规则"真"的一般概念和"真"规则形式算法

在粗糙集理论框架内研究基于不完备信息系统的决策规则"真"的一般概念,讨论在一般"真"意义下最优决策规则的统一获取算法,其中首先探讨了在研究不完备决策系统时的基本考虑,然后讨论了决策规则的"真"的一般框架,引入了在一般"真"意义下广义决策向量概念,以此为基础,研究了最优决策规则的形式获取算法.     

论不确定型决策模式

研究不确定条件下的决策方法，是现代管理科学和重要内容，本文结合实例对此进行了探讨。处理不确定型决策大多采用基本准则决策法。用一决策问题，所采用的准则不同，所得到的最优方案也不相同。而决策准则的选择总是根据决策者的主观判断与偏爱而来的，存在较大的局限性。本文引入线性规划、模糊数学等方法，讨论了在一定范围、条件下的辅助决策模式，在一定程度上改进决策过程，使决策更接近客观实际。     

基于风险决策的区域防空部署方案优选方法

空情的不确定性是区域防空部署的重要影响因素之一。每一种空情下对应一个最优部署方案,为了综合各空情下的最优部署方案得到适应各种不同空情的最优方案,通过分析,将不确定空情下的区域防空部署方案优选问题转化为一个多目标决策问题,构建风险决策的优势准则和E-V准则,并给出了一种基于风险决策的区域防空部署方案优选方法,案例分析表明：该方法具有模型简单、计算方便的优点,适用于需要快速对部署方案做出决策的场合。     

多传感器系统最优决策融合的熵方法

根据多传感器最优决策融合的信息模型提出了多传感器决策融合熵的概念；推导了多传感器系统最优决策融合的熵规则，分析了该方法对融合系统的可行性和虚警率的影响，表明该方法对提高融合系统品质具有重要意义。     

根据Euclid贴近度进行模糊多目标最优决策

介绍模糊多目标最优决策方法，该方法首先通过对决策数据进行最优隶属度处理，确定理想决策，根据各决策方案与理想方案的贴近度大小，得出最优决策。     

最优混合策略下一次性对策求解法

二人零和无鞍点对策在混合策略意义下都有解,但最优混合策略解不能指导一次性对策方案的选择。因此,提出用不定型或风险型决策理论指导选择方案,并结合算例给出求解的具体方法。     

不完美维修情形下部分可观测系统的最优维修策略

针对监测费用昂贵导致难以实施连续监测和维修效果通常不完美的问题,研究了维修效果不完美情形下部分可观测系统的最优维修策略.在假设系统的性能退化状态变化规律可以用马尔可夫链进行描述的基础上,利用部分可观测马氏决策过程对该系统进行维修决策建模,并通过引入信息状态将其转化为完全可观测马氏决策过程;引入维修效果矩阵用以刻画维修效果对最优维修策略的影响;针对所建立的最优方程以单位时间期望维修费用最小为目标设计了最优维修决策算法.通过数值仿真验证了所提算法的有效性.     

模拟人类发散思维的测度值马尔可夫理论模型

本文提出测度值马尔可夫决策过程新模型.在此模型下,agent对环境的把握用测度概念来表示,于是agent则根据测度来决定自己的最优行动以得到最优策略,因此本文也提供了测度值马尔可夫决策过程的最优策略算法.该模型是部分可观察马尔可夫决策过程的推广,它反映人类思维的一个重要特征,人们在把握全部状态可能性(即对状态空间进行权衡度量)的态势下,思考问题并选择自己的最优行动.部分可观察马尔可夫决策过程只是它的一种特例.     

期望值在统计决策中的应用

介绍如何利用期望值进行最优决策，并给出一种简便适用的决策方法．     

试论复杂问题决策的数学模型及其应用

本文论述了复杂问题决策建立数学模型的必要性,提出了对应于最优决策、满意决策和利益决策的最优解、满意解和利益解等概念,并在此基础上讨论了其在实际决策中的应用。     

向量值有限平均MDP

讨论了向量值离散时间平均准则下的有限马氏决策模型；在采取确定性平稳策略时所得马氏决策过程为遍历的假设下，证明了存在一个至多在Ｋ－１个状态是随机的平稳最优策略，并给出了其线性规划算法。同时证明了存在强最优策略的充要条件是其存在强确定性平稳最优策略。     

无界报酬向量值折扣马氏决策规划

本文建立了一类无界向量值报酬折扣马氏决策规划,在一组无关向量生成的凸锥确定的序关系下,讨论了模型最优策略的存在性;给出强最优策略存在的必要充分条件;指出最优策略的自组合、凸组合策咯仍是最优策略;还证明了平稳策略在一般策略类中的优势。     

基于决策偏好距离的多阶段群决策快速集结方法

针对具有互反判断矩阵偏好信息的多阶段群决策问题,文章提出了一种基于决策偏好距离的快速集结方法。首先对决策偏好距离相关概念进行定义,阐述了基于决策偏好距离的多阶段群决策集结过程;其次,利用决策偏好距离算法对单一专家的阶段内权重和阶段间权重进行测度,得出最优的专家权重;然后,通过加权几何平均算子拟合出最优的专家判断矩阵和最优的群体决策偏好;最后,给出算例,分析结果表明该方法具有合理性。     

基于不对称Nash协商模型的供应链协调机制研究

研究了一个由制造商、零售商和第三方物流商组成的供应链优化问题,构建了基于不对称Nash协商机制的供应链协调模型。首先,建立了供应链三方在独立决策下的利润模型,并求出各自的最优解;其次．建立了集中决策下的供应链利润模型,并得到系统最优解;再次,利用不对称Nash协商模型协调三方利益,并求出协调批发价格和协调物流服务价格的表达式;最后．用算例证明,上述Nash协商模型能够增加供应链各方的利润。     

矩阵决策法及其应用

在有一定风险性的决策过程中,面对多状态、多选择的决策中,在不同选择方案及不同状态下损益值(风险值、收益函数值等)已知的情况下,以矩阵为工具,利用最优期望准则公式,得到矩阵决策法。该方法使用简便,应用范围广。     

广义多尺度决策系统的局部最优粒度选择

在实际应用中,人们常常选择比较合适的粒度层次来解决相应的问题。在经典的多尺度决策系统和粒度层次构造过程中,属性取值常由人工选择某些固定粒度层次。本文针对广义多尺度决策系统,由属性取值的尺度组合来构造粒度层次,进而研究局部最优粒度的选择问题。首先,介绍了广义多尺度决策系统的概念。然后,在协调的广义多尺度决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度,并给出了基于属性组合的最优粒度与局部最优粒度的选择算法。最后,在不协调的广义多尺度决策系统中引入了广义决策,定义了广义决策最优粒度和广义决策局部最优粒度,并给出了基于广义决策最优粒度与广义决策局部最优粒度选择算法。     

基于熵的模糊决策在最优路径选取中的应用

为实现中小比例尺下跨地区机动对最优路径的选取,选择在中小比例尺下与地形相关性较强且都具有模糊性的因素,基于多指标的模糊决策进行跨地区机动的最优路径选取,其中多指标权值的确定是基于信息熵的,具有客观性.研究结果表明:中小比例尺下的最优路径选取往往与最短路径存在一定的差异,也与大比例尺下考虑的影响因素不同,对于研究中小比例尺机动有重要意义.     

非时齐折扣马氏决策规划（二）：矩最优准则

本文讨论一类非时齐折扣马氏决策规划的总折扣报酬的k（≥1）矩和矩最优问题,得到k矩和矩最优策略存在的一个充要条件;并将k矩最优问题化为同类型的一个马氏决策规划的一阶矩最优问题,从而也解决了这类模型的k矩最优策略的结构问题.     

季节性商品的二级供应链转运模型研究

以季节性商品供应链为背景,考虑由一个生产商和二个销售商组成的二级供应链结构,研究了由生产商的定价决策和销售商的订货决策构成的动态博弈框架,分析了(1)转运(不考虑顾客转移)与(2)无转运(顾客部分转移)两种情形下供应链各成员的博弈策略.数值模拟表明:转运策略的引入,使生产商的最优期望利润和销售商的最优订货水平得到了提高;从整体上看,转运策略增加了总体供应链的最优期望利润.     

粗糙集与神经网络集成在故障诊断中应用研究

提出了SOM网络－粗糙集－BP网络集成进行故障诊断的方案；首先应用SOM网络离散化故障诊断数据中的连续属性值；然后基于粗糙集理论计算诊断决策系统的约简，根据实际需要确定最优决策系统；最后在最优决策系统的基础上设计BP网络进行故障诊断，4135柴油机的实际诊断结果验证了所提出的民粗糙集理论相结合进行故障诊断的可行性，在数据充分的条件下，该方案可以推广应用于其他机械设备。