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出版者:上海科学技术出版社

作者:胡毓达

出品人:

页数:171

译者:

出版时间:1970-1

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787547800362

丛书系列:优化与决策

图书标签:

• 数学
• 思维
• 学习
• 决策分析
• 多目标优化
• 运筹学
• 管理科学
• 工程优化
• 数学模型
• 系统工程
• 决策支持系统
• 优化算法
• 复杂系统

《多目标决策》 引言 在现代社会的复杂性日益增加的今天，我们每天都面临着各种各样的决策。这些决策往往不是单一维度的，而是涉及多个相互关联、甚至可能相互冲突的目标。无论是个人在职业选择、财务规划上的考量，还是企业在产品研发、资源分配上的权衡，抑或是政府在政策制定、环境保护上的权衡，都呈现出“多目标”的特征。如何在这种多目标、多约束的环境下，做出最优或至少是令人满意的决策，一直是困扰决策者们的核心难题。 《多目标决策》一书，正是为了系统性地梳理和解答这一普遍存在的难题而诞生的。本书并非提供一套放之四海而皆准的“秘籍”，而是深入浅出地剖析了多目标决策的本质、挑战与方法论，旨在为读者构建一个清晰的决策思维框架，并提供一系列切实可行的分析工具。我们希望通过本书，帮助读者认识到复杂决策的内在逻辑，掌握科学的决策步骤，最终提升决策的质量和效率，从而在个人成长、事业发展乃至社会进步中做出更明智的选择。 第一部分：多目标决策的基石 第一章：何为决策？决策的本质与演进 本章将首先界定“决策”的概念，从最基础的层面理解其定义、要素以及在人类活动中的核心地位。我们将回顾决策理论的发展历程，从早期朴素的经验主义到理性决策模型，再到认知偏差和行为经济学的出现，展现决策研究如何随着人类对自身行为和环境的认识加深而不断演进。重点将阐述，为何在信息不对称、资源有限、目标不确定或冲突的情况下，单纯的单一目标优化已不足以应对现实的复杂性，由此引出多目标决策的必要性。我们将通过生动的案例，例如个人如何选择职业道路，企业如何决定投资方向，来直观展现决策的本质。 第二章：多目标决策的内涵与挑战 本章将深入探讨“多目标决策”的核心概念。我们将分析多目标决策与单目标决策的区别，强调其在多个评价标准上的综合考量。书中将详细列举和分析多目标决策中常见的挑战，包括但不限于： 目标冲突性： 不同目标之间可能存在的制约关系，例如追求利润最大化与环境保护的冲突，在资源分配上的此消彼长。 目标权重分配的困难： 如何量化和确定不同目标之间的相对重要性，以及不同决策者在权重分配上的差异。 信息的完整性与不确定性： 决策过程中可能面临信息缺失、模糊或未来不确定的情况。 决策主体的多样性： 不同的决策主体（个人、团队、组织）可能持有不同的偏好和价值观。 计算复杂性： 随着目标和方案数量的增加，穷举法变得不切实际，需要更高级的分析方法。 我们将通过图示和实例，如城市规划中交通、环境、经济等多方面目标的协调，来生动展示这些挑战的实际体现。 第三章：多目标决策的理论基础与模型概览 本章将为读者构建一个多目标决策的理论框架。我们将介绍多目标决策领域的一些基础性理论，例如帕累托最优性（Pareto Optimality）的概念，解释其在寻找非劣解集中的重要作用。我们将简要概述几种经典的、具有代表性的多目标决策模型，例如： 加权和法 (Weighted Sum Method)： 如何将多个目标转化为一个单一的、加权的总目标函数。 ε-约束法 (ε-Constraint Method)： 如何将部分目标作为约束条件，优化其他目标。 目标规划法 (Goal Programming)： 如何设定目标值，并最小化与目标值的偏差。 多属性效用理论 (Multi-Attribute Utility Theory, MAUT)： 如何通过效用函数来衡量不同方案在多个属性上的表现。 本章的目的是让读者对多目标决策的理论体系有一个初步的认识，了解不同模型在解决问题上的侧重点和适用场景，为后续章节的学习奠定基础。 第二部分：多目标决策的实践方法 第四章：目标集的识别与量化 成功的决策始于清晰地定义问题和目标。本章将指导读者如何系统地识别决策中涉及的所有相关目标。我们将提供一套系统性的方法，帮助决策者从复杂的现实情境中剥离出关键的、可衡量的目标。内容将包括： 头脑风暴与访谈： 引导读者通过各种方式收集潜在目标。 目标分解与层级化： 将宏观目标分解为更具体、更易于操作的子目标。 SMART原则的应用： 确保目标是具体的（Specific）、可衡量的（Measurable）、可实现的（Achievable）、相关的（Relevant）和有时间限制的（Time-bound）。 如何进行目标量化： 针对不同类型（定量、定性）的目标，探讨有效的量化方法，例如设定绩效指标（KPIs）、评分标准等。 目标一致性检查： 确保所识别的目标之间不存在根本性的逻辑矛盾，或能通过后续方法进行协调。 例如，在“选择新办公地点”的决策中，我们将展示如何识别出“租金成本”、“通勤便利性”、“办公空间大小”、“环境舒适度”、“周边配套设施”等多个目标，并探讨如何对这些目标进行量化，例如用月租金、通勤时间（分钟）、每平方米面积、空气质量指数、便利店数量等来表示。 第五章：方案的生成与评估 在明确了目标之后，关键在于生成足够多且具有多样性的备选方案，并对其进行系统性的评估。本章将聚焦于这一过程： 创新方案的产生： 探讨各种激发创意、产生备选方案的方法，例如设计思维、类比法、逆向思维等。 方案的边界约束： 如何在满足资源、技术、政策等硬性约束的前提下生成方案。 多维度评估体系的构建： 如何基于第四章确定的量化目标，为每个方案在每个目标上进行打分或量化评价。 帕累托前沿的初步探究： 通过散点图或简单的矩阵，初步展示不同方案在多个目标上的权衡关系，帮助理解“非劣解”的概念。 敏感性分析的引入： 预示如何在一个目标表现优异的方案，在另一个目标上可能表现不佳，为后续权衡做好铺垫。 我们将以“选择一家航空公司进行商务差旅”为例，展示如何产生“经济型”、“舒适型”、“时间优先型”等不同方案，并从“票价”、“飞行时间”、“座位舒适度”、“航班准点率”等多个角度进行评估。 第六章：加权评估法与决策权重确定 本章将详细讲解“加权和法”这一在实践中应用广泛的模型。核心在于如何科学地确定各个目标的权重。我们将深入探讨： 权重的概念与重要性： 阐释权重如何反映目标的重要性差异，以及权重分配的合理性直接影响决策结果。 确定权重的常用方法： 专家判断法： 通过访谈、问卷等方式收集专家意见。 德尔菲法 (Delphi Method)： 一种结构化的专家集体判断技术，用于达成共识。 层次分析法 (Analytic Hierarchy Process, AHP)： 一种系统性的、定量的决策分析方法，通过两两比较来确定权重。我们将详细介绍AHP的构建过程、判断矩阵的构建、特征向量的计算以及一致性检验。 熵权法 (Entropy Weight Method)： 一种基于信息熵原理，客观地确定指标权重的数学方法，适用于评价指标之间存在信息量差异的情况。 加权和法的计算流程： 如何将评估矩阵与权重向量进行运算，得出每个方案的总得分。 结果的解释与局限性： 分析加权和法的优势，以及其对权重敏感性、目标线性叠加假设的局限。 本书将详细解析AHP的步骤，并用图示和算例说明如何通过AHP计算出各目标的权重。 第七章：约束优化与目标规划 本章将转向另一种重要的多目标决策思路：将部分目标设定为硬性约束，同时优化其他目标。 ε-约束法详解： 如何将一个或多个目标设定为预设的上限或下限（ε值），然后在此约束下优化其他目标。我们将展示如何通过线性规划或其他优化算法来实现ε-约束法的求解。 目标规划法 (Goal Programming) 的应用： 介绍如何设定各目标的“目标值”或“期望值”，并最小化“负偏差”（未达标）和“正偏差”（超额）的加权和。我们将介绍不同类型目标规划模型（如最小最大化偏差、最小化总偏差等）及其求解方法。 与加权法的比较： 分析ε-约束法和目标规划法在处理目标冲突和优先级方面的独特优势，以及它们与加权法的适用场景差异。 我们将通过一个企业生产计划的例子，展示如何利用ε-约束法来满足最低利润要求，同时最大化市场份额；或通过目标规划法来平衡生产成本、产品质量和交货时间等多个目标。 第三部分：高级主题与未来展望 第八章：模糊决策与不确定性下的多目标决策 现实世界中的许多目标和信息都带有模糊性和不确定性。本章将介绍如何处理这类问题。 模糊集合理论基础： 简要介绍模糊集合的概念，如何用隶属度函数来描述模糊概念（如“高效”、“低成本”）。 模糊多目标决策模型： 如何将模糊逻辑应用于目标量化、方案评估和权重确定过程中。例如，模糊加权和法，利用模糊数进行计算。 蒙特卡洛模拟在不确定性分析中的应用： 如何通过随机抽样来模拟不确定因素的影响，评估方案在不同场景下的表现，并得到风险度量（如均值、方差、置信区间）。 风险规避与风险偏好： 如何在决策中考虑决策者对风险的态度。 我们将通过一个投资组合选择的例子，展示如何处理“市场回报率波动”、“利率不确定性”等模糊和不确定的因素。 第九章：群决策下的多目标问题 许多重要的决策是在群体中完成的。本章将探讨群体决策的复杂性。 群体偏好聚合： 如何将多个个体成员的偏好或评价聚合为一个整体的群体偏好。我们将介绍一些经典的聚合方法，如投票机制、平均法、共识法等。 群体中的冲突解决： 如何识别和处理群体成员之间在目标、权重或方案上的分歧。 决策的公平性与效率： 探讨如何在保证群体决策效率的同时，兼顾个体成员的满意度和决策的公平性。 群体决策支持系统 (GDSS) 的作用： 介绍技术如何在群体决策中发挥辅助作用。 我们将分析一个委员会选择科研项目的案例，展示如何处理不同专家在项目重要性评估上的差异，并通过某种机制达成一致。 第十章：决策的实施、监控与反馈 本书不仅关注决策的制定，更强调决策的落地和效果评估。 决策实施的规划： 如何将选定的最优方案转化为具体的行动计划，包括资源分配、人员安排、时间表等。 决策效果的监控： 如何建立有效的监控机制，跟踪决策实施的进展，收集关键绩效数据。 反馈回路的建立： 如何根据监控结果，及时调整实施策略，或为未来的决策提供经验教训。 应对决策失误： 当决策结果不如预期时，如何进行分析、反思，并采取补救措施。 本章强调，决策是一个持续的过程，而非一次性的事件。 第十一章：多目标决策的未来趋势与应用展望 本章将对多目标决策领域的发展进行展望，并探讨其在更广泛领域的应用潜力。 人工智能与机器学习在多目标决策中的融合： 探讨如何利用AI和ML技术来提升方案生成、目标识别、权重分配以及模型求解的智能化水平。 大数据与可视化在决策中的作用： 如何利用大数据分析来提供更丰富的决策依据，并借助可视化工具来清晰地呈现复杂的多目标权衡关系。 伦理、可持续性与社会责任的多目标考量： 探讨在日益强调企业社会责任和可持续发展的背景下，多目标决策如何更好地融入伦理和价值观的考量。 跨学科的应用： 展望多目标决策在工程、管理、金融、医疗、环保、社会科学等各个领域更广泛的创新应用。 结语 《多目标决策》全书旨在为读者提供一套系统性的思考框架和实践工具，帮助大家在面对复杂、多维度的决策挑战时，能够更加从容、自信地做出高质量的决策。我们相信，通过学习和实践本书介绍的理论与方法，每一位读者都能提升自身的决策能力，在个人与事业的道路上，不断走向更优的未来。

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有点科普读物的感觉。。。

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