考虑有限理性行为的大型工程复杂大群体动态决策仿真

大型工程决策问题是一项涉及到多元利益相关者和多层次决策目标的复杂系统工程,需要综合利用众多专家和社会大众的智慧和经验,而在群体动态交互过程中决策者会由于偏好差异和利益冲突等产生自主博弈行为。因此,基于有限理性的视角,利用观点动力学对大型工程复杂大群体决策的个体观点交互过程和自主博弈行为进行仿真和分析,考虑决策者不同的个性特征(如固执程度和说服能力)对个体策略选择行为和群体交互进程的影响,进而引入决策主体的记忆和学习机制,使得大型工程群体决策的管理方法更加贴近和符合项目决策者实际的决策心理和行为特征。最后通过数值仿真得到大型工程群体决策的动态演变过程,结果表明动态群体决策的个体观点交互过程最终会收敛到单个大的观点簇。     

关于创造性决策激励系统(CDSS)的研究

本文在决策中的创造性方面所作的研究工作有如下几点 :1　分析了片面以逻辑思维为主导的管理科学和运筹学 (MS/ OR)方法的不足 ,并回顾了在 MS/OR中有关创造性的研究现状 .2　讨论了创造性决策的概念 ,并从决策过程中的认知活动以及创造性思维和逻辑思维等角度出发讨论了与创造性决策有关的诸如决策问题、决策者、信息等要素的特点 ,建立了创造性决策的理论基础 .3　提出了利用基本的思维活动来打破决策者思维定式的方法 ,从而在一定程度上减少了人的思维中不利于创造性发挥的因素 .每个基本思维活动均带有一些启示问题 .这些启示问题使这些基本思维活动可以作为概念性工具来提供给决策者 .概念性工具使决策者的思维沿着单一、纵向的方向发展 .4　利用概念性工具 ,本文提供了一种思维模型 ,即概念图模型来反映决策者在决策过程中的思维能量分配方式 .利用概念图模型 ,决策者的思维活动得以系统化 ,并且决策者能够自由地组织和控制其在决策过程中的认知活动 .与一般 MS/ OR模型不同 ,概念图模型反映的是决策者的认知活动本身而不是其结果 .5　为决策者提供了一种完成创造性决策的合理的环境 ,即“创造性决策激励系统 (CDSS)”...     

基于前景理论的订货问题

针对需求不确定条件下的订货问题,传统订货模型都是基于期望效用理论,该理论假设决策者是完全理性的,这不符合决策者的现实决策行为,而前景理论正是描述不确定条件下个体实际决策行为的理论。应用前景理论,针对需求不确定条件下零售商的订货行为,建立了新订货模型,并与传统订货模型做了实证比较分析。结果表明,在我国早餐订货过程中,零售商并不是完全理性的,其倾向于风险规避,会适度减少订货量,基于前景理论的订货模型能够更好的描述零售商的订货行为。     

施工导流方案动态交互协商决策

施工导流方案的选择需要业主、设计和施工单位通过协商实现. 针对协商过程的动态性和交互性,基于群组风险决策理论,建立促进方案决策螺旋推进的交互模型. 采用加权平均算子集结决策者的评价信息,以决策者评价与群体评价一致作为交互决策的目标导向,通过自适应迭代模拟决策者之间的协商过程,挖掘决最优价值的评价信息. 在此基础上,计算各导流方案的得分函数和精确函数,据此进行导流方案的优劣排序. 实例验证了该方法的可行性和有效性,可互协商视角下导流方案的优选提供理论基础.     

线性多目标决策的割平面法

本文利用在交互过程中决策者的要求，形成一个割平面。依次逐步逼近决策者的满意解。首次允许决策者修改某个过高要求的目标，提出了更接近于实际决策过程的交一线式线性多目标决策的割平面法。文章最后给出了一个实际决策的例子，以说明方法的有效性。     

动态路况下考虑决策者风险感知的地震物资调配动力学模型

决策者心理与行为对突发事件应急响应是否高效起到了决定性的作用。针对路况动态变化下的地震物资调配问题, 基于前景理论, 分别构建了救援中心和灾点决策者不同决策主体的风险感知函数, 以衡量决策者对缺货和运输时间延迟的风险感知程度。从道路运力评估、物资流动、决策过程以及物资需求等模块建立了物资调配全过程系统动力学仿真模型。在此基础上, 分析了两层决策者不同的决策态度（乐观/悲观）对应急物资调配过程产生的影响, 并以汶川灾区粮食供应为例进行仿真实验, 证明了模型的有效性和稳健型。     

基于多层决策的作战群体行为建模研究

模拟训练设备是虚拟士兵技术的重要应用领域,作战群体行为的研究对提高模拟训练设备的训练效果具有重要作用。将多层决策理论改进为生理层、应激层、认知层、理性层和作战层,构建了基于多层决策的作战群体行为模型;提出了交互元的概念,将虚拟个体间的交互以交互元的方式进行存储和执行;在高层决策系统中引入了任务图对行为规划进行管理,并建立了交互管理器,对交互元进行管理;将作战行为分为7种基本行为,简化了作战目标的生成。在某装备培训与试验系统中对模型进行了应用与测试,结果表明模型自主性好,耗费资源少,具有较高的可信性,群体间的交互表现出较高的逼真性,能有效的满足装备培训与试验系统的需求,提升训练效果。     

基于Stackelberg 模型的准时交货激励契约分析

以提高采购的准时交货概率为目标,针对准时采购中采购商与供应商之间的动态交互行为,建立了以采购商为主方、供应商为从方的两阶段Stackelberg主从博弈模型,并对模型最优解存在的必要条件进行了形式化数学表达和分析,进而对决策变量间、决策变量与库存成本参数间的交互影响关系进行了理论分析和证明推导.分析结果有助于采购商与供应商制定相应的采购激励策略和供应策略.     

基于二元不完全偏好的群决策方法

分析了群决策过程中不完全区间数互反判断矩阵和不完全区间数互补判断矩阵的集成方法.基于决策者给出的允许偏差,定义了群决策满意度隶属函数,建立了求解群体偏好满意程度最大化的权重模型,提出了群体偏好一致性程度的衡量指标,研究了对一致性程度较差的决策者判断进行交互调整的方法.为解决模型存在多组最优解以及因决策者判断误差波动造成的决策误导问题,建立了群体偏好权重分布范围的估计模型.通过算例分析,证明了方法的有效性及实用性.     

基于效用风险熵的突发事件应急方案动态调整

针对突发事件不确定性情形下决策者的心理行为特征,综合考虑决策者心理感知的效用价值与结果情景发生概率两个属性,对决策者的动态参照点和心理感知进行分析,构建了一种基于效用风险熵的应急决策动态调整方法。利用前景理论,将突发事件实时经济损失值与决策者动态调整的心理参考点进行分析,作为决策者心理感知效用的“损益值”,以此计算决策者的心理感知效用价值。进一步结合不同应急方案下的结果情景发生概率,引入风险熵理论对动态应急方案的风险进行合理计算,得到应急方案动态调整的一种测度,给出应急方案动态调整方法和步骤。最后,通过实例计算,验证该方法的合理有效性。     

通信距离受限条件下的无人机集群协同区域搜索

针对通信距离受限条件下的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群协同搜索任务, 考虑防相撞约束, 定制了一种能够在搜索过程中根据机间距离切换交互方法的UAV交互决策机制, 实现了动态环境中的搜索航迹规划。首先, 运用栅格化方法建立包含3种属性的环境认知地图对任务区域进行表征。其次, 考虑多种搜索任务需求, 以最大化搜索效率为目标建立UAV集群协同搜索模型。然后, 根据机间有效通信距离定义了UAV协同搜索过程中的通信状态, 设计了一种能够在通信完全有效、局部有效以及完全失效3种典型场景下切换信息交互方法的信息交互与决策机制。最后, 采用滚动时域优化方法, 实现集群各成员的自主决策与交互行为。仿真结果表明, 所提算法能够在通信距离受限条件下有效完成协同搜索任务, 在完成覆盖搜索任务时能够有效兼顾对动目标的搜索。     

面向高层指挥人员的应急演练仿真平台设计

应急演练是应急管理工作中训练处置流程、提高组织协调能力、发现应急工作薄弱环节的重要手段.本文以动态桌面演练为基础,设计了面向高层指挥人员的分布式交互应急演练仿真服务平台,可配置不同的突发事件类型下的情景对指挥人员进行协同指挥训练,支持多客户端进行并行交互,支持指挥人员之间的协同指挥决策、指挥人员与突发事件态势和情景的实时交互,为应急管理演练式培训提供支持.     

Multiple-criteria decision support systems: The powerful tool for attacking complex,unstructured decisions

The purpose of this research is to introduce the basic concept of multiple-criteria decision support systems (MCDSS) and to provide a general framework for building an effective MCDSS, a powerful tool for managing complex, unstructured decisions. Although various techniques for multiple-criteria decision making (MCDM) have been developed, this paper investigates the functions and properties of goal programming model-based MCDSS, the role of decision makers and MCDM models in the decision-making process, and the dynamic interaction between the model and the decision maker. The potential benefits of the MCDSS are also explained.     

基于模糊Petri网的空战战术决策研究

空战过程中由于空战态势的不确定性,战术决策也应作为一个动态的不确定性决策问题进行研究。针对该不确定性动态决策过程,在分析超视距空战战术决策的基础上,综合利用模糊逻辑理论与Petri网理论的优点,构建了超视距空战机动战术的模糊推理规则,提出了超视距空战战术决策的Petri网模型,并对该模型进行了仿真分析。此模型的仿真结果表明该模型能够提高决策的自动化和智能化程度,这是一种快速、实用、直观的方法。     

基于FD-TODIM的混杂空战多目标动态威胁评估

针对传统空战态势威胁评估存在“状态失衡”以及难以体现决策者个体行为差异的问题, 首先针对空战过程中多时刻态势信息, 提出基于变权理论的态势权重解析方法, 并结合基于正态累积分布生成时间序列权重的算法, 解决属性参数与权值动态匹配的问题。其次, 基于混杂态势信息, 综合考虑飞行员有限理性和个体行为存在差异的特点, 提出基于模糊动态交互式多准则决策(fuzzy dynamic interactive multi-criteria decision-making, FD-TODIM)算法的混杂空战多目标威胁评估方法。最后, 进行了仿真验证和分析。仿真结果表明, 该模型可充分挖掘历史信息影响, 有效融合多个时刻混杂空战态势的混杂信息, 并根据不同飞行员个体差异, 生成具有实际意义的空战威胁态势评估结果。     

基于贝叶斯网络自适应推理的无人机任务决策

针对不确定环境下无人机任务决策问题, 提出一种基于变结构离散动态贝叶斯网络的自适应推理算法. 该算法能够利用软/硬证据和先验信息动态地调整任务决策模型参数, 通过推理和参数学习互动的方式使任务决策模型具备适应动态环境的能力. 仿真证明, 提出的自适应推理算法能够在突发威胁信息不完备、先验参数不精确和先验参数无认知的情况下为无人机任务决策提供保障.     

舆情传播与应急决策的结构化描述及其相互作用规律

运用多案例分析方法从属性层次提出了舆情传播和应急决策的结构化描述方法,进而借助"情景-应对"研究范式,刻画了二者的相互作用机制,分析了二者的博弈关系.然后,考虑到博弈双方的行为具有动态性、多目标、目标偏好和公平偏好,引入演化博弈论方法研究了舆情传播和应急决策之间的相互作用规律.进一步,运用实际案例验证了理论研究的有效性,并运用仿真方法考查了该案例中博弈双方的目标偏好行为和公平偏好行为对演化博弈稳定性的影响.     

Study on group air to ground attack-defends hierarchical dynamic decision-making

As to oppositional,multi-objective and hierarchical characteristic of air formation to ground attack-defends campaign,and using dynamic space state model of military campaign,this article establishes a principal and subordinate hierarchical interactive decision-making way,the Nash-Stackelberg-Nash model,to solve the problems in military operation,and find out the associated best strategy in hierarchical dynamic decision-making.The simulating result indicate that when applying the model to air formation to ground attack-defends decision-making system,it can solve the problems of two hierarchies'dynamic oppositional decision-making favorably,and reach preferable effect in battle.It proves that the model can provide an effective way for analyzing a battle.     

基于A3C的多功能雷达认知干扰决策方法

在多功能雷达对抗领域, 目前基于强化学习理论的认知干扰决策方法难以满足雷达对抗高实时性要求。对此, 将异步优势行动者-评论家(asynchronous advantage actor-critic, A3C)算法引入到认知干扰决策领域, 设计了包括干扰机模型、环境模型(目标方多功能雷达)以及交互机制的认知干扰决策整体框架, 制定了干扰决策流程, 干扰机模型利用异步多线程方式与环境模型进行交互训练。仿真实验表明, 在扩充雷达任务转换关系表的基础上, 所提方法与基于深度Q网络(deep Q network, DQN)的认知干扰决策系列方法相比, 极大地提高了时间效率, 平均决策时间降低70%以上, 并且在决策准确度上有着明显优势, 表明所提方法能够为多功能雷达对抗决策提供更有力的技术支撑。     

进化博弈模型中有限理性个体学习机制设计框架

进化博弈突破了传统博弈理论完全理性的限制，提出了一种动态分析方法，模型中的动态产生的根源就是个体的学习行为，因此学习机制的设计是分析进化博弈问题的基础。本文在划分决策过程的基础上提出学习机制的设计框架，并针对不同的决策阶段具体设计了不同的学习机制模型，为进一步研究进化博弈问题提供了理论依据。