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『簡體書』同济博士论丛——应急管理中不确定决策的双论域粗糙集理论与方法研究

書城自編碼: 3184143
分類: 簡體書→大陸圖書→管理一般管理學
作者: 孙秉珍,马卫民 著,伍江,雷星晖 编
國際書號(ISBN): 9787560869575
出版社: 同济大学出版社
出版日期: 2018-08-01


書度/開本: 16开

售價:NT$ 345

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內容簡介:
《应急管理中不确定决策的双论域粗糙集理论与方法研究同济博士论丛》以突发事件中具体的不确定性决策问题为基础研究对象,以双论域粗糙集理论与方法为主要理论工具,从理论分析和实际应用模型两个主要方面展开探讨。
《应急管理中不确定决策的双论域粗糙集理论与方法研究同济博士论丛》将双论域粗糙集理论应用于突发事件应急决策问题,具有一定创新性。
《应急管理中不确定决策的双论域粗糙集理论与方法研究同济博士论丛》可供高等院校经济管理专业师生、政府有关决策部门等阅读参考。
目錄
总序
论丛前言
前言
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 突发事件及其决策特征
1.3.1 突发事件的特征
1.3.2 突发事件应急决策的特征
1.3.3 基于传统决策理论的应急决策方法局限性分析
1.4 国内外研究现状
1.4.1 决策理论研究现状
1.4.2 突发事件应急决策研究现状
1.4.3 双论域粗糙集研究现状
1.5 研究目标和内容
1.5.1 研究目标
1.5.2 研究内容和结构
1.6 预备知识
1.6.1 模糊集
1.6.2 直觉模糊集
1.6.3 Pawlak粗糙集
1.6.4 变精度粗糙集
1.6.5 概率粗糙集
1.6.6 模糊粗糙集
1.6.7 双论域粗糙集
第2章 双论域相容模糊粗糙集及实时应急决策
2.1 引言
2.2 基于模糊相容关系的双论域粗糙模糊集
2.2.1 基于模糊相容关系的双论域粗糙模糊集
2.2.2 双论域程度粗糙模糊集
2.2.3 双论域变精度粗糙模糊集
2.3 基于模糊相容关系的双论域模糊粗糙集
2.4 基于模糊相容关系双论域模糊粗糙集的应急决策模型与方法
2.4.1 模型建立
2.4.2 应用算例
2.5 本章小结
第3章 双论域模糊粗糙集及应急物资需求预测
3.1 引言
3.2 双论域模糊粗糙集
第4章 双论域直觉模糊粗糙集及应急物资调度决策
第5章 双论域概率粗糙集及最优应急预案选择
第6章 软模糊粗糙集及应急预案评价模型
第7章 结论与展望
参考文献
后记
內容試閱
应急管理是近年来频发的突发事件催生的一个崭新学术研究领域,应急决策作为应急管理研究中的核心问题已初步形成了多学科交叉、多种决策理论与方法融合的基本研究框架和模式。本书围绕突发事件应急决策中的基本问题,充分考虑突发事件应急决策的信息不精确、不完备、决策对象特征难以定量刻画等特征,在系统研究双论域粗糙集理论的基础上建立了几类应急决策问题的不确定性决策模型与方法。本书综述了突发事件应急决策问题的特征以及与传统决策问题的区别,分析了传统决策理论运用于应急决策问题所面临的困难与不足,指出把粗糙集理论应用于应急决策问题的可行性及其优势。回顾了突发事件应急决策问题和双论域粗糙集理论的起源与发展并分析对比了国内外研究现状;介绍了本书所使用的基本概念和方法。在此基础上开展了如下几个方面的研究。
1.基于模糊相容关系的双论域模糊粗糙集及其应急决策模型
针对突发事件发生后第一时间内获取的不精确、不完备信息,决策者如何迅速地做出尽可能科学的实时应急决策这一问题,建立了基于模糊相容关系双论域模糊粗糙集的应急决策模型。从理论上系统地研究了基于模糊相容关系的双论域模糊粗糙集理论。与经典单个论域上的粗糙集理论类似,首先,研究了基于模糊相容关系的双论域粗糙模糊集,讨论了其数学性质及与其他双论域粗糙集的关系;同时在双论域框架下给出了其两种推广的形式:双论域程度粗糙模糊集和双论域变精度粗糙模糊集。其次,考虑到现实管理问题中存在模糊决策对象的情形,定义了基于模糊相容关系的双论域模糊粗糙集,并详细讨论了其数学性质。研究表明:基于模糊相容关系的双论域模糊粗糙集包含了双论域粗糙模糊集及其他各种推广的粗糙模糊集。在此基础上,通过定义突发事件集与突发事件影响因素一般性特征集之间的二元模糊关系,建立了基于相容关系双论域模糊粗糙集的实时应急决策模型;给出了其决策步骤和算法。同时利用一个突发事件实时决策的数值算例阐明了模型的应用过程。
2.应急物资需求预测的双论域模糊粗糙集方法
对于事先并不清楚特定突发事件应急救援物资的需求数量及需求结构的应急物资需求预测问题,建立了基于双论域模糊粗糙集的应急物资需求预测模型。这一模型建立的思想基础是已有关于应急物资需求预测研究的共同假设:拥有相似特征的突发事件具有相似的物资需求数量。依据不精确的决策信息把新发生突发事件用同类突发事件一般性特征集合上的模糊集表示,给出其在双论域模糊近似空间中的粗糙近似,结合经典运筹学中非确定型决策中的风险决策思想和模糊数学中的最大隶属度原理给出其最优决策。这一方法有效地避免了传统预测方法要求大样本数据且同分布,或者由于不同贴近度公式定义所产生预测结果的不一致性问题。

 

 

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