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智能決策理論與方法

作者：編者:畢功兵|責編:陳會迎
出版社：科學
ISBN：9787030746658

出版日期：2024/08/01
裝幀：平裝
頁數：408

人民幣：RMB 88 元售價：元

內容大鋼

本書以人工智慧的發展為契機，以決策理論與方法為核心，闡述了決策分析方法與機器學習、神經網路等人工智慧演算法。全書大致可分為三大部分，第一部分主要介紹貝葉斯決策、多目標決策、多屬性決策、序貫決策、行為決策、知識發現與數據挖掘以及群決策等決策理論；第二部分介紹解決各類決策問題的基本人工智慧演算法，主要包括群智能演算法、機器學習、神經網路與深度學習等；第三部分介紹決策理論與人工智慧相結合的實踐應用，即智能決策支持系統。各章均配有習題，大部分習題根據管理中的實際問題編撰，注重解決實際問題。本書內容由淺入深，旨在幫助讀者理解智能決策這一決策模式。
本書可供進行決策分析或從事人工智慧相關工作的人員閱讀，也可作為高等院校管理科學與工程、信息管理與信息系統等相關專業學生的教材或參考書。

作者介紹

編者:畢功兵|責編:陳會迎
畢功兵，中國科學技術大學教授、博士生導師，中國科學技術大學國際金融研究院數字產業研究中心主任。中國優選法統籌法與經濟數學研究會理事會理事、第十屆常務理事，中國運籌學會隨機服務與運作管理分會理事會理事、第五屆秘書長。主要從事決策分析、物流與供應鏈金融研究。主持國家自然科學基金重點項目、安徽省重點研發攻關項目，在《Omega》《European Journal of Operational Research》《Annals of Operations Research》等SCI期刊發表學術論文40余篇。獲第二、三屆全國百篇優秀管理案例獎，2017年安徽省科學技術獎一等獎，2019年安徽省教學成果一等獎，2021年入選安徽省學術和技術帶頭人。

第1章  貝葉斯決策
  1.1  貝葉斯定理
  1.2  貝葉斯決策問題及基本方法
  1.3  貝葉斯決策信息的價值
  課後習題
第2章  多目標決策
  2.1  多目標決策的概念及特點
  2.2  多目標決策問題的效用函數
  2.3  多目標決策問題的解
  2.4  多目標決策方法
  課後習題
第3章  多屬性決策
  3.1  多屬性決策指標體系
  3.2  多屬性決策方法
  3.3  隨機多屬性決策方法
  課後習題
第4章  序貫決策
  4.1  單目標確定性序貫決策問題
  4.2  單目標隨機性序貫決策
  4.3  多目標序貫決策
  課後習題
第5章  行為決策
  5.1  行為決策概述
  5.2  行為決策理論發展歷程
  5.3  行為決策研究理論
  5.4  行為決策模型及應用
  課後習題
第6章  知識發現與數據挖掘
  6.1  數據的快速發展
  6.2  知識發現與數據挖掘相關理論
  6.3  數據挖掘的應用——商務智能
  課後習題
第7章  群決策
  7.1  群決策概述
  7.2  社會選擇函數
  7.3  社會福利函數
  7.4  群決策方法
  課後習題
  案例分析
第8章  群智能演算法
  8.1  群智能演算法產生的背景及其分類
  8.2  遺傳演算法
  8.3  粒子群演算法
  8.4  蟻群演算法
  8.5  人工蜂群演算法
  8.6  螢火蟲演算法
  8.7  布穀鳥搜索演算法
  課後習題
第9章  機器學習
  9.1  機器學習的發展歷程

  9.2  機器學習研究基礎
  9.3  機器學習演算法分類
  9.4  機器學習主要演算法
  9.5  機器學習的應用
  課後習題
第10章  神經網路與深度學習
  10.1  神經網路概述
  10.2  深度學習概述
  課後習題
第11章  智能決策支持系統及其應用
  11.1  決策支持系統
  11.2  智能決策支持系統
  11.3  智能決策支持系統的應用
  課後習題
參考文獻

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