第一专题 决策概述
1.1 决策的概念
1.2 决策的要素
1.3 决策问题的类型
1.4 决策的原则
1.5 决策的过程
习题
第二专题 确定型决策
2.1 概述
2.2 线性规划问题
2.2.1 线性规划问题的提出
2.2.2 线性规划问题的标准型
2.3 线性规划问题解的性质
2.3.1 线性规划问题解的基本概念
2.3.2 线性规划问题解的基本定理
2.4 线性规划问题的求解方法
2.4.1 线性规划问题的图解法
2.4.2 线性规划问题的单纯形法
2.4.3 单纯形法的进一步讨论
习题
第三专题 非确定型决策
3.1 风险型决策问题及其描述
3.1.1 风险型决策的期望值准则及其应用
3.1.2 决策树分析法
3.1.3 决策矩阵方法
3.1.4 风险型决策的灵敏度分析
3.2 贝叶斯决策
3.2.1 贝叶斯定理
3.2.2 贝叶斯决策的应用
3.3 不确定型决策准则
3.3.1 乐观决策准则
3.3.2 悲观决策准则
3.3.3 折中决策准则
3.3.4 后悔值决策准则
3.3.5 等概率决策准则
3.4 效用决策
3.4.1 效用函数的定义
3.4.2 基数效用函数与序数效用函数
3.4.3 效用函数曲线的构造
3.4.4 效用决策的应用
习题
第四专题 多目标决策
4.1 多目标决策的目标准则体系
4.1.1 目标准则体系的意义
4.1.2 目标准则体系的结构
4.1.3 评价准则和效用函数
4.1.4 目标准则体系风险因素的处理
4.2 接近理想点法
4.2.1 接近理想点法的步骤
4.2.2 接近理想点法的应用
4.3 层次分析法
4.3.1 层次结构模型
4.3.2 判断矩阵
4.3.3 层次结构权重排序过程
4.3.4 判断矩阵特征向量与最大特征值的近似计算
4.3.5 AHP的应用
习题
第五专题 模糊决策
5.1 模糊决策的理论基础
5.1.1 模糊数学的起源
5.1.2 模糊集合的定义
5.1.3 模糊集合的表示
5.1.4 模糊集合的运算
5.2 模糊综合评价法
5.2.1 模糊关系的定义
5.2.2 模糊关系的运算
5.2.3 模糊综合评价法的主要步骤
5.2.4 模糊综合评价法的应用
5.3 模糊层次分析法
5.3.1 模糊层次分析法的基本原理
5.3.2 基于模糊互补判断矩阵的FAHP
5.3.3 基于三角模糊函数的FAHP
5.3.4 模糊层次分析法的主要步骤
5.3.5 模糊层次分析法的应用
习题
第六专题 智能决策
6.1 智能决策的理论基础
6.1.1 智能决策的概念
6.1.2 智能决策的关键技术
6.1.3 最优化问题与最优化方法
6.1.4 智能决策的军事应用
6.2 基于遗传算法的智能决策
6.2.1 遗传算法的起源与发展
6.2.2 遗传算法的基本概念和术语
6.2.3 遗传算法的基本思想及基本过程
6.2.4 遗传算法的优缺点分析
6.2.5 遗传算法的应用
6.3 基于粒子群算法的智能决策
6.3.1 粒子群算法的基础
6.3.2 基本粒子群算法
6.3.3 标准粒子群算法
6.3.4 粒子群算法的优缺点分析
6.3.5 粒子群算法的应用
习题
第七专题 竞争型决策——博弈论
7.1 竞争型决策的基本概念
7.1.1 竞争型决策现象
7.1.2 竞争型决策相关理论的发展历史
7.1.3 竞争型决策的组成要素
7.1.4 竞争型决策的分类
7.2 完全信息静态博弈
7.2.1 基本概念
7.2.2 寻找均衡点的两种基本方法
7.2.3 两种特殊的均衡
7.2.4 纯策略纳什均衡
7.2.5 混合策略纳什均衡
7.3 完全且完美信息动态博弈
7.3.1 基本概念
7.3.2 子博弈完美纳什均衡
7.3.3 典型案例
习题
附录A 课程实验一 贝叶斯决策的MATLAB仿真
附录B 课程实验二 不确定型决策的MATLAB仿真
附录C 课程实验三 TOPSIS方法的MATLAB仿真
附录D 课程实验四 模糊综合评价法的MATLAB仿真
参考文献
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