具体描述
《基于模糊信息的多属性决策理论与方法》内容简介：多属性决策是现代决策理论与方法研究的一个重要分支。其理论与方法在经济、管理、工程和军事等诸多领域都有着广泛的应用。随着社会、经济的发展，人们所考虑问题的复杂性、不确定性以及人类思维的模糊性在不断增强。在实际决策过程中，因所考虑问题的复杂性和决策者的个人偏好，决策者给出的模糊评价信息可能表现为区间数、三角模糊数、语言变量、不确定语言变量或直觉模糊数。《基于模糊信息的多属性决策理论与方法》采用定性分析与定量分析相结合、理论研究与实例分析相结合、不确定性模型与传统模型相融合的方法，对基于模糊信息的多属性决策问题的分析方法及其应用进行研究。
《前沿计算范式下的复杂系统建模与优化》 图书简介 聚焦当前计算科学与工程领域的核心挑战，本书系统深入地探讨了在不确定性、海量数据和高维度复杂背景下，如何构建高效、鲁棒的系统模型，并实施精确的优化控制策略。本书摒弃了传统基于精确数学模型的线性或凸优化方法，转而拥抱新兴的、更贴近现实复杂性的计算范式。 本书的核心贡献在于整合了拓扑数据分析（TDA）、深度强化学习（DRL）的迁移机制、以及概率图模型在因果推断中的最新进展，旨在为研究人员和高级工程师提供一套应对复杂系统决策困境的全新工具箱。 --- 第一部分：不确定性下的新型数据结构与表示 本部分重点关注如何从高维、噪声干扰严重的数据集中提取出具有拓扑意义的、抗干扰的内在结构信息，为后续的建模和决策提供更坚实的基础。 第一章：拓扑数据分析（TDA）在复杂网络中的应用基础 本章详细阐述了持续同调理论（Persistent Homology）的基本概念，包括Simplicial复形、过滤序列的构建，以及持久性图（Persistence Diagrams）的解读。着重探讨了如何利用这些拓扑不变量来描述动态网络结构（如社交网络、金融市场关联）的连通性、空洞和高阶结构。特别分析了拓扑特征与系统宏观性能（如信息传播效率、系统韧性）之间的定量关系，并介绍了降维技术在处理高维拓扑特征向量时的挑战与应对策略。 第二章：语义嵌入与知识图谱的融合表示 本章超越了传统的向量空间模型，探讨了如何利用先进的图嵌入技术（如Graph Attention Networks, GAT）来捕捉实体间的复杂关系，并将这些结构信息注入到决策模型中。内容涵盖了知识图谱的构建、多模态数据的知识融合，以及如何利用预训练的知识表示模型来解决数据稀疏性问题。我们提出了一种基于多视图学习的框架，用于在低资源场景下，维持知识图谱嵌入的稳定性和可解释性。 第三章：时间序列数据的动态演化建模 针对非平稳、非线性的时间序列数据（如环境监测、工业过程控制数据），本章引入了隐变量自回归模型（HVAR）和状态空间模型（SSM）的非线性扩展。重点讨论了如何利用贝叶斯推断方法，对模型中的不确定性参数进行量化评估，并特别关注了在存在测量误差和传感器故障时的鲁棒性估计技术。 --- 第二部分：面向非凸优化的高效学习算法 本部分的核心在于开发能够在非凸、高维优化景观中快速找到“足够好”解，而非必然收敛到全局最优解的决策算法。强调算法的收敛速度和实际工程可行性。 第四章：深度强化学习的机制迁移与领域适应 本章深入探讨了如何解决深度强化学习（DRL）模型在不同但相关的任务之间泛化能力差的问题。核心内容包括：元学习（Meta-Learning）在初始化策略网络中的应用，如何利用任务嵌入来指导策略网络的适应过程，以及基于不确定性量化（UQ）的探索策略，以确保在未知环境中决策的保守性。详细分析了Actor-Critic架构在处理高延迟反馈环境中的改进方案。 第五章：随机微分方程与基于梯度的进化策略 本章将优化问题视为一个随机演化过程。我们引入了随机微分方程（SDEs）来刻画参数空间中的随机扰动和演化路径，并在此基础上设计了随机梯度马尔可夫链蒙特卡洛（SGLD）算法的变体，以探索复杂目标函数。此外，还详细阐述了基于梯度的进化策略（PGPE），它利用策略梯度而非目标函数本身的值，来指导种群的搜索方向，特别适用于梯度不可导或计算成本过高的场景。 第六章：稀疏性与低秩约束下的模型压缩与加速 在实际工程部署中，模型尺寸和计算效率是关键瓶颈。本章侧重于通过引入结构化稀疏性和低秩近似来简化复杂模型。讨论了$L_1/L_2$范数约束的结合应用，以及张量分解技术（如Tucker和CP分解）在多维系统状态表示上的应用。重点分析了在模型压缩过程中，如何严格控制信息损失的界限，并确保决策性能的下降不超过预设的工程容限。 --- 第三部分：复杂系统的因果推断与可解释性决策 本部分关注决策的可靠性和可信赖性，即理解“为什么”做出某个决策，以及决策在不同干预下的潜在影响。 第七章：结构因果模型（SCM）与干预效应估计 本章系统介绍了Judea Pearl的结构因果模型框架，强调其在区分相关性与因果性方面的优越性。内容涵盖了Do-Calculus的基本规则，如何利用后门/前门准则识别混杂因素，并针对观测数据，提出了基于因果发现算法（如PC算法和LiNGAM）的混合方法，用以在缺乏随机对照实验的场景下，构建系统潜在的因果图。 第八章：基于图的因果表示学习与决策验证 结合TDA和因果图，本章探讨了如何利用数据的拓扑结构来验证或修正预设的因果假设。我们提出了一种基于图神经网络（GNN）的因果效应估计框架，该框架能够自动学习因果图中的潜在调节变量。此外，详细讨论了反事实推理（Counterfactual Reasoning）在模拟“如果当时采取不同行动”情景下的应用，为决策后的问责和系统审计提供理论支撑。 第九章：可解释性与鲁棒性的量化评估 本章讨论了在复杂的非线性模型中，如何量化其可解释性。引入了局部可解释模型无关解释（LIME）和Shapley Additive Explanations（SHAP）的局限性，并提出了针对高维决策边界的几何解释方法。在鲁棒性评估方面，聚焦于对抗性攻击的防御机制，特别是如何通过在训练过程中引入拓扑正则化项，使模型对输入数据的微小扰动或概念漂移具有天然的免疫力。 --- 本书特点： 前沿性强： 深度融合了拓扑学、概率图论和深度学习的最新交叉成果。 方法论扎实： 提供了大量可用于实际工程问题的算法推导和实现细节。 应用导向明确： 强调如何将理论框架应用于高维、不确定性极大的复杂工程和科学计算领域。 本书适合于计算数学、人工智能、系统工程、运筹学等领域的博士研究生、高级研究人员以及寻求突破传统建模瓶颈的工业界工程师阅读和参考。
作者简介
卫贵武，男，汉族，四川人梓潼人，重庆文理学院经济与管理学院副教授，西南交通大学经济管理学院博士，清华大学经济管理学院博士后。研究领域为管理决策理论与方法。
近五年，在Expert SystemswithApplication；Applied Soft Computing；International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence；International Journal of Uncertamty，Fuzziness，Knowledge-Based Systems；Knowledge—Based Systems；Knowledge andInformation Systems；Intemational Journal of Computational Intelligence Systems；Information等国外期刊及《中国管理科学》《系统工程学报》《运筹与管理》《管理学报》等国内期刊上共发表论文90余篇，其中，被SSCI收录1篇，被SCI收录12篇，被El收录60篇；主持或参与完成省部级以上课题4项。目前，正主持教育部人文社科规划基金项目1项、主持省级课题1项、参与国家自然科学基金项目1项。
目录信息
第1章 绪论 1.1 研究的问题与研究的意义 1.2 国内外研究现状 1.2.1 基于区间数多属性决策方法研究综述 1.2.2 基于三角模糊数多属性决策方法研究综述 1.2.3 基于语言信息多属性决策方法研究综述 1.2.4 基于不确定语言多属性决策方法研究综述 1.2.5 基于直觉模糊数多属性决策方法研究综述 1.3 本书的主要工作、研究方法和技术路线 1.3.1 本书的主要工作 1.3.2 本书的研究方法 1.3.3 本书的技术路线 第2章 基于区间数的多属性决策方法 2.1 对方案有偏好的区间数多属性灰色关联决策模型 2.1.1 决策理论与方法 2.1.2 算例分析 2.2 权重信息不完全的区间数多属性决策的GRA方法 2.2.1 决策理论与方法 2.2.2 算例分析 2.3 基于投影的区间数多属性决策方法 2.3.1 预备知识 2.3.2 决策理论与方法 2.3.3 算例分析 2.4 基于“奖优罚劣”的区间数多指标决策的TOPSIS方法 2.4.1 决策理论与方法 2.4.2 算例分析 2.5 基于三参数区间数的调和平均算子及在群决策中的应用 2.5.1 C-OWHA算子 2.5.2 CP-OWHA算子及其拓展 2.5.3 基于三参数区间数的多属性群决策方法 2.5.4 算例分析 第3章 基于三角模糊数的多属性决策方法 3.1 FOWHA算子及其在决策中的应用 3.1.1 预备知识 3.1.2 FOWHA算子 3.1.3 基于FOWHA算子的模糊多属性决策方法 3.1.4 算例分析 3.2 FIOWHA算子及其在群决策中的应用 3.2.1 FIOWHA算子 3.2.2 基于FWHA和FIOWHA算子的模糊多属性群决策方法 3.2.3 算例分析 3.3 对方案有偏好的模糊多属性决策的GRA方法 3.3.1 决策理论与方法 3.3.2 算例分析 第4章 基于二元语义的多属性决策方法 4.1 预备知识 4.2 基于二元语义的多属性群决策的灰色关联分析法 4.2.1 决策理论与方法 4.2.2 算例分析 4.3 基于二元语义的多属性群决策的投影法 4.3.1 决策理论与方法 4.3.2 算例分析 4.4 基于T-WHA和T-CWHA算子的二元语义多属性群决策法 4.4.1 基于二元语义的调和平均集结算子 4.4.2 决策理论与方法 4.4.3 算例分析 4.5 基于ET-WG和ET-OWG算子的二元语义多属性群决策方法 4.5.1 扩展的T-WG算子和T-OWG算子 4.5.2 群决策理论与方法 4.5.3 算例分析 4.6 基于ET-WHA和ET-OWHA算子的二元语义多属性群决策方法 4.6.1 ET-WHA和ET-OWHA算子 4.6.2 群决策理论与方法 4.6.3 算例分析 4.7 基于极大偏差的二元语义多属性群决策方法 4.7.1 决策理论与方法 4.7.2 算例分析 第5章 基于不确定语言的多属性决策方法 5.1 预备知识 5.2 不确定语言环境下基于ULHGM算子的群决策方法 5.2.1 ULHGM算子 5.2.2 决策理论与方法 5.2.3 算例分析 5.3 不确定语言多属性决策的组合方法 5.3.1 预备知识 5.3.2 确定属性权重的优化模型和算法 5.3.3 算例分析 5.4 对方案有偏好的不确定语言多属性决策方法 5.4.1 决策理论与方法 5.4.2 算例分析 5.5 不确定纯语言多属性群决策方法 5.5.1 UPLOwA算子和IUPLOwA算子 5.5.2 决策理论与方法 5.5.3 算例分析 5.6 本章小结第6章 基于直觉模糊集的多属性决策方法 6.1 预备知识 6.1.1 直觉模糊集的基本理论 6.1.2 区间直觉模糊集的基本理论 6.2 直觉模糊数多属性决策的两种偏差最大化方法 6.2.1 决策理论与方法 6.2.2 算例分析 6.3 区间直觉模糊数多属性决策的两种偏差最大化方法 6.3.1 决策理论与方法 6.3.2 算例分析 6.4 动态直觉模糊多属性决策 6.4.1 动态直觉模糊加权几何算子 6.4.2 动态直觉模糊多属性决策方法 6.4.3 不确定动态直觉模糊多属性决策方法 6.4.4 算例分析 6.5 基于诱导集结算子的直觉模糊多属性群决策方法 6.5.1 诱导的直觉模糊集结算子 6.5.2 基于诱导集结算子的直觉模糊多属性群决策方法 6.5.3 算例分析 6.6 基于诱导集结算子的区间直觉模糊多属性群决策方法 6.6.1 诱导的区间直觉模糊集结算子 6.6.2 基于诱导集结算子的区间直觉模糊多属性群决策方法 6.6.3 算例分析 6.7 对方案有偏好的直觉模糊数多属性决策方法 6.7.1 决策模型与方法 6.7.2 算例分析 6.8 对方案有偏好的区间直觉模糊数多属性决策方法 6.8.1 决策模型与方法 6.8.2 算例分析参考文献
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