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基于Markov链的网络决策分析方法 刘奇志 著 专业科技 文轩网
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基于Markov链的网络决策分析方法
《基于Markov链的网络决策分析方法》介绍了一种新的决策方法——基于有限状态齐次Markov链的网络决策分析方法,该方法改进了传统的层次分析/网络分析方法,将决策准则与方案分别处理,用有向图定义决策准则及准则之间的支配关系,通过两两比较量化支配关系,用Markov链的状态转移概率矩阵表达支配关系。新方法强调了支配关系的合成,给出了两种合成模型,定义了决策问题的解,研究了专享解的存在条件及求解算法。最后一章从应用的角度分析了网络决策分析方法的特点、适用范围及使用技巧,并介绍了两个有代表性的案例。 《基于Markov链的网络决策分析方法》可供高等院校运筹学、系统工程、管理工程等专业高年级本科生和研究生教学使用,也可供管理人员、工程技术工作者决策活动与自学参考。
刘奇志,空军指挥学院教授。1968年毕业于中国科学技术大学数学系,1981年获中国人民大学信息系硕士学位。长期从事运筹学、系统工程等领域的研究工作,应用构模优化、数据处理及软件工程技术解决实际问题。主持或作为主要成员参加科研项目20余项,曾获全国科学大会奖一项、中国科学院重大科技成果奖一项、国家科技进步三等奖一项、军队科技进步奖多项。曾任中国系统工程学会常务理事、副秘书长,现任中国运筹学会常务理事,享受国务院政府特殊津贴。
推论3.1在积合成层次分析方法中,如果用直接测量法获取属性值或用相对测量法获取属性值,且获取属性值的正互反方阵一致,则决策方案之间的优劣顺序不会因方案增加或减少而变化。 在使用积合成层次分析方法时,决策方案集合变化是否会引起方案优劣顺序的变化呢?不能简单地回答是或否。如果有的属性使用相对测量法,而比较方案得到的正互反方阵一致性太差,则可能会产生逆序。在使用积合成层次分析方法时,如果有的属性用相对测量法获取属性值出现了逆序,那究竟是积合成模型造成还是属性的相对测量的误差造成的?责任不好区分。但是如果使用相对测量法,保证获得属性值时的两两比较正互反方阵一致,则消除了属性值的测量误差,产生逆序的责任便容易辨别。推论3.1的结论保证,积合成层次分析方法在属性的测量值没有误差的情况下不会因决策方null
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