決策理論與方法研究的課題立項(xiàng)立項(xiàng)進(jìn)展

決策理論與方法研究的課題立項(xiàng)立項(xiàng)進(jìn)展

決策什么都做不了。管理中的決策重要性可以通過(guò)著名的結(jié)論（即管理就是決策）來(lái)反映。決策理論與方法屬于決策科學(xué)。決策科學(xué)(也常稱為“決策分析”)是通過(guò)邏輯公理體系和基于公理體系的方法論來(lái)闡釋決策的理念。追蹤“決策分析”的來(lái)源很困難,因?yàn)槠鋬?nèi)涵和名稱都在不斷地變化［２］。決策分析的規(guī)范性研究可以追溯到18世紀(jì)的BER-NOULLI［３］,最終由SAVAGE［４］于20世紀(jì)50年代建立了關(guān)于主觀概率的公理體系,形成了經(jīng)典的期望效用理論。盡管期望效用理論對(duì)決策理論產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響,為決策科學(xué)規(guī)范研究提供了基礎(chǔ),但是ALLAIS［５］有關(guān)悖論的發(fā)現(xiàn)給出了許多不滿足效用理論的公理的情形,從而對(duì)傳統(tǒng)的期望效用理論形成了巨大的沖擊。EDWARDS［６］的研究開(kāi)創(chuàng)了基于心理學(xué)的決策分析的描述性研究,此后一些學(xué)者開(kāi)始應(yīng)用決策理論來(lái)解決現(xiàn)實(shí)中的商業(yè)和社會(huì)管理的決策問(wèn)題。我國(guó)的決策科學(xué)研究始于改革開(kāi)放初期［７］,經(jīng)過(guò)30多年的積累與發(fā)展,在理論、方法與應(yīng)用方面都取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)管理科學(xué)部(簡(jiǎn)稱管理科學(xué)部)于1987年開(kāi)始資助該領(lǐng)域的研究,此后,決策理論與方法研究的資助項(xiàng)目呈穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì),并在“十二五”規(guī)劃中將“決策理論”列為優(yōu)先資助領(lǐng)域之一［８］。本研究將針對(duì)管理科學(xué)部近年來(lái)在該領(lǐng)域的項(xiàng)目資助情況進(jìn)行初步的總結(jié)和分析。1創(chuàng)新研究群體項(xiàng)目資助從2000~2013年,管理科學(xué)部對(duì)決策理論與方法(G0104)研究的資助項(xiàng)目共184項(xiàng)(不包括國(guó)際(地區(qū))合作與交流項(xiàng)目、專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目、創(chuàng)新研究群體科學(xué)基金、國(guó)家杰出青年科學(xué)基金、重大研究計(jì)劃)。按照國(guó)家自然科學(xué)基金資助類(lèi)別劃分,其中重點(diǎn)項(xiàng)目3項(xiàng),面上項(xiàng)目104項(xiàng),青年科學(xué)基金項(xiàng)目70項(xiàng),地區(qū)科學(xué)基金項(xiàng)目7項(xiàng)。決策科學(xué)領(lǐng)域的相關(guān)資助在2010年以前,一直保持在10個(gè)項(xiàng)目左右;之后,對(duì)該領(lǐng)域的資助呈快速發(fā)展趨勢(shì),每年資助20項(xiàng)以上,2011、2012和2013年資助基本持平,平均每年資助27項(xiàng)。決策科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)各子類(lèi)別資助情況見(jiàn)表1。2本文在理論和方法上取得了進(jìn)展2.1格序決策理論BERNOULLI［３］提出了對(duì)數(shù)效用函數(shù)和期望效用模型來(lái)解釋圣彼得堡悖論?，F(xiàn)代效用函數(shù)理論起源于NEUMANN等［４６］建立的期望效用模型的公理體系(V-M體系),在該體系中概率信息被視為已知量。SAVAGE［４］擴(kuò)展了V-M體系,針對(duì)概率信息非給定情況下建立了主觀效用理論。早期的效用理論關(guān)注對(duì)任意結(jié)果和貨幣的效用,在20世紀(jì)70年代后則關(guān)注效用的評(píng)估和多屬性效用函數(shù)。此外,非期望效用模型體系,如SCHMEIDLER［４７］期望效用理論等比期望效用理論模型具有更好的描述現(xiàn)實(shí)的功能。然而,作為一種指導(dǎo)實(shí)際決策方法,其發(fā)展較為緩慢。國(guó)家自然科學(xué)基金對(duì)決策科學(xué)的基礎(chǔ)理論研究資助主要集中在決策的基礎(chǔ)理論方面。公理化是現(xiàn)代決策理論的特點(diǎn)。我國(guó)學(xué)者建立了同質(zhì)和異質(zhì)分配模型及其公理體系,通過(guò)嚴(yán)格的數(shù)學(xué)證明,得出了典型的同質(zhì)和異質(zhì)分配方法,以滿足各類(lèi)公理性質(zhì)的出現(xiàn)。對(duì)公理性質(zhì)的強(qiáng)制性、相關(guān)性和相容性進(jìn)行了證明和討論;對(duì)離散模型、整數(shù)模型、多階段分配模型等特殊分配模型進(jìn)行了公理化分析［９］。策略生成是決策科學(xué)的難點(diǎn)。文獻(xiàn)提出用可拓論和可拓方法探討策略生成的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的邏輯基礎(chǔ)和部分方法,建立策略生成的可拓模型和可拓推理。文獻(xiàn)既研究了可拓策略生成系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論,特別是邏輯基礎(chǔ)之可拓邏輯,又研究了可拓策略生成的基本方法。在決策方法研究方面,學(xué)者們運(yùn)用格論、圖論、優(yōu)化技術(shù)等理論與方法,研究了實(shí)施格序決策的方法體系和相關(guān)理論,系統(tǒng)分析了格序決策實(shí)用化中可能出現(xiàn)的各種問(wèn)題,取得了一些創(chuàng)新成果:1定義和規(guī)定了能描述格上不同元素(決策方案的偏好)之間的優(yōu)劣關(guān)系及其聯(lián)系強(qiáng)度的變量、參數(shù)、關(guān)系式、運(yùn)算規(guī)則和比較方法,建立了相應(yīng)的運(yùn)算體系。2分析了格上元素可能缺失的狀況和引入缺失元對(duì)方案優(yōu)選的影響,研究了格上缺失元素的補(bǔ)充策略,提出了決策偏好結(jié)構(gòu)格序化和格結(jié)構(gòu)完整化的可能途徑,建立了補(bǔ)充缺失元的系統(tǒng)策略理論和方法。3在非二元性選擇環(huán)境下,研究了配對(duì)市場(chǎng)的選擇函數(shù)及其偏好結(jié)構(gòu),將獨(dú)立無(wú)關(guān)性條件弱化為獨(dú)立決定條件,并研究這時(shí)的Arrow不可能性定理及其相關(guān)問(wèn)題［１１］。在決策信息研究方面,文獻(xiàn)在殘缺信息條件下,利用軟計(jì)算技術(shù)研究殘缺數(shù)據(jù)的回歸與生成,使用規(guī)劃模型研究殘缺信息的最小域,形成殘缺信息的處理機(jī)制。關(guān)于“直覺(jué)”判斷的決策信息,文獻(xiàn)探尋了個(gè)體判斷知識(shí)的邏輯性檢驗(yàn)方法和群體判斷的沖突性協(xié)調(diào)方案;利用構(gòu)造性數(shù)學(xué)建模方法,將判斷決策行為度量化,構(gòu)建多元判斷信息的同化方法,形成專家判斷的一致性理論;利用軟計(jì)算技術(shù),構(gòu)建多元判斷信息的集成、“滿意”方案選擇建模與智能算法,形成融合實(shí)際的“直覺(jué)”決策信息。在決策信息集結(jié)研究方面,文獻(xiàn)提出了“群化集結(jié)算子”的新思路。從數(shù)據(jù)分組的方法、算子的形式、權(quán)向量的確定、合成算子的構(gòu)建及算子的性質(zhì)等方面對(duì)密度集結(jié)算子基礎(chǔ)理論進(jìn)行研究,并從數(shù)據(jù)規(guī)模角度對(duì)基礎(chǔ)的群化算子進(jìn)行了拓展。2.2動(dòng)態(tài)化多目標(biāo)決策理論研究多準(zhǔn)則決策指包含有沖突準(zhǔn)則的決策問(wèn)題,根據(jù)可供選擇方案為離散或者連續(xù)分為多屬性決策和多目標(biāo)決策問(wèn)題［４８］。多準(zhǔn)則的問(wèn)題伴隨著決策分析研究,是決策問(wèn)題的重要特征。2009年,第二十屆多準(zhǔn)則決策國(guó)際會(huì)議在四川成都召開(kāi),標(biāo)志著我國(guó)學(xué)者的研究在國(guó)際學(xué)術(shù)界占有一席之地。國(guó)家自然科學(xué)基金對(duì)多準(zhǔn)則決策研究的資助項(xiàng)目也主要在多屬性決策(如考慮指標(biāo)期望的多指標(biāo)決策、主客觀信息集成方法、基于直覺(jué)非平衡語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)分布的多屬性群決策等)和多目標(biāo)決策(如基于協(xié)商對(duì)策的不完全信息多人多目標(biāo)決策、多目標(biāo)進(jìn)化算法等)2個(gè)方面。關(guān)于多目標(biāo)決策,學(xué)者們主要集中研究了多目標(biāo)決策的解。文獻(xiàn)提出了一個(gè)求解多目標(biāo)二層規(guī)劃問(wèn)題的多目標(biāo)進(jìn)化算法。該方法的特點(diǎn)是求解二層規(guī)劃問(wèn)題,即在求解上層規(guī)劃的同時(shí)考慮了下層目標(biāo)函數(shù)的雙目標(biāo),為此,研究者設(shè)計(jì)了一種基于隨機(jī)生成權(quán)向量的加權(quán)和函數(shù)的多目標(biāo)進(jìn)化算法。文獻(xiàn)構(gòu)建了應(yīng)用多種不確定性分析工具對(duì)動(dòng)態(tài)化多目標(biāo)分類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行建模求解的研究框架,并將快速動(dòng)態(tài)化多目標(biāo)分類(lèi)決策理論研究和具有強(qiáng)烈應(yīng)用背景的應(yīng)急管理有機(jī)結(jié)合,分析了篩選分類(lèi)、有偏好分類(lèi)和名義分類(lèi)在應(yīng)急管理中的應(yīng)用,設(shè)計(jì)了多種基于案例學(xué)習(xí)的快速化、多目標(biāo)分類(lèi)問(wèn)題的解決途徑。多屬性決策主要涉及屬性特點(diǎn)及決策方法研究:1在決策的多屬性方面,有學(xué)者提出“群化集結(jié)算子”的新思路［１３］。2在決策方法方面,學(xué)者提出了一系列考慮指標(biāo)期望信息的方案排序或選優(yōu)的方法,并研究了考慮指標(biāo)具有均衡性、確定值期望、等定性期望、區(qū)間值期望的多指標(biāo)決策方法［１６］。還有學(xué)者提出了基于模糊語(yǔ)言變量的R-ELECTRE方法［１７］,將傳統(tǒng)的ELECTRE方法進(jìn)行了進(jìn)一步拓展,并研究了集成DEMATEL和Choquet積分的多指標(biāo)評(píng)價(jià)方法。2.3決策技術(shù)研究群決策研究主要包括群決策行為機(jī)制與模式的理論研究、群決策信息表示和集結(jié)方法等。管理科學(xué)部對(duì)群決策資助的項(xiàng)目也主要集中在這些領(lǐng)域。不可能性定理是群決策的核心理論。有學(xué)者研究了隨機(jī)偏愛(ài)群體決策和不可能性定理［１８］。隨機(jī)偏愛(ài)是序數(shù)型不完全信息偏愛(ài)的一類(lèi)基本形式。文獻(xiàn)借助決策者對(duì)方案偏愛(ài)發(fā)生的主觀概率,引進(jìn)了描述匯集個(gè)體隨機(jī)偏愛(ài)到群體偏愛(ài)的群體隨機(jī)偏愛(ài)映射。為研究群體隨機(jī)偏愛(ài)映射存在性這一群體決策理論中的基本問(wèn)題,構(gòu)造了一組相應(yīng)的不完全信息隨機(jī)偏愛(ài)公理。文獻(xiàn)的主要成果是:在方案?jìng)€(gè)數(shù)不少于3和決策人數(shù)不少于2的條件下,證明了不存在任何形式的群體隨機(jī)偏愛(ài)映射,滿足所給的這組隨機(jī)偏愛(ài)公理。研究表明,對(duì)于序數(shù)型隨機(jī)偏愛(ài)的不完全信息情形,仍然具有與偏愛(ài)信息是完全的、與經(jīng)典群體決策相仿的不可能性定理。這一結(jié)果奠定了序數(shù)型不完全信息群體決策的理論基礎(chǔ)。在群決策方法研究方面,文獻(xiàn)研究了決策者分別對(duì)屬性和方案的偏好以區(qū)間效用值、區(qū)間互補(bǔ)判斷矩陣、區(qū)間互反判斷矩陣等形式給出表達(dá)的多屬性群決策問(wèn)題,給出了集成上述各種類(lèi)型決策信息的一系列優(yōu)化決策模型,這些模型不僅考慮了已知的客觀信息以及決策者所提供的主觀偏好信息,并且在信息集成過(guò)程中能夠避免主客觀信息的丟失和扭曲,從而使得決策結(jié)果更加科學(xué)合理。文獻(xiàn)建立了一套新的、具有不同形式偏好信息的群決策理論與方法,彌補(bǔ)了以往單純采用具有相同形式偏好信息的群決策方法解決實(shí)際問(wèn)題的不足。在群決策任務(wù)的分解與協(xié)同機(jī)制研究方面,文獻(xiàn)主要研究采用多Agent與貝葉斯網(wǎng)技術(shù),研究了群決策環(huán)境下決策任務(wù)的表示與分解。通過(guò)貝葉斯網(wǎng)描述了一類(lèi)復(fù)雜的決策任務(wù),通過(guò)貝葉斯網(wǎng)的分解實(shí)現(xiàn)任務(wù)的分解,建立了基于貝葉斯網(wǎng)的任務(wù)模型,提出了一個(gè)基于多重聯(lián)合規(guī)則的、面向多重聚類(lèi)的(CSMC)子任務(wù)聚類(lèi)方法。該方法將任務(wù)抽象成一系列的優(yōu)相關(guān)屬性集組成的關(guān)聯(lián)規(guī)則,因而對(duì)子任務(wù)的聚類(lèi)也就是進(jìn)行關(guān)聯(lián)分類(lèi);在基于多目標(biāo)演化算法的動(dòng)態(tài)聚類(lèi)方法基礎(chǔ)上引入多種群算法,提出了一種新穎的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)、多點(diǎn)聚類(lèi)方法。沖突是群決策的重要研究?jī)?nèi)容之一。文獻(xiàn)以群決策中的決策成員關(guān)系視角,研究2種類(lèi)型決策成員(利益無(wú)關(guān)決策群體和利益相關(guān)決策群體)之間沖突的測(cè)度及協(xié)調(diào)管理。在分析群決策中群的含義及沖突的過(guò)程和層次性的基礎(chǔ)上,文獻(xiàn)提出了基于“關(guān)心自己-關(guān)心他人-關(guān)心決策任務(wù)”三維模型的群決策沖突管理模式,并分析競(jìng)爭(zhēng)、合作、妥協(xié)、脅迫等多種典型沖突管理模式,設(shè)計(jì)三維群決策沖突管理模型中群決策變量的評(píng)價(jià)指標(biāo)以及群決策沖突管理模式選擇的條件,為解決群決策沖突管理提供了新的思維模式。此外,還進(jìn)行了群決策沖突管理的合作博弈分析以及沖突過(guò)程中的均衡分析。對(duì)于談判的研究,文獻(xiàn)通過(guò)多邊談判的實(shí)驗(yàn)室模擬,對(duì)面對(duì)面(FTF)的和以計(jì)算機(jī)為中介(CM)的溝通條件下,不同任務(wù)結(jié)構(gòu)的多邊談判中談判動(dòng)機(jī)、決策策略等決策心理因素進(jìn)行了研究,提出了不同溝通媒介的多邊談判中動(dòng)機(jī)性信息加工取向的談判心理模型、公平啟發(fā)的形式偏好調(diào)節(jié)等模型和改進(jìn)多邊談判質(zhì)量的建議,并對(duì)FTF和CM這2種條件下群體決策的異同進(jìn)行了比較研究,取得了創(chuàng)新性的研究成果。2.4研究方法與模型在決策行為實(shí)驗(yàn)研究方面,學(xué)者為了研究群體的規(guī)模與決策結(jié)果的關(guān)系,以及獲得群體大小連續(xù)變化的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)工作［２５，２６］。實(shí)驗(yàn)注重人格化及群體決策中的非理性因素,更貼近最常見(jiàn)的面對(duì)面群體的真實(shí)的決策行為。在長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,積累了較多實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),并獲得了有用的結(jié)論。文獻(xiàn)中的研究方法可對(duì)其他研究者進(jìn)行長(zhǎng)期、大量的實(shí)驗(yàn)研究提供借鑒。在參考點(diǎn)選擇機(jī)制研究方面,文獻(xiàn)研究了交通出行者的出行決策的參考點(diǎn)選擇機(jī)制。在有限理性假設(shè)下,研究發(fā)現(xiàn):在給定出行情景的情況下,路徑選擇決策中的參考點(diǎn)取值主要由出行者的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度決定。通過(guò)對(duì)參考點(diǎn)取值的形成與演化過(guò)程的詳細(xì)分析,文獻(xiàn)提出了一種內(nèi)生的參考點(diǎn)確定方法,即出行者根據(jù)自己的要求,確保在預(yù)算時(shí)間內(nèi)到達(dá)目的地的可靠程度(即可接受的最小成功概率)累積概率分布函數(shù),估算出一個(gè)期望到達(dá)時(shí)間(即預(yù)算時(shí)間)。如果實(shí)際到達(dá)時(shí)間早于預(yù)算時(shí)間,那么出行者感知為獲得;反之,如果實(shí)際到達(dá)時(shí)間比預(yù)算時(shí)間晚,那么出行者感知為損失。相對(duì)于直接給定的外生方式,這是一種根據(jù)系統(tǒng)實(shí)時(shí)狀況內(nèi)生而來(lái)的參考點(diǎn)選擇機(jī)制。為驗(yàn)證該取值辦法的合理性,文獻(xiàn)將這種內(nèi)生方式的參考點(diǎn)選擇機(jī)制應(yīng)用到了基于累積前景理論的交通均衡配流模型中,流量分布的數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:相較于外生方式,依據(jù)內(nèi)生方式建立的模型與實(shí)際情況更加吻合。在參考點(diǎn)更新機(jī)制研究中,文獻(xiàn)研究了參考價(jià)格更新機(jī)制,提出了一種新的參考點(diǎn)更新模式,即假設(shè)客戶具有有限記憶,并根據(jù)每個(gè)記憶周期的初始和最近價(jià)格確定新的參考點(diǎn),這被稱之為First-End模式?；谶@種假設(shè),文獻(xiàn)構(gòu)建了企業(yè)動(dòng)態(tài)定價(jià)優(yōu)化模型。通過(guò)分析該模型的穩(wěn)態(tài)和最優(yōu)價(jià)格路徑,發(fā)現(xiàn)客戶記憶窗口的長(zhǎng)度對(duì)穩(wěn)態(tài)價(jià)格及企業(yè)的利潤(rùn)有很大的影響。同時(shí),通過(guò)與指數(shù)平滑模型及Peak-End模型的比較,發(fā)現(xiàn)相對(duì)指數(shù)平滑的模型具有更好的靈活性;也證明了在合理的假設(shè)條件下,Peak-End模型是所建模型的特例。在偏好反轉(zhuǎn)研究方面,文獻(xiàn)在第3代前景理論的基礎(chǔ)上,針對(duì)個(gè)人主觀偏好,研究了愿意接受(WTA)、愿意支付(WTP)和Choice的偏好反轉(zhuǎn)問(wèn)題。研究表明,在WTA/WTP組和WTA/Choice組中,存在標(biāo)準(zhǔn)的偏好反轉(zhuǎn);在WTP/Choice組中存在非標(biāo)準(zhǔn)的偏好反轉(zhuǎn)。此外,文獻(xiàn)還發(fā)現(xiàn),中國(guó)人比美國(guó)人在獲取時(shí)表現(xiàn)得更具風(fēng)險(xiǎn)喜好,而在損失時(shí)更風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避。2.5模糊決策研究不確定性決策與風(fēng)險(xiǎn)決策的根本區(qū)別在于對(duì)隨機(jī)變量分布的認(rèn)識(shí)程度不同,由此,對(duì)隨機(jī)變量分布的認(rèn)識(shí),是決策的基礎(chǔ)性問(wèn)題。關(guān)于分布密度估計(jì)的相合性,文獻(xiàn)提出了非線性廣義phi-混合樣本的分布密度函數(shù)和非線性回歸(預(yù)測(cè))函數(shù)的非參數(shù)估計(jì),系統(tǒng)地研究了估計(jì)的相合性及收斂速度,給出了各種寬容的條件。關(guān)于分布密度估計(jì)的漸近正態(tài)性,文獻(xiàn)在新的廣義條件下,提出了非線性廣義al-pha-混合樣本的分布密度函數(shù)的非參數(shù)估計(jì),研究了估計(jì)量的漸近正態(tài)性,不僅改進(jìn)了之前文獻(xiàn)中已有的線性/混合序列下的結(jié)論,而且首次建立了之前文獻(xiàn)中未涉及的非線性/非al-pha-混合序列下分布密度估計(jì)漸近正態(tài)性的各種簡(jiǎn)單條件。模糊決策是不確定性決策的分支之一。文獻(xiàn)取得的主要成果為:1對(duì)現(xiàn)有模糊集排序方法進(jìn)行了系統(tǒng)分類(lèi)和比較,建立了模糊集排序的基本原則,提出了新的模糊集排序方法。2以新的模糊集排序方法為基礎(chǔ),建立了模糊多屬性決策與模糊群決策的加權(quán)平均模型和折衷模型,導(dǎo)出了2類(lèi)模型的解釋性算法。3研究了多目標(biāo)規(guī)劃的模糊求解程序,建立了含非線性隸屬函數(shù)模糊多目標(biāo)規(guī)劃的轉(zhuǎn)換模型。4研究了模糊多目標(biāo)規(guī)劃的非模糊轉(zhuǎn)換法則,提出了綜合型模糊規(guī)劃的一般算法。5完成了模糊決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)。文獻(xiàn)研究了將協(xié)調(diào)平均算子拓展到模糊環(huán)境的情形,定義了模糊加權(quán)協(xié)調(diào)平均算子、模糊有序加權(quán)協(xié)調(diào)平均算子和模糊混合協(xié)調(diào)平均算子,建立了基于模糊混合協(xié)調(diào)平均算子的多屬性群決策模型,研究了網(wǎng)絡(luò)鏈路權(quán)值為三角模糊數(shù)時(shí)的最短路徑問(wèn)題。粗糙集決策是一種不確定性決策。學(xué)者從二元關(guān)系出發(fā),建立了運(yùn)用粗集理論研究多準(zhǔn)則決策分析問(wèn)題的框架體系［３１］。以基于粗集理論的歸納學(xué)習(xí)技術(shù)為基礎(chǔ),運(yùn)用多種智能技術(shù),針對(duì)不同類(lèi)型的多準(zhǔn)則決策問(wèn)題建立反映決策者偏好的模型,提出了決策矩陣和決策函數(shù)的概念。文獻(xiàn)對(duì)基于軟計(jì)算技術(shù)的不確定性決策方法進(jìn)行了系統(tǒng)的研究,建立了信息系統(tǒng)中知識(shí)粒度的公理化方法,給出了知識(shí)粒度與信息熵之間的關(guān)系,統(tǒng)一了完備信息系統(tǒng)與非完備信息系統(tǒng)中不確定性度量的相關(guān)結(jié)果;建立了粒度序、多粒度意義下的不確定性決策模型;提出了基于正向近似、逆向近似與屬性劃分的準(zhǔn)則約簡(jiǎn)方法與決策規(guī)則獲取算法;給出了決策信息系統(tǒng)與非完備決策信息系統(tǒng)中決策規(guī)則集的性能評(píng)價(jià)方法;探索了粗糙集、概念格與決策樹(shù)相關(guān)融合技術(shù),建立了基于閉標(biāo)記格的關(guān)聯(lián)規(guī)則獲取方法,提出了基于粗糙集與屬性值聚類(lèi)的決策樹(shù)算法。不確定性決策中的應(yīng)急決策是決策科學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn),國(guó)家自然科學(xué)基金資助應(yīng)急決策的項(xiàng)目數(shù)明顯增加。近年來(lái),管理科學(xué)部有一個(gè)重大研究計(jì)劃專門(mén)資助該領(lǐng)域的研究。2.6決策管理方面決策科學(xué)在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)管理的諸多方面得到廣泛的應(yīng)用研究,如能源開(kāi)發(fā)與利用、投資分析、化學(xué)配方等。在排污治理決策方面,文獻(xiàn)將總量分配作為一個(gè)長(zhǎng)期激勵(lì)手段、并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研究我國(guó)排污申報(bào)制度的改進(jìn),以提高污染源信息質(zhì)量,并針對(duì)污染物允許排放總量的分配特點(diǎn),研究應(yīng)用同質(zhì)可分離物品分配的拍賣(mài)或仲裁的方法和模型,并利用計(jì)算復(fù)雜性來(lái)研究和分析相應(yīng)方法的防操縱性和對(duì)排污者的激勵(lì)性。在保險(xiǎn)決策應(yīng)用方面,文獻(xiàn)分析了道德風(fēng)險(xiǎn)與逆向選擇的概念及其產(chǎn)生機(jī)理,闡釋了最優(yōu)保險(xiǎn)契約設(shè)計(jì)的基本思想。文獻(xiàn)建立了多個(gè)夸大風(fēng)險(xiǎn)損失的索賠欺詐博弈模型,分析了保險(xiǎn)雙方的博弈策略選擇及其可能達(dá)到的均衡,給出了滿足保險(xiǎn)人零期望利潤(rùn)約束的保險(xiǎn)定價(jià)公式。在金融市場(chǎng)與投資決策方面,文獻(xiàn)研究了一般風(fēng)險(xiǎn)決策行動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)度量及其在投資決策中的應(yīng)用,建立了規(guī)范化期望效用和信息熵的風(fēng)險(xiǎn)度量及決策模型,并在證券投資決策中進(jìn)行應(yīng)用研究,為投資者提供了有效的投資決策方法。文獻(xiàn)界定了中國(guó)機(jī)構(gòu)投資者的概念,從行為金融的視角,揭示了中國(guó)機(jī)構(gòu)投資者的風(fēng)險(xiǎn)形成機(jī)理,并構(gòu)建了中國(guó)機(jī)構(gòu)投資者集成風(fēng)險(xiǎn)管理的方法。在客戶管理決策方面,文獻(xiàn)研究了一套保留價(jià)值客戶,提升低價(jià)值客戶的定性、定量模型,提出了一套評(píng)估客戶挽留價(jià)值和挽留策略的模型與方法,并應(yīng)用于在客戶交易行為預(yù)測(cè)方面,構(gòu)建了客戶流失預(yù)警的ADTreeLogit模型。文獻(xiàn)拓展了傳統(tǒng)客戶流失預(yù)測(cè)模型,分別考察引入屬性選擇、特征提取和特征選擇方法、可解釋性的基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化方法、集成學(xué)習(xí)方法后,建立了新的預(yù)測(cè)模型,并基于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手反擊效應(yīng)存在性,建立了客戶挽留價(jià)值計(jì)算模型。文獻(xiàn)假設(shè)客戶的購(gòu)買(mǎi)過(guò)程為泊松過(guò)程,流失時(shí)間為幾何分布,恢復(fù)時(shí)間為指數(shù)分布,證明了在上述假設(shè)下,客戶的活躍、流失變化過(guò)程為一穩(wěn)態(tài)兩狀態(tài)連續(xù)時(shí)間馬爾可夫鏈,并稱其為層級(jí)間歇泊松模型。同時(shí),進(jìn)一步假設(shè)客戶的購(gòu)買(mǎi)率、流失率和恢復(fù)率均存在差異性,分別服從伽馬分布、貝塔分布和伽馬分布,設(shè)計(jì)了一個(gè)馬爾可夫鏈蒙特卡洛算法來(lái)對(duì)以上模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì),推導(dǎo)了客戶購(gòu)買(mǎi)數(shù)量期望、客戶所處狀態(tài)的概率、客戶未來(lái)一段時(shí)間購(gòu)買(mǎi)數(shù)量的期望等分析方法的常用公式?？傊?文獻(xiàn)從客戶購(gòu)買(mǎi)行為分析出發(fā),從多階段、延遲回報(bào)的角度分析營(yíng)銷(xiāo)行為與客戶關(guān)系及客戶購(gòu)買(mǎi)行為的動(dòng)態(tài)關(guān)系,建立了客戶個(gè)體層級(jí)的決策支持模型。在產(chǎn)品決策方面,文獻(xiàn)研究了多類(lèi)產(chǎn)品擴(kuò)散的營(yíng)銷(xiāo)策略優(yōu)化理論,研究表明:多類(lèi)產(chǎn)品擴(kuò)散過(guò)程中本身存在著相互影響;綜合考慮有無(wú)供給約束限制下,免費(fèi)商品贈(zèng)送等營(yíng)銷(xiāo)策略和消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)行為影響時(shí),得出促銷(xiāo)策略與價(jià)格策略分別采用會(huì)影響多類(lèi)新產(chǎn)品的擴(kuò)散,兩者結(jié)合使用的效果最佳;消費(fèi)者行為同樣會(huì)對(duì)產(chǎn)品擴(kuò)散過(guò)程和營(yíng)銷(xiāo)策略的采用產(chǎn)生較大影響;產(chǎn)品在兩地市場(chǎng)擴(kuò)散時(shí)促銷(xiāo)策略的采用會(huì)發(fā)生變化。文獻(xiàn)引入“保鮮努力”的概念到新鮮產(chǎn)品的供應(yīng)鏈決策優(yōu)化和協(xié)調(diào)機(jī)制中。研究發(fā)現(xiàn),保鮮努力不僅影響新鮮產(chǎn)品的供給數(shù)量,而且影響其銷(xiāo)售需求。在軍事決策應(yīng)用方面,學(xué)者對(duì)艦艇編隊(duì)防空目標(biāo)威脅開(kāi)展了目標(biāo)威脅評(píng)估的數(shù)學(xué)表示、目標(biāo)威脅評(píng)估的模糊多屬性決策與模糊多屬性群體決策方法、艦艇編隊(duì)防空對(duì)抗的模糊多人對(duì)策理論等方面的研究,發(fā)現(xiàn)了一些涉及合理性目標(biāo)威脅評(píng)估模型的公理化條件及關(guān)鍵性問(wèn)題解的存在性、唯一性、穩(wěn)定性條件［４２］。在應(yīng)急決策應(yīng)用研究方面,文獻(xiàn)研究了當(dāng)供應(yīng)鏈面對(duì)突發(fā)事件,決策者如何制定最優(yōu)應(yīng)急決策并設(shè)計(jì)契約激勵(lì)機(jī)制來(lái)協(xié)調(diào)供應(yīng)鏈。文獻(xiàn)研究了應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的應(yīng)急互助契約問(wèn)題,對(duì)突發(fā)事件下“集成式應(yīng)急系統(tǒng)”、“分散式應(yīng)急