本书把熵作为不确定性状态描述的有力工具引入现代科技和风险决策中,这一方法已经引起了全球学者的广泛关注。本书主要介绍管理决策基础、复熵决策理论、群决策熵和管理系统结构熵模型等相关基础理论与方法,并以大量案例为引擎,对管理决策过程、方法及其程序进行了全面的阐述与说明。
本书对决策支持系统的概念、决策问题建模与求解方法、决策问题的表达和分解技术等的理论基础进行了系统的阐述;在分析复杂决策问题的形式化、属性变量的获取、属性变量的形式化定义及贝叶斯网分解概述的基础之上,研究了基于蚁群优化算法、遗传算法、模拟退火算法的贝叶斯网分解方法;在分析面向决策问题的多Agent联盟形成机制和面向决策问题的网格资源与服务的数据挖掘方法和算法的基础上,研究了多Agent协同求解机制,包括多Agent系统的协作模式、形式化表达和模型结构与求解过程;在上述研究基础之上又开展原型系统开发与实证研究;*后系统地研究了供应链环境下基于智能决策方法的复杂决策问题的分析与求解和供应链环境下基于多Agent联盟的复杂决策问题的分析与求解。
克里斯·沃斯、塔尔·拉兹著的这本《强势谈判》介绍了,谈判策略之“大部分时候,让对方先出睥”1944年,电影导演比利·怀尔德想邀请的侦探小说家雷蒙德·钱德勒撰写《双重赔偿》的脚本。而那时的钱德勒对于好莱坞来说还是一个新人,他同意进行商谈。在与怀尔德以及电影制片人商谈的会议上,钱德勒开门见山提出了个预期报酬:每周150美元,并且需要3周的时间来完成。怀尔德和制片人几乎忍不住要放声大笑了,因为他们原本的计划是支付钱德勒每周750美元,并且认为他会需要1个月才能完成。当然最终钱德勒是幸运的,怀尔德和制片人认为他的才华和友谊甚于几百美元。那么,处在谈判中的你呢?要点:1.让对方先出牌容易获得幸运的结果。2.当你要对方定价时,要千万小心,你需要在心理上做好准备忍受个出价的风险。3.通过一个特定的数字锁定一个
克里斯·沃斯、塔尔·拉兹著的这本《强势谈判》介绍了,谈判策略之“大部分时候,让对方先出睥” 1944年,电影导演比利·怀尔德想邀请的侦探小说家雷蒙德·钱德勒撰写《双重赔偿》的脚本。而那时的钱德勒对于好莱坞来说还是一个新人,他同意进行商谈。在与怀尔德以及电影制片人商谈的会议上,钱德勒开门见山提出了个预期报酬:每周150美元,并且需要3周的时间来完成。 怀尔德和制片人几乎忍不住要放声大笑了,因为他们原本的计划是支付钱德勒每周750美元,并且认为他会需要1个月才能完成。当然最终钱德勒是幸运的,怀尔德和制片人认为他的才华和友谊甚于几百美元。 那么,处在谈判中的你呢? 要点: 1.让对方先出牌容易获得幸运的结果。 2.当你要对方定价时,要千万小心,你需要在心理上做好准备忍受个出价的风险。 3.通过一个
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本书主要从三个部分进行了系统论述,分别是研究工具与方法、个体决策、社会决策。本书从神经科学这一 前沿的视角出发,对管理决策及其机制进行系统解读与分析。 部分为研究工具与方法,主要介绍神经科学视角下管理决策使用到的理论与方法,包括功能磁共振成像技术、脑电技术、眼动追踪技术及遗传学等知识的系统介绍和说明;第二部分主要在个体决策层面,介绍跨期决策、风险决策、动机、强化学习的内容;第三部分以社会决策为主题,主要讨论共情与决策、信任、公平、从众、社会折现等议题。
《大数据环境下复杂大群体决策理论方法及应用》是在我国重大突发事件频繁发生的背景下,在系列 自然科学基金项目资助下研究成果的总结。《大数据环境下复杂大群体决策理论方法及应用》系统地分析了重大突发事件决策问题的特殊性和决策群体的特点,在此基础上提出了复杂大群体决策的概念,提出了复杂大群体决策理论框架,系统地阐述了面向重大突发事件复杂大群体决策模型、方法、支持平台及其应用,主要包括:复杂大群体决策理论框架、复杂大群体决策偏好结构分析方法、确定型偏好信息复杂大群体决策偏好集结方法、不确定型偏好信息复杂大群体决策偏好集结方法、复杂大群体应急决策偏好冲突协调方法、面向冲突的复杂大群体应急决策方法、复杂大群体应急决策风险形成与演化、大数据环境下面向风险的复杂大群体应急决策方法,以及复杂大群
在国家实施大数据战略、建设数字经济的大背景下,管理决策的过程和方式也在被重塑。期望人们能给出与理论相一致的理性偏好并不现实,然而制定有效决策需要使偏好尽可能合乎理性。本书在规范性决策理论框架下,从个体偏好与群体偏好的合理性和可靠性视角出发,系统探讨了大群体决策的理论与方法,包括社会选择理论、判断矩阵的理性度量与决策方法、聚类分析方法、偏好演化与舆情动力学模型。全书共分12章,每一章的方法均辅以经典的算例说明其具体应用过程,章末对本章主题的最新进展进行了简要评述。
《大数据环境下复杂大群体决策理论方法及应用》是在我国重大突发事件频繁发生的背景下,在系列 自然科学基金项目资助下研究成果的总结。《大数据环境下复杂大群体决策理论方法及应用》系统地分析了重大突发事件决策问题的特殊性和决策群体的特点,在此基础上提出了复杂大群体决策的概念,提出了复杂大群体决策理论框架,系统地阐述了面向重大突发事件复杂大群体决策模型、方法、支持平台及其应用,主要包括:复杂大群体决策理论框架、复杂大群体决策偏好结构分析方法、确定型偏好信息复杂大群体决策偏好集结方法、不确定型偏好信息复杂大群体决策偏好集结方法、复杂大群体应急决策偏好冲突协调方法、面向冲突的复杂大群体应急决策方法、复杂大群体应急决策风险形成与演化、大数据环境下面向风险的复杂大群体应急决策方法,以及复杂大群