面向复杂决策任务的综合集成决策研讨总体框架设计

从群体决策任务结构化理论出发,分析了复杂决策任务研讨过程的层次结构和组合机理,结合从定性到定量的综合集成方法,研究提出了一种适合软件实施需求,能够充分实现人机结合的研讨信息分解集成框架,在此基础上设计实现了一种可付诸于实施的研讨厅系统———开放式群体决策研讨平台GASS,并给出一个企业开拓新市场的决策实例.     

一种基于智能中间件的综合GDSS框架模型

针对群体决策分析的过程和特点,在传统中间件的基础上,增加知识库的相关内容和方法,获得一个由中央处理单元、辅助选择、功能组合平台和知识库交互平台构成的智能中间件,并提出一个基于智能中间件的综合群体决策支持系统框架模型。在该框架模型中,将知识发现、知识管理和群体决策支持系统相互结合,集智能中间件、知识发现技术于一体,系统分为三个层面:用户层、管理层和分析层,分别对应于用户交互、知识管理和知识挖掘三个平台,并给出了三个平台的框架结构和功能。最后,通过具体实例讨论了该系统框架模型的应用。     

基于Multi-Agent的企业经营战略GDSS总体框架设计

企业战略决策是关系到企业生存和发展的重大决策 ,大多表征为群体决策问题 ,需要企业决策者和各部门参与 .该文研究了在 Multi-Agent环境下 ,以部门为群体决策单元的 GDSS中决策问题的分解与合成方法、Agents之间的相互关系及其决策过程 ,提出了基于 Multi-Agent的企业经营战略GDSS总体框架.     

综合集成研讨厅的理论框架、设计与实现

开放的复杂巨系统及其方法论——综合集成研讨厅体系的提出，使得我们对复杂性的研究方向有了一个清晰的把握。同时，该方法论又是思维科学的一项应用技术，其目的是构建一个人机结合的巨型智能系统，作用于复杂问题的研究。因此，真正实现该系统，使之能应用于复杂性研究的实践，成为一项重要的任务和研究方向。本文阐述了作者在综合集成研讨厅的理论框架、设计与实现方面的工作。     

面向研讨过程的群体成员权重算法

为了自动分析综合集成研讨厅中群体对所讨论议题的共识状态,需要通过对群体成员赋予权重,从而量化矛盾双方的力量对比。本文讨论了面向研讨过程的权重的意义,以及它与面向偏好集结的权重的区别,并提出了算法。     

基于B/S架构的人才招聘选拔GDSS设计与实现

针对现代企业人才招聘选拔过程符合群体决策的特点,将Web技术引入到群体决策支持系统(GDSS)设计中,构建了基于B/S架构的人才招聘选拔GDSS。该系统按照异地异时群体决策类型进行设计并予以实现,能免去在招聘过程中招聘者必须亲临现场的要求,使人才招聘工作更加专业化、智能化和科学化。该系统已在实践性教学中得到应用,表明系统具有良好的可行性与实用性。     

决策任务结构化的群体研讨过程和模式

基于对大多数重要的决策需要成立决策群体以共同做出决策,首先建立了一个群体决策任务的研讨模型,提出了4类"研讨模式":①交互群体中群体成员的主动研讨;②名义群体中群体成员的主动研讨;③交互群体中群体成员的被动研讨;④名义群体中群体成员的被动研讨.最后,以某公司如何开拓市场空间的研讨结构化为例,探讨了研讨模式1在群体决策任务结构化研讨中的应用.     

基于Web的群体决策研讨信息自主可视化模型

在开放式群体决策研讨过程中,为了有效克服简单的文本记录方法和信息显示方式给群体交流带来的不便,克服在研讨过程中存在的“知识断层”和“信息过载”,改善交流效果并最终有效地辅助决策,需要探索集文本、音频和视频等多媒体为一体的研讨信息可视化显示方式。在分析群体成员对研讨信息可视化需求的基础上,提出了研讨信息自主可视化的概念,建立了基于UM L的群体研讨信息自主可视化模型。最后,给出了相应的实现模式和一个简单的群体研讨信息自主可视化平台示例。     

一种新的基于模糊等式的群体决策方法

以模糊互补判断矩阵为基础,提出了基于模糊等式的群体决策方法。将模糊等式转化为线性规划模型,通过求解线性规划,得到决策群体关于备选方案集的排序向量,从而对方案进行排序。该方法将传统群体决策的两个步骤,即群体集结与求解排序向量合为一体,简化了计算步骤,并且还适用于具有不完全模糊互补关系的情况,更加符合现实情况。     

基于Java的远程应急群体决策支持系统方案传输系统的实现

针对群体决策支持系统 ( GDSS)传统的群件通信产品速度慢、难以集成的不足 ,借助 Java在网络编程方面的优势 ,提出了基于 Java和 Internet的异地远程应急 GDSS的结构以及基于 Client/Server方式的异地远程应急 GDSS方案传输系统的程序流程图 ,并用 Java语言成功实现了开发     

二元互补序列偶集理论

在非周期相关条件下提出了一种新型最佳离散信号形式--二元互补序列偶集。对其性质进行了研究,并提出多种二元互补序列偶集的构造方法,利用这些方法可以得到大量的二元互补序列偶集。与传统的序列形式相比,二元互补序列偶集既扩展了最佳离散信号的选择空间,又可作为多用户信号应用于实际工程中。     

残缺互补判断矩阵权的最小平方排序方法及改进

研究了积型残缺互补判断矩阵的排序方法,提出了残缺互补判断矩阵权的最小平方法,然后在此基础上提出了残缺互补判断矩阵排序的二次规划法,并且给出了残缺互补判断矩阵一致性检验的公式。提出的方法不仅可以用于残缺互补判断矩阵的排序,而且可以用于完全互补判断矩阵的排序,从而为解决残缺互补判断矩阵排序问题提供了新的途径。理论和数值结果均表明:这些排序方法具有简洁可行?易于计算机上实施等优点。     

互补判断矩阵和积排序法的最优化理论基础及性质

针对多属性决策中重要的方法之一的互补判断矩阵和积排序法,在完全一致性互补判断矩阵等概念的基础上,给出了互补判断矩阵和积排序法的最优化理论基础,指出互补判断矩阵和积排序法的排序向量正好是某种偏差准则下的最优化模型的解。并证明了它具有一些性质,包括强条件下保序性,置换不变性等。最后举出反例说明它不具备对称性。     

三角模糊数互补判断矩阵排序方法研究

研究了决策信息以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的多属性决策问题．提出了三角模糊数一致性互补判断矩阵等概念，建立了一个线性目标规划模型．通过求解该模型得到三角模糊数互补判断矩阵的权重向量，并利用已有的三角模糊数排序公式求得决策方案的排序．最后给出了一个算例．     

一种改进的三角模糊数互补判断矩阵的排序方法

在传统的三角模糊数互补判断矩阵排序方法的基础上,结合三角模糊数均值的概念,提出了一种改进的排序方法。该方法通过三角模糊数互补判断矩阵以及相应的概率分布矩阵,计算得到模糊均值矩阵,从而将三角模糊数互补判断矩阵的排序问题转换为模糊均值矩阵的排序问题,然后对模糊均值矩阵利用权的最小平方法计算排序向量。通过计算三角模糊数均值,有效地减少了判断过程中的不确定性。给出了该方法的具体应用步骤,仿真算例表明该方法易于实现,具有很好的可操作性。     

一类适用于多小区CDMA系统的互补码集

针对多小区码分多址（code division multiple access, CDMA）系统,构造了一类具有大容量和优异相关性能的多子集互补码集。该码集基于循环移位的完美码集和相互正交的传统互补码集,可以获得多个互补码子集,每个子集中码的数目都达到了互补码集的理论界。这些子集内的码具有理想的相关性能,同时子集之间的码具有近似理想的相关性能。将不同的子集分配给多小区CDMA系统中不同的小区,既可以满足大容量用户的需要,也可以有效抑制小区内部和小区之间的干扰。     

基于互补判断矩阵权最小平方法的层次分析法

结合互补判断矩阵与最优化方法,在传统的层次分析法的基础上,对互补判断矩阵权的最小平方法进行了分析,提出了一种基于互补判断矩阵权的最小平方法的层次分析法。给出了该方法的具体应用步骤,并以实际算例探讨了它在武器系统分析与择优中的应用。算例的计算过程和计算结果证明该方法简单、有效,易于理解和掌握,具有很好的可操作性与实用性。