基於雙重服務的複雜系統決策流程算法與模型研究

《基於雙重服務的複雜系統決策流程算法與模型研究》是依託南京理工大學，由劉健擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於雙重服務的複雜系統決策流程算法與模型研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：劉健
• 依託單位：南京理工大學

項目摘要

針對現有決策支持系統在使用過程中人是系統服務被動的接受者，系統產生的結果與使用者理想中的決策方案大相逕庭，以及系統的可靠性不強等問題，擬基於人是決策系統的服務對象及提升決策效能的關鍵要素的觀點，提出基於雙重服務（計算機提供的服務和人需求的服務）的複雜系統決策流程算法與模型研究，探討融入人多種偏好的偏好技術模型的特點、描述方式、參數及參數體系，研究決策任務驅動的動態分解策略與求解流程及不同偏好決策群體的協調策略，解決偏好約束下的決策指標約簡和決策對象推薦算法，利用過程挖掘技術提取決策流程與決策者社會關係網路，通過網路推理建立偏好模型的自學習自適應技術，進一步最佳化偏好模型，基於衝突分析原理研究基於群體滿意度最大、整體最優的多級協調複雜信息集結模型，切實提高決策系統的人性化服務功能與決策可靠性，為大型複雜產品研製過程中最優質量管理控制方案的優選決策提供支持。

結題摘要

該項目針對現有決策支持系統在使用過程中人是系統服務被動的接受者，系統產生的結果與使用者理想中的決策方案大相逕庭，以及系統的可靠性不強等問題，基於人是決策系統的服務對象及提升決策效能的關鍵要素的觀點，提出基於雙重服務（計算機提供的服務和人需求的服務）的複雜系統決策流程算法與模型研究。 該項目主要從下面幾個方面開展研究工作：①根據人的偏好特徵，探討融入人多種偏好的決策模型的描述方式、構建技術與方法；②針對不同風險偏好類型的決策者構建相應的預期理論模型，借鑑前景理論解決期望值相同數據不同情形下不確定數據的擇優與排序問題；③針對決策表中含有大量指標的決策問題，分別從主觀和客觀角度提出“先對決策者分類再求解的決策流程”與“邊求解邊對決策者分類的決策流程”及其相應的決策模型，研究決策任務驅動的動態分解策略與求解流程及不同偏好決策群體的協調策略，提出不同風險偏好類型決策者分類決策的情形，解決偏好約束下的決策指標約簡與決策對象的擇優排序問題，為大數據時代決策者做出快速且科學合理的決策結果提供有價值的決策方案；④通過衝突分析與博弈論研究基於風險偏好差異性決策者共存時群體滿意度最大、整體最優的多級協調複雜信息集結模型，以風險偏好差異性決策者共存的情形為例，提出基於決策結果公平效用最大化的角度提出新的信息融合模型構建算法；⑤根據時間日誌信息中決策活動在決策者之間相互轉移的角度，基於過程挖掘技術借鑑鄰接矩陣方法，構建決策活動預測模型和決策者社會關係網路，提取決策者之間的相互影響程度，以此為基礎，發現並確定實際決策過程與理想化決策過程之間的不同之處，從而對實際決策過程進行檢查、調整、修改或重新設計；⑥針對決策者在某些決策指標存在的心理閾值的情形，首先從中間型、成本型和效用型角度分別構建相應的決策滿意度函式確定決策者其在每個屬性上的局部滿意度，以此為基礎，研究基於決策者心理閾值的決策目標調整，提出基於決策者滿意度的賦權算法與信息集結算法，得到備選方案的綜合評價值並排序擇優，提高決策系統的人性化服務功能與決策可靠性。 本項目綜合考慮人的多種偏好與現有的決策過程相結合，提出了多種新的決策流程算法及相應的模型，為大型複雜產品研製過程中最優質量管理控制方案的優選決策提供支持，並為大數據時代的管理與決策方法研究提供了一定的理論指導。