隨著資訊技術的飛速發展，社會資訊化程度迅速提高，全球已經進入大資料時代。基於大資料的挖掘、分析與決策，關係到國家政策制定、經濟運行、社會管理、企業發展等諸多方面。因此，決策作為人們在政治、經濟、技術和日常生活當中普遍存在的一種行為，被賦予了新的使命和意義。決策成功的關鍵是決策過程的科學性與客觀性。人工智慧的高速發展，為大資料背景下的決策制定提供了新的工具，將“資料-預測-決策”模式變得更加精准和迅速。

本書基於模糊集理論和粗糙集理論，利用多準則決策和群體決策模型，以大資料環境中的不確定性問題和即時分析處理為研究目的，建立高效實用的資料表示、處理、分析方法，以及不確定性決策模型與演算法，為人工智慧決策輔助系統的建立和開發提供了理論依據。
 

賈凡

山東財經大學管理學院講師。從事多屬性決策、不確定性決策、群體決策、粗糙集理論及應用、三支決策等領域的研究；在InformationSciences、ExpertSystemswithApplications、InternationalJournalofComputationalIntelligenceSystems、Energy&Environment、控制與決策、軟科學等國內外高水準期刊發表十餘篇論文；主持並參與國家自然科學基金、教育部人文社科基金、山東省自然科學基金、山東省高校科研計畫專案等基金項目；擔任InformationSciences、IEEEACCESS、ArtificialIntelligenceReview、InternationalJournalofComputationalIntelligenceSystems等SCI期刊審稿專家
 

前　言

第1章　緒論　/1
　1.1　研究背景與問題提出　/1
　　1.1.1　研究背景　/1
　　1.1.2　問題提出　/3
　1.2　研究意義　/5
　　1.2.1　理論意義　/5
　　1.2.2　現實意義　/6
　1.3　國內外研究現狀　/7
　　1.3.1　多屬性群決策研究現狀　/7
　　1.3.2　不確定性理論研究現狀　/9
　　1.3.3　不確定性多屬性群決策研究現狀　/10
　　1.3.4　行為多屬性決策研究現狀　/12
　　1.3.5　研究現狀評述　/14
　1.4　研究內容　/15
　1.5　技術路線與研究方法　/17
　　1.5.1　技術路線圖　/17
　　1.5.2　研究方法　/17
　1.6　研究創新點　/19
　1.7　本章小結　/20

第2章　理論基礎　/21
　2.1　多屬性群決策理論　/21
　　2.1.1　多屬性決策研究概述　/21
　　2.1.2　群體決策理論　/22
　　2.1.3　行為決策理論　/24
　2.2　模糊集理論　/25
　　2.2.1　模糊集理論發展概述　/25
　　2.2.2　模糊集基礎知識　/26
　　2.2.3　模糊數　/28
　　2.2.4　三角模糊數運算法則　/29
　2.3　粗糙集理論　/30
　　2.3.1　粗糙集理論發展概述　/30
　　2.3.2　粗糙集基礎知識　/31
　　2.3.3　粗糙數　/33
　　2.3.4　粗糙數運算與排序　/36
　2.4　本章小結　/38

第3章　不確定資訊環境下屬性權重計算方法　/39
　3.1　權重計算方法　/39
　　3.1.1　主觀權重計算方法　/40
　　3.1.2　客觀權重計算方法　/41
　　3.1.3　組合權重計算方法　/41
　3.2　群體集結方法　/42
　　3.2.1　群體集結　/42
　　3.2.2　三角模糊數群體集結方法　/43
　　3.2.3　粗糙數群體集結方法　/46
　3.3　基於屬性重要度直接打分的權重計算方法　/49
　　3.3.1　問題描述　/49
　　3.3.2　三角模糊數權重計算方法　/50
　　3.3.3　粗糙數權重計算方法　/52
　3.4　基於判斷矩陣的權重計算方法　/55
　　3.4.1　判斷矩陣法　/55
　　3.4.2　三角模糊數互補判斷矩陣法　/57
　　3.4.3　粗糙數判斷矩陣法　/60
　3.5　基於判斷向量的權重計算方法　/64
　　3.5.1　最優最劣方法（BWM）　/64
　　3.5.2　RSTBWM方法　/69
　　3.5.3　模糊最優最劣方法　/70
　　3.5.4　三角模糊數最優最劣方法　/72
　　3.5.5　粗糙最優最劣方法　/75
　3.6　算例比較　/78
　3.7　本章小結　/82

第4章　不確定資訊多屬性群決策方案排序方法研究　/83
　4.1　多屬性群決策排序問題描述　/83
　4.2　經典的方案排序與評價方法　/84
　　4.2.1　TOPSIS方法　/85
　　4.2.2　VIKOR方法　/85
　4.3　模糊多屬性群決策排序方法　/87
　　4.3.1　區間模糊TOPSIS群決策排序方法　/87
　　4.3.2　三角模糊數TOPSIS群決策排序方法　/89
　　4.3.3　三角模糊數VIKOR群決策排序方法　/91
　4.4　粗糙多屬性群決策排序方法　/92
　　4.4.1　粗糙數TOPSIS群決策排序方法　/92
　　4.4.2　粗糙數VIKOR群決策排序方法　/95
　4.5　算例比較　/96
　4.6　本章小結　/99

第5章　考慮決策者心理行為的多屬性群決策方法研究　/100
　5.1　前景理論　/100
　　5.1.1　個人風險決策過程　/100
　　5.1.2　價值函數　/101
　　5.1.3　概率權重函數　/102
　5.2　基於三角模糊數和前景理論的多屬性群決策方法　/104
　　5.2.1　問題描述　/104
　　5.2.2　集結群體資訊　/104
　　5.2.3　參照點為精確數的決策過程　/106
　　5.2.4　參照點為三角模糊數的決策過程　/108
　5.3　基於粗糙數和前景理論的多屬性群決策方法　/111
　　5.3.1　問題描述　/111
　　5.3.2　集結群體資訊　/112
　　5.3.3　群體收益損失計算　/113
　　5.3.4　方案排序　/116
　5.4　考慮決策者偏好的風險型多屬性群決策　/118
　　5.4.1　問題描述　/118
　　5.4.2　集結群體資訊　/119
　　5.4.3　群體收益損失計算　/120
　　5.4.4　概率權重函數計算　/121
　　5.4.5　計算前景值　/122
　5.5　算例分析　/123
　5.6　本章小結　/127

第6章　不確定資訊多屬性群決策方法在經銷商選擇中的應用　/128
　6.1　經銷商選擇問題描述　/128
　　6.1.1　經銷商選擇研究現狀　/128
　　6.1.2　基於多屬性群決策的經銷商選擇問題描述　/130
　6.2　經銷商選擇評價指標體系的建立　/130
　　6.2.1　評價指標體系的構建原則　/130
　　6.2.2　構建評價指標體系　/131
　6.3　基於粗糙數多屬性群決策的經銷商選擇方法　/133
　　6.3.1　問題描述　/133
　　6.3.2　經銷商評價屬性權重計算　/134
　　6.3.3　經銷商排序及選擇　/137
　6.4　本章小結　/141

第7章　結論與展望　/142
　7.1　研究結論　/142
　7.2　研究展望　/144

參考文獻　/146