为,落地课堂教学。同时本研究还发现,目前我国教师运用数据进行教学决策更关注知识、态度、技能方面的技能,还未深入到决策行为的具体素养,因此还需要制定标准与制度,促进教师数据素养发展;营造数据支持教学决策的内外部氛围,为教师使用数据提供实践平台;强化师范生及在岗教师培训,提升教师数据素养。本研究聚焦教师运用数据支持教学决策时应该具备的数据素养指标,通过文献梳理和访谈初步构建了我国教育情境下基于数据支持教学决策的教师数据素养指标体系,本研究对于教师教学决策数据素养的深入探讨有利于与时俱进的提升教师数据素养,为智慧校园建设提供一些指导、为更高效的区域教学改革提供思路。
二、A problem solving framework for group decision support system（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、A problem solving framework for group decision support system（论文提纲范文）
（1）群决策软共识成本模型及其在借贷共识中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 相关理论与研究综述 |
| 1.3.1 群决策软共识研究 |
| 1.3.2 最小成本共识研究 |
| 1.3.3 协调者参与的共识过程研究 |
| 1.3.4 大群体共识研究 |
| 1.3.5 网络借贷共识相关研究 |
| 1.4 研究内容与研究框架 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 1.5 创新点 |
| 第二章 软共识成本模型 |
| 2.1 泛化模型构建 |
| 2.1.1 共识度函数的定义 |
| 2.1.2 集结算子 |
| 2.1.3 泛化软共识成本模型构建 |
| 2.2 基于集结算子的模型扩展 |
| 2.2.1 扩展模型构建 |
| 2.2.2 拓展模型应用情景 |
| 2.3 经济学意义解释 |
| 2.4 算例 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 软共识最大补偿模型 |
| 3.1 模型构建 |
| 3.2 最大补偿模型的两个充分条件 |
| 3.3 最大补偿模型经济学意义解释 |
| 3.3.1 变量的经济学意义 |
| 3.3.2 约束条件的经济学意义 |
| 3.3.3 目标函数的经济学意义 |
| 3.4 软共识最小成本与最大补偿模型的关系 |
| 3.5 算例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于协调者偏好的软共识成本模型和共识达成框架 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 不同偏好类型的协调者共识测度 |
| 4.2.1 中性偏好协调者共识测度函数 |
| 4.2.2 激进偏好协调者共识测度函数 |
| 4.2.3 混合偏好协调者共识测度函数 |
| 4.3 共识模型构建 |
| 4.3.1 集结算子的扩展研究 |
| 4.3.2 中性偏好协调者的软共识成本模型 |
| 4.3.3 激进偏好协调者的软共识成本模型 |
| 4.3.4 混合偏好协调者的软共识成本模型 |
| 4.3.5 群体初始共识度的测度方法 |
| 4.3.6 模型对比分析 |
| 4.4 基于协调者偏好的交互式共识过程 |
| 4.5 算例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 软共识成本应用研究 |
| 5.1 软共识成本的应用情景特征 |
| 5.2 借贷共识应用研究——以拍拍贷为例 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 软共识成本模型的应用 |
| 5.3 .网络平台偏好下的借贷共识应用研究——以Lending club为例 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 基于平台偏好的共识优化模型构建 |
| 5.3.3 模型讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 大群体借贷共识研究 |
| 6.1 背景介绍和应用假设 |
| 6.1.1 背景介绍 |
| 6.1.2 应用假设 |
| 6.2 大群体网络借贷共识模型 |
| 6.2.1 同质偏好意见群组借贷共识模型 |
| 6.2.2 异质偏好意见群组借贷共识模型 |
| 6.3 实证分析研究 |
| 6.3.1 数据 |
| 6.3.2 实证结果 |
| 6.3.3 敏感性分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（2）面向中高层应急决策行为的分析方法与实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 相关理论与研究现状 |
| 1.3.1 “情景-应对”理论 |
| 1.3.2 决策行为研究范式 |
| 1.3.3 应急决策行为相关研究 |
| 1.3.4 应急决策相关研究 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 2 “情景-应对”决策行为分析框架 |
| 2.1 变量设置 |
| 2.1.1 情景变量 |
| 2.1.2 决策者变量 |
| 2.1.3 决策过程变量 |
| 2.1.4 决策变量 |
| 2.2 变量间的关系 |
| 2.3 框架构建 |
| 2.3.1 情景与样本 |
| 2.3.2 数据提取与分析 |
| 2.3.3 决策行为分析框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于应急演练的框架建设 |
| 3.1 可行性分析 |
| 3.1.1 理论可行性 |
| 3.1.2 组织可行性 |
| 3.1.3 成本和风险 |
| 3.1.4 附加效应 |
| 3.2 桌面演练中的自变量及其控制 |
| 3.2.1 概述 |
| 3.2.2 情景构建 |
| 3.2.3 过程控制 |
| 3.2.4 决策者 |
| 3.3 桌面演练中的因变量及种类 |
| 3.3.1 概述 |
| 3.3.2 全局性决策 |
| 3.3.3 困境决策 |
| 3.3.4 临机决策 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 决策者的个体决策行为 |
| 4.1 研判行为及演练实现 |
| 4.1.1 认知 |
| 4.1.2 判断分析 |
| 4.1.3 演练实现 |
| 4.2 建议采纳及演练实现 |
| 4.2.1 应急决策中的理性回归 |
| 4.2.2 应急决策中的理性因素 |
| 4.2.3 建议采纳中影响决策的主观因素 |
| 4.2.4 建议采纳中的决策行为导向模型 |
| 4.2.5 演练实现 |
| 4.3 纠错行为及演练实现 |
| 4.3.1 发现问题 |
| 4.3.2 提出问题 |
| 4.3.3 处理问题 |
| 4.3.4 边界与分寸 |
| 4.3.5 演练实现 |
| 4.4 决断行为及演练实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 建议支持下的全局决策行为分析方法 |
| 5.1 建议支持下的全局决策变量间作用机理 |
| 5.2 样本数据的提取 |
| 5.2.1 决策数据 |
| 5.2.2 行为数据 |
| 5.3 决策数据分析之情景对决策的影响 |
| 5.3.1 决策任务与情景的相关性 |
| 5.3.2 焦点、偏离与争议 |
| 5.4 决策数据分析之建议对决策的影响 |
| 5.4.1 建议与决策的文本相似性 |
| 5.4.2 建议与决策的任务相似性 |
| 5.5 行为数据分析 |
| 5.5.1 全样本修改行为矩阵 |
| 5.5.2 建议采纳行为导向模型对修改行为的解释 |
| 5.6 决策数据和行为数据的联合分析 |
| 5.6.1 主要指标 |
| 5.6.2 辅助指标 |
| 5.6.3 决策者在建议支持下全局决策行为综合评估 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 决策行为分析在地震演练中的应用 |
| 6.1 地震灾难情景构建 |
| 6.1.1 震情与震区现状 |
| 6.1.2 灾情 |
| 6.1.3 社会面 |
| 6.1.4 应急响应进程 |
| 6.2 过程与实施 |
| 6.2.1 沉浸式导入 |
| 6.2.2 决策过程控制 |
| 6.2.3 决策建议与漏洞 |
| 6.2.4 样本生成 |
| 6.3 数据处理与结果 |
| 6.3.1 决策任务与分级 |
| 6.3.2 修改行为 |
| 6.3.3 基于偏好模型的样本分类 |
| 6.3.4 样本聚类检验与修正 |
| 6.3.5 决策表现 |
| 6.4 讨论与结论 |
| 6.4.1 决策者类型 |
| 6.4.2 描述性评价 |
| 6.4.3 结论 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 1 个人简历 |
| 2 在读期间研究成果 |
| 3 科研项目经历 |
（3）多智能体情感决策学习方法及其在Flow智能交通中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态 |
| 1.2.1 情感计算与智能决策 |
| 1.2.2 多智能体强化学习 |
| 1.2.3 智能交通系统 |
| 1.3 论文内容简介 |
| 第二章 融合决策偏好的情感模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多层情感计算模型 |
| 2.3 决策偏好情感模型 |
| 2.4 群体一致性分析 |
| 2.4.1 衡量群体一致性方法 |
| 2.4.2 情感在所提方法中的重要性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于多智能体的情感交互 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多智能体决策系统 |
| 3.3 群体情感交互与决策流程 |
| 3.3.1 多智能体协商和交互系统 |
| 3.3.2 多智能体的情感交互式决策 |
| 3.4 实例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于情感驱动强化学习的智能交通系统 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 Ray分布式计算框架 |
| 4.2.1 Ray分布式系统架构 |
| 4.2.2 可拓展的强化学习库Rllib |
| 4.3 Flow智能交通系统 |
| 4.3.1 基于SUMO的交通路网与车辆建模 |
| 4.3.2 Flow混合自主交通强化学习框架 |
| 4.4 情感驱动的多智能体强化学习方法 |
| 4.4.1 情感与驾驶行为偏好 |
| 4.4.2 奖励函数设计 |
| 4.5 实例研究 |
| 4.5.1 仿真分析 |
| 4.5.2 方法对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录一: 传统多属性群决策问题决策流程 |
| 附录二: 智能交通实验相关参数设置 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者和导师介绍 |
| 附件 |
（4）城市规划委员会决策机制研究 ——以G市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 城市规划委员会是保证科学民主规划决策的核心环节 |
| 1.1.2 我国现有规委会制度难以应对新时期城乡规划的发展需求 |
| 1.1.3 新时期规委会制度的改革需要系统性借鉴相关理论和实践 |
| 1.2 研究对象与视角 |
| 1.2.1 研究对象的确定 |
| 1.2.2 研究视角的扩展 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 对比和类型化的方法下的规委会模式总结分析 |
| 1.3.2 实践研究的视角下地方规划委员会制度经验的梳理和建议 |
| 1.3.3 相关理论视角下的城市规划委员会制度的研究 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 文献与历史研究 |
| 1.4.2 决策理论研究 |
| 1.4.3 比较研究 |
| 1.4.4 实证分析研究 |
| 1.5 研究思路 |
| 第二章 决策相关理论研究 |
| 2.1 城市规划委员会制度与决策理论 |
| 2.2 群体决策理论 |
| 2.2.1 群体决策历史回顾 |
| 2.2.2 群体决策相关理论研究 |
| 2.3 多准则决策理论 |
| 2.3.1 多准则决策历史回顾 |
| 2.3.2 多准则决策相关方法研究 |
| 2.4 城市规划委员会理论的框架性建议 |
| 2.4.1 城市规划委员会的决策机制分析框架 |
| 2.4.2 决策科学对城市规划委员会构建的启示 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 典型城市规划委员会决策实践研究 |
| 3.1 研究对象及视角的选择 |
| 3.1.1 纽约 |
| 3.1.2 香港 |
| 3.1.3 台北 |
| 3.2 决策主体的构建 |
| 3.2.1 纽约城市规划委员会 |
| 3.2.2 香港城市规划委员会 |
| 3.2.3 台北都市计划委员会 |
| 3.2.4 台北都市设计及土地使用开发许可审议委员会 |
| 3.3 决策对象的界定/分流 |
| 3.3.1 纽约城市规划委员会 |
| 3.3.2 香港城市规划委员会 |
| 3.3.3 台北都市计划委员会 |
| 3.3.4 台北都市设计及土地使用开发许可审议委员会 |
| 3.4 决策行为/方法的控制和选择 |
| 3.4.1 纽约城市规划委员会 |
| 3.4.2 纽约标准与上诉理事会 |
| 3.4.3 香港城市规划委员会 |
| 3.4.4 台北都市设计及土地使用开发许可审议委员会 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 G市城市规划委员会的发展与回顾 |
| 4.1 G市规委会的成立背景 |
| 4.2 规委会运作评估要素的确定 |
| 4.3 三届规委会的发展与制度演变 |
| 4.3.1 初建期:G市第一届规委会的诞生 |
| 4.3.2 发展期:G市第二届规委会的探索 |
| 4.3.3 成熟期:G市第三届规委会的拓展 |
| 4.4 本章小结:G市规划委员会的运作评估 |
| 4.4.1 G市规委会取得的成效 |
| 4.4.2 G市规委会存在的问题 |
| 第五章 对G市城市规划委员会决策对象的考察分析 |
| 5.1 城市规划委员会历年议题分析 |
| 5.1.1 历年主要议题类型及变化状况 |
| 5.1.2 规委会议题的类别特征分析 |
| 5.1.3 规委会议题的属性特征 |
| 5.2 控规调整议题的属性特征 |
| 5.2.1 正向转变 |
| 5.2.2 负向转变 |
| 5.2.3 其它转变 |
| 5.3 规委会项目审议的目标特征 |
| 5.3.1 调节利益冲突 |
| 5.3.2 .对美学价值观的追求以及理想城市空间形态的控制 |
| 5.3.3 .实现公共财政目标 |
| 5.3.4 .引导社会公正及社会融合 |
| 5.3.5 .对历史文化遗产及传统人居环境的保护 |
| 5.3.6 .促进城市开发与发展战略结合 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 G市城市规划委员会决策机制的匹配性调整 |
| 6.1 城市规划委员会制度的调整原则 |
| 6.1.1 在决策主体层面优化决策主体构成和协商反馈机制 |
| 6.1.2 在决策对象层面进一步优化审议模式与效率 |
| 6.1.3 在决策行为/方法层面进一步实行程序性控制 |
| 6.2 决策主体的构成优化:组织构架的调整 |
| 6.2.1 制度设计与组织架构调整 |
| 6.2.2 地区规划与城市设计委员会的职责 |
| 6.2.3 简化委员会的职责 |
| 6.2.4 专案委员会的职责 |
| 6.2.5 复核委员会的职责 |
| 6.2.6 办公室的职责 |
| 6.3 决策主体的构成优化:委员构成及规模的调整 |
| 6.3.1 委员构成的考虑因素 |
| 6.3.2 席位设置的变动 |
| 6.3.3 委员界别代表的调整 |
| 6.3.4 简化委员会的委员构成 |
| 6.3.5 专案委员会的委员构成 |
| 6.3.6 复核委员会的委员构成 |
| 6.3.7 地区规划与城市设计委员会的委员构成 |
| 6.3.8 委员的考核 |
| 6.4 决策对象的分流:审议程序的调整 |
| 6.4.1 分类审议程序示意图 |
| 6.4.2 地区规划与城市设计委员会的审议程序 |
| 6.4.3 简化委的审议程序 |
| 6.4.4 专案委的审议程序 |
| 6.4.5 复核委的审议程序 |
| 6.5 决策行为/方法的控制:审议评分表格的使用 |
| 6.6 决策行为/方法的控制:信息公开与意见反馈 |
| 6.7 决策行为/方法的控制:委员交互方式的调整 |
| 6.8 决策行为/方法的控制:议事频率的调整 |
| 6.8.1 会议召开模式的选择 |
| 6.8.2 城市规划委员会及各分委的开会频率 |
| 6.9 决策行为/方法的控制:决策方法的调整 |
| 6.10 决策行为/方法的控制:回避制度的细化 |
| 6.11 本章小结 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（5）风电-储能价值链协同决策模型及信息系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风电-储能价值链研究现状 |
| 1.2.2 风电-储能价值链利益管理决策 |
| 1.2.3 风电-储能价值链协同优化决策 |
| 1.2.4 风电-储能价值链价值增值效应决策 |
| 1.2.5 信息技术与价值链协同方面研究 |
| 1.3 论文主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文研究创新点 |
| 第2章 风电-储能价值链构建及协同决策分析 |
| 2.1 风电及储能现状分析 |
| 2.1.1 风电发展现状 |
| 2.1.2 风电与储能协同发展现状 |
| 2.1.3 风电和储能协同发展瓶颈分析 |
| 2.2 风电-储能价值链内涵与构建 |
| 2.2.1 风电产业链和价值链 |
| 2.2.2 风电-储能价值链的基本内涵 |
| 2.2.3 风电-储能价值链的构建 |
| 2.2.4 新一代信息技术对风电-储能价值链的支撑 |
| 2.3 风电-储能价值链协同决策理论框架分析 |
| 2.3.1 协同决策的必要性 |
| 2.3.2 协同决策问题分析 |
| 2.3.3 协同决策维度 |
| 2.3.4 协同决策内容 |
| 2.3.5 协同决策框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 风电-储能价值链利益管理的协同决策模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 风电商-储能商协同交易模式及分析 |
| 3.3 风电商-储能商协同演化博弈模型 |
| 3.3.1 演化博弈理论 |
| 3.3.2 模型假设 |
| 3.3.3 协同交易策略及收益函数 |
| 3.3.4 动态演化博弈模型及分析 |
| 3.4 仿真验证及结果分析 |
| 3.4.1 仿真设计 |
| 3.4.2 结果分析 |
| 3.4.3 敏感性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 风电-储能价值链容量管理的协同决策模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 储能容量管理的协同框架及分析 |
| 4.3 储能容量管理的运行策略及模型构建 |
| 4.3.1 WF-HESS运行策略 |
| 4.3.2 WF-HESS组件模型 |
| 4.3.3 WF-HESS能量管理模型 |
| 4.4 储能容量管理的协同优化决策模型 |
| 4.4.1 多目标协同优化决策模型 |
| 4.4.2 基于MOPSO和TOPSIS的求解算法 |
| 4.4.3 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 风电-储能价值链用能管理的协同决策模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 用能管理的协同框架及分析 |
| 5.3 系统组件模型构建与控制策略 |
| 5.3.1 组件模型构建 |
| 5.3.2 系统控制策略 |
| 5.4 用能管理的协同优化决策模型 |
| 5.4.1 目标函数 |
| 5.4.2 约束条件 |
| 5.4.3 基于IAGA的模型求解算法 |
| 5.4.4 情景分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 风电-储能价值链价值增值效应的协同决策模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 价值增值效应决策指标体系 |
| 6.2.1 指标构建原则 |
| 6.2.2 指标体系构建 |
| 6.3 价值链价值增值效应决策模型 |
| 6.3.1 决策指标的预处理 |
| 6.3.2 区间二型模糊数确定指标权重 |
| 6.3.3 区间二型模糊TOPSIS综合决策模型 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.4.1 基础数据 |
| 6.4.2 结果分析 |
| 6.4.3 讨论分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 风电-储能价值链信息系统架构设计 |
| 7.1 系统分析 |
| 7.1.1 系统需求分析 |
| 7.1.2 可行性分析 |
| 7.2 整体架构设计 |
| 7.2.1 设计原则 |
| 7.2.2 工作流程设计 |
| 7.2.3 系统架构 |
| 7.2.4 物联集成模型 |
| 7.2.5 信息集成与共享模型 |
| 7.3 系统功能设计 |
| 7.3.1 数据库设计 |
| 7.3.2 模型库设计 |
| 7.3.3 方法库设计 |
| 7.3.4 功能架构设计 |
| 7.4 关键技术 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究成果与结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）电网建设项目多主体协同决策模型及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 电网建设多主体协同决策影响因素研究 |
| 1.2.2 多智能体系统应用及协同决策的模拟 |
| 1.2.3 电网项目决策常用的优化模型和算法 |
| 1.2.4 协同决策支持平台系统应用研究 |
| 1.2.5 相关文献研究述评 |
| 1.3 研究内容、研究思路和研究创新点 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究思路和技术路线 |
| 1.3.3 研究的主要创新点 |
| 第2章 相关概念和理论基础 |
| 2.1 电网项目规划与建设管理概述 |
| 2.1.1 电网规划概念和电网类型划分 |
| 2.1.2 电网项目规划与建设管理的重点内容 |
| 2.1.3 电网规划与建设管理信息化、智能化发展优势 |
| 2.2 利益相关者理论 |
| 2.2.1 利益相关者内涵 |
| 2.2.2 利益相关者识别方法 |
| 2.2.3 利益相关者理论的应用 |
| 2.3 多智能体系统(Multi-Agent System)相关理论 |
| 2.3.1 智能体(Agent)概念及分类 |
| 2.3.2 多智能体系统(MAS)概念及特征 |
| 2.3.3 Agent之间交互行为构成与协作模式 |
| 2.3.4 MAS交互行为的描述方法 |
| 2.4 多目标优化相关理论 |
| 2.4.1 多目标优化理论和解集特征 |
| 2.4.2 多目标优化智能算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 电网项目多主体特征与协同决策目标研究 |
| 3.1 电网项目建设流程分析 |
| 3.2 电网建设项目利益相关主体识别与特征分析 |
| 3.2.1 利益相关主体界定因素 |
| 3.2.2 利益相关主体的识别 |
| 3.2.3 利益相关主体的特征和利益偏好 |
| 3.3 电网项目多主体决策面临的典型问题 |
| 3.3.1 电网建设项目多主体动态变化特征 |
| 3.3.2 电网建设项目多主体协同程度较差 |
| 3.4 电网项目多主体协同决策目标研究 |
| 3.4.1 多主体协同决策逻辑和内容分析 |
| 3.4.2 多主体协同决策目标研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于MAS技术的方案优选协同决策模型 |
| 4.1 电网项目方案优选协同决策的MAS应用基础 |
| 4.1.1 MAS技术应用的基本逻辑分析 |
| 4.1.2 MAS模型基本架构及模块分类 |
| 4.1.3 系统功能型Agent结构及功能设计 |
| 4.1.4 业务功能型Agent结构及功能设计 |
| 4.1.5 Agent之间通信设计 |
| 4.2 基于MAS技术的电网项目方案优选流程 |
| 4.2.1 Agent之间交互行为分析 |
| 4.2.2 MAS的协同决策交互过程 |
| 4.2.3 基于MAS技术的方案优选流程分析 |
| 4.3 电网项目方案优选的协同决策模型及应用 |
| 4.3.1 模糊Petri网基本原理 |
| 4.3.2 电网建设项目协同决策的策略集分析 |
| 4.3.3 基于FPN的电网项目方案优选协同决策模型 |
| 4.3.4 算例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于多目标优化的方案实施协同决策模型 |
| 5.1 电网项目规划和建设实施阶段的目标侧重点 |
| 5.2 电网项目方案实施协同决策的目标函数构建 |
| 5.2.1 建设周期目标函数 |
| 5.2.2 建设选址目标函数 |
| 5.2.3 投资决策目标函数 |
| 5.2.4 资源调配目标函数 |
| 5.3 基于多目标优化的协同决策算法模型 |
| 5.3.1 多目标优化函数 |
| 5.3.2 约束条件 |
| 5.4 面向电网规划的MOPSO模型及应用 |
| 5.4.1 模型的基本假设 |
| 5.4.2 MOPSO模型求解流程 |
| 5.4.3 算例分析 |
| 5.5 面向电网建设的NSGA-Ⅱ模型及应用 |
| 5.5.1 模型的基本假设 |
| 5.5.2 NSGA-Ⅱ模型求解流程 |
| 5.5.3 算例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 面向多主体协同决策模型的应用系统构建 |
| 6.1 应用系统构建的意义及原则 |
| 6.2 多主体需求分析 |
| 6.2.1 用户主体类型划分 |
| 6.2.2 用户主体需求分析 |
| 6.3 系统开发和结构设计 |
| 6.3.1 系统开发技术 |
| 6.3.2 系统结构设计 |
| 6.4 协同决策应用系统功能 |
| 6.4.1 系统功能树分析 |
| 6.4.2 系统功能应用研究 |
| 6.4.3 功能应用效果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究成果与结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）基于模糊Vikor算法的水利工程应急决策专家系统的研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| abstract |
| 选题的依据与意义 |
| 国内外文献资料综述 |
| 1.绪论 |
| 1.1 前言 |
| 1.2 应急决策研究 |
| 1.3 专家系统研究 |
| 1.4 论文技术路线与研究内容 |
| 2.模糊多属性决策研究 |
| 2.1 模糊集理论 |
| 2.2 多属性决策方法 |
| 2.3 基于区间直觉模糊集的Vikor算法 |
| 2.4 敏感性与对比分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3.水利工程应急决策专家系统设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.2 系统开发技术与工具 |
| 3.3 数据库设计 |
| 3.4 模型库设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4.水利工程应急决策专家系统的应用 |
| 4.1 实例应用 |
| 4.2 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B:攻读工程硕士学位期间发表的部分科研成果 |
| 致谢 |
（8）公共危机事件中用户社交网络卷入行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究缘起 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 问题提出 |
| 1.3.1 管理问题 |
| 1.3.2 研究问题 |
| 1.4 研究意义 |
| 1.4.1 理论意义 |
| 1.4.2 实践意义 |
| 1.5 研究概念与范围界定 |
| 1.5.1 “公共危机事件”概念界定 |
| 1.5.2 “社交网络”概念界定 |
| 1.5.3 “社交网络卷入行为”概念界定 |
| 1.5.4 研究范围界定 |
| 1.6 研究方法 |
| 1.7 研究内容及结构安排 |
| 1.8 创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 公共危机管理中公众社交网络卷入效能 |
| 2.1.1 社交网络卷入的危机信息传播效能 |
| 2.1.2 社交网络卷入的危机决策支持效能 |
| 2.1.3 社交网络卷入的谣言对抗效能 |
| 2.1.4 社交网络卷入行为分类与效能评价 |
| 2.2 社交网络卷入决策影响机制 |
| 2.2.1 信息说服视阈下的影响机制 |
| 2.2.2 情绪感染视阈下的影响机制 |
| 2.2.3 心理认知视阈下的影响机制 |
| 2.2.4 社会环境视阈下的影响机制 |
| 2.3 公众卷入行为引导 |
| 2.3.1 基于危机沟通的卷入行为引导 |
| 2.3.2 基于心理应激状态的卷入行为引导 |
| 2.3.3 基于助推思维的卷入行为引导 |
| 2.4 对已有研究的总结 |
| 第三章 公共危机事件中用户社交网络卷入行为影响因素与作用机制探究 |
| 3.1 研究技术路线 |
| 3.2 理论基础与假设提出 |
| 3.2.1 启发式与系统式双系统信息加工理论(HSM) |
| 3.2.2 信息诉求理论 |
| 3.2.3 情绪理论 |
| 3.2.4 假设提出 |
| 3.3 研究设计 |
| 3.3.1 案例背景与数据收集 |
| 3.3.2 变量测量 |
| 3.3.3 模型设定 |
| 3.4 实证结果与假设验证 |
| 3.4.1 相关性分析 |
| 3.4.2 模型结果分析 |
| 3.4.3 稳健性检验一 |
| 3.4.4 稳健性检验二 |
| 3.4.5 稳健性检验三 |
| 3.5 本章小结 |
| 3.5.1 研究结论 |
| 3.5.2 理论贡献 |
| 3.5.3 实践建议 |
| 第四章 公共危机事件中基于不同社交网络情境的用户良性社交网络卷入行为形成路径研究 |
| 4.1 研究技术路线 |
| 4.2 理论基础与假设提出 |
| 4.2.1 社会促进理论 |
| 4.2.2 微博与微信 |
| 4.2.3 谣言对抗行为动机 |
| 4.2.4 假设提出 |
| 4.3 研究设计 |
| 4.3.1 研究方法与流程 |
| 4.3.2 案例背景 |
| 4.3.3 问卷设计与变量测量 |
| 4.3.4 样本数据收集 |
| 4.4 定性比较分析与结果 |
| 4.4.1 信度与效度检验 |
| 4.4.2 数据校准 |
| 4.4.3 真值表构建 |
| 4.4.4 必要条件分析 |
| 4.4.5 条件组合分析 |
| 4.4.6 核心和辅助要素归纳分析 |
| 4.4.7 反向结果补充分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 4.5.1 研究结论 |
| 4.5.2 理论贡献 |
| 4.5.3 实践建议 |
| 第五章 公共危机事件中政府助推策略对用户良性社交网络卷入行为的影响研究 |
| 5.1 研究技术路线 |
| 5.2 理论基础与假设提出 |
| 5.2.1 助推理论 |
| 5.2.2 认知风格 |
| 5.2.3 假设提出 |
| 5.3 研究设计 |
| 5.3.1 研究方法与流程 |
| 5.3.2 实验目标 |
| 5.3.3 助推情境选取与预实验 |
| 5.3.4 实验设计和实验操纵 |
| 5.4 助推策略效果评估与假设检验 |
| 5.4.1 信度检验 |
| 5.4.2 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 5.5.1 研究结论 |
| 5.5.2 理论贡献 |
| 5.5.3 实践建议 |
| 第六章 公共危机事件中基于政府助推干预的用户社交网络卷入状态转移模型与仿真研究 |
| 6.1 研究技术路线 |
| 6.2 理论基础 |
| 6.2.1 传染病模型 |
| 6.2.2 卷入者角色:倡导者、支持者与扩散者 |
| 6.2.3 公众心理应激反应 |
| 6.3 模型构建与分析 |
| 6.3.1 用户社交网络卷入状态转移模型 |
| 6.3.2 政府助推干预下的用户社交网络卷入状态转移模型 |
| 6.3.3 平衡点及其稳定性分析 |
| 6.4 模型仿真与控制 |
| 6.4.1 研究方法与流程 |
| 6.4.2 案例选取与卷入者特征 |
| 6.4.3 情境模拟与基准模型设定 |
| 6.4.4 政府助推干预下的社交网络用户卷入状态分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 6.5.1 研究结论 |
| 6.5.2 理论贡献 |
| 6.5.3 实践建议 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 主要工作与成果回顾 |
| 7.1.1 研究主要工作之一: 卷入行为感知层研究 |
| 7.1.2 研究主要工作之二: 卷入行为理解层研究 |
| 7.1.3 研究主要工作之三: 卷入行为引导层研究(微观视角) |
| 7.1.4 研究主要工作之四: 卷入行为引导层研究(宏观视角) |
| 7.2 研究局限与未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 基于不同社交网络情境的谣言对抗行为研究调查问卷 |
| 附录2 大脑半球偏好测试题项 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（9）我国尘肺病问题多主体协同治理机制与运行演化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题来源 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关理论与文献综述 |
| 2.1 治理理论及相关研究 |
| 2.2 协同治理相关研究 |
| 2.3 尘肺病治理政策体系及相关研究 |
| 2.4 文献系统性评析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 尘肺病治理多主体协同理论解析、构成及框架构建 |
| 3.1 我国尘肺病治理严峻形势及患者生存困境 |
| 3.2 尘肺病协同治理的多元概念、构成及互动层面分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 尘肺病多主体协同治理的模型构建 |
| 4.1 基于质性分析的心理和行为层面的交互要素的选择和界定 |
| 4.2 尘肺病多主体协同治理的理论模型构建和假设提出 |
| 4.3 基于主体-关系-结构的尘肺病多主体协同治理模型构建 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 尘肺病协同治理多主体互动核心变量的量表开发与数据收集 |
| 5.1 研究量表的设计与开发 |
| 5.2 正式调研与样本情况研究 |
| 5.3 正式量表的检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 尘肺病多主体协同治理外源-内源-交互行为倾向变量的实证分析 |
| 6.1 系统内源与外源变量的描述性和对比性分析 |
| 6.2 行为倾向变量的描述性和差异性分析 |
| 6.3 系统内源变量和多主体互动行为倾向变量之间的相关性分析 |
| 6.4 系统内源变量和多主体互动行为倾向变量之间的回归分析 |
| 6.5 基于异质性特征和风险特征的调节效应分析 |
| 6.6 基于外源-内源-交互行为倾向变量间关系的假设检验 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 尘肺病多主体协同治理系统的共治演化仿真 |
| 7.1 多主体行为建模及共治演化的逻辑设计 |
| 7.2 多主体、多要素互动目标下的可视化界面设计 |
| 7.3 多主体互动要素混合干预下的共治仿真结果 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 尘肺病协同治理网络PSBEN多元互惠共治政策体系设计 |
| 8.1 尘肺病协同治理网络PSBEN多元互惠共治体系的总体思路 |
| 8.2 尘肺病协同治理网络PSBEN分维度体系设计 |
| 8.3 本章小结 |
| 9 研究结论与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 主要创新点 |
| 9.3 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）数据支持教学决策背景下中小学教师数据素养指标体系构建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| (一)研究背景 |
| (二)研究目的 |
| (三)研究意义 |
| (四)研究方法 |
| 一、文献综述 |
| (一)中小学教师教学决策的研究 |
| 1.教师教学决策的定义 |
| 2.国外关于中小学教师教学决策的研究 |
| 3.国内关于中小学教师教学决策的研究 |
| 4.对已有研究的综合述评 |
| (二)数据支持中小学教师教学决策的研究 |
| 1.数据支持决策的定义 |
| 2.数据支持教学模式的研究与应用 |
| 3.教师数据素养教育的实践 |
| (三)教师数据素养的研究 |
| 1.教师数据素养的定义 |
| 2.国内外教师数据素养的研究 |
| (四)智慧教育与智慧教学的研究 |
| 1.国外智慧教育与智慧教学的研究现状 |
| 2.国内智慧教育与智慧教学研究现状 |
| 二、中小学教师教学决策数据素养的理论建构 |
| (一)指标体系构建依据 |
| 1.以教师教学决策流程作为依据 |
| 2.立足于现有的数据支持教学决策的教师数据素养理论框架 |
| 3.以现有的教师数据素养指标体系作为补充 |
| (二)教师教学决策数据素养指标基本维度的确定 |
| 1.教师教学决策数据素养基本维度 |
| 2.各二级维度的意义解释 |
| (三)教师教学决策数据素养体系的基本框架 |
| 1.指标来源 |
| 2.初步框架 |
| 三、教师教学决策数据素养指标构成体系的修订与完善 |
| (一)基于德尔菲专家咨询法的修订 |
| 1.德尔菲法专家选择 |
| 2.指标体系的修订 |
| (二)第一轮专家调查 |
| 1.一线专家访谈 |
| 2.问卷发放 |
| 3.问卷数据统计分析 |
| (三)第二轮专家调查 |
| 1.问卷发放 |
| 2.问卷数据统计与分析 |
| (四)指标体系权重的确定 |
| 1.一级指标权重的确定 |
| 2.二、三级指标权重的确定 |
| 3.教师数据素养指标体系的权重 |
| 四、研究总结与反思 |
| (一)研究总结 |
| (二)研究建议 |
| (三)研究反思 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 访谈提纲 |
| 附录2 第一次德尔菲专家咨询问卷 |
| 附录3 第二次德尔菲专家咨询问卷 |
| 附录4 指标权重及指标排序专家调查表 |
| 致谢 |
四、A problem solving framework for group decision support system（论文参考文献）
- [1]群决策软共识成本模型及其在借贷共识中的应用[D]. 张欢欢. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]面向中高层应急决策行为的分析方法与实证研究[D]. 郝阳. 中国地质大学(北京), 2020
- [3]多智能体情感决策学习方法及其在Flow智能交通中的应用[D]. 彭程. 北京化工大学, 2020(02)
- [4]城市规划委员会决策机制研究 ——以G市为例[D]. 张钰. 华南理工大学, 2020(02)
- [5]风电-储能价值链协同决策模型及信息系统研究[D]. 韦秋霜. 华北电力大学(北京), 2020
- [6]电网建设项目多主体协同决策模型及应用研究[D]. 高磊. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [7]基于模糊Vikor算法的水利工程应急决策专家系统的研究[D]. 蒙彦昭. 三峡大学, 2020(06)
- [8]公共危机事件中用户社交网络卷入行为研究[D]. 刘嘉琪. 北京邮电大学, 2020
- [9]我国尘肺病问题多主体协同治理机制与运行演化研究[D]. 黄心如. 中国矿业大学, 2020(01)
- [10]数据支持教学决策背景下中小学教师数据素养指标体系构建研究[D]. 付蓉. 西南大学, 2020(01)