决策智能理论与方法研究

随着大数据应用的普及,特别是人工智能技术的突破,促使决策范式从信息化向智能化升级转型.以大数据解析和混合智能为核心技术支撑的决策智能,正处于萌芽阶段,已逐渐受到学术界、政府部门和产业界的重视,相关研究对实施科技强国战略具有重要意义.结合国家自然科学基金委管理科学部"十四五"规划相关领域的前期专家讨论意见,本文凝练出该领...     

基于Excel的经济管理预测与决策实验体系设计

本文基于现阶段经济与管理专业需要加强实践性教学环节的要求,构建了"数据+模型+决策"的实验教学体系,采用Excel作为基本建模与计算工具,帮助学生了解经济管理中遇到的问题,并掌握解决问题的基本方法和思路.本文主要设计与经济管理预测与决策相关的6个实验项目,通过上机实验,加强学生对所学知识的综合应用,加强理论教学与实践教学环节的联系和衔接,从知识结构上保证课程体系的系统性和完整性.     

中国决策理论与方法研究的资助与进展分析

针对国家自然科学基金委员会管理科学部管理科学与工程学科历年来资助决策理论与方法研究领域的项目进行统计和分析,总结了该领域项目资助的进展及其已取得的研究成果,以期给该领域学者的未来研究提供一些参考和启发,促进中国决策科学研究的进一步发展。     

基于遗传算法的装备采购决策优化研究

在装备采购中,由于需求单位地域分布和担负的任务各不相同,对装备的品种、数量、时限要求也就不一样,如何使装备采购科学化、合理化,是一个涉及多变量、多目标的复杂系统问题。在综合考虑装备采购各项因素的基础上,构建多约束条件下的多目标模糊指派模型,提出了基于遗传算法的解决方案,最后通过案例进行仿真实验,验证该算法的可行性和有效性,解决了采用传统优化方法难以解决的装备采购优化决策问题。     

单件小批生产的接受订货决策与计划优化

本文以提高单件小批生产企业的经济效益为目标，应用系统科学理论和接受订货决策与计划优化的方法。此方法克服了过去在研究生产计划优化时，忽视市场因素变化的缺陷，通过接受订货初选－－预排计划－－订货决策－－计划优化这一循环，实现了生产与市场的衔接，使企业的生产计划真正成为可行的优化计划。     

基于自适应系数和粒子群优化算法的风速预测研究

风速预测对并网风力发电系统的运行有重要意义。本文搜集了原始风速数据,采用一阶自适应系数法进行风速预测,并使用粒子群优化算法优化参数,引入平均绝对百分比误差和均方根误差评价预测效果。实践证明,这种混合预测模型取得了良好的预测效果。     

基于价值链的管理会计决策方法研究

随着信息时代的来临和社会经济的不断发展,基于会计决策方法的研究也被给予了更多的重视和关注。现如今价值链分析已经成为管理会计的重要方法之一;然而在国内基于价值链对管理会计的研究基本还局限于基础理论的阐述以及方法的描述,没有形成一套系统的思想体系。本文以研究价值链和管理会计的关系为基点,采用客观的多种模式进行分析,并最终对企业内部的价值链进行一个有效的研究和探讨,希望以此能对基于价值链的管理会计决策方法研究提供帮助。     

基于人工智能的隐含波动率的敏感度的研究

隐含波动率是指在市场中观察的期权价格所蕴涵的波动率。不同种类的期权价格对波动率的敏感度不同,本文建立了小波神经网络和遗传算法相结合的模型,将期权按钱性进行分类,提出了加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过遗传算法来求取不同种类期权的隐含波动率的最优权重。在香港衍生品市场的实证中表明,本文所提出的模型要优于传统的Black-Scholes模型和其它在本文中提到的神经网络模型。     

基于人工神经元网络的建筑工程造价预测方法研究

本文系统分析了建筑工程造价影响因素,确定了建筑工程分类特征集,训练集,学习模型,给出了人工神经元住宅造价预测实例。     

The Emergence of Artificial Intelligence as a Reference Discipline for Decision Support Systems Research

It is timely and appropriate to examine both philosophical and pragmatical issues associated with formalizing the adoption of artificial intelligence as a reference discipline for decision support systems research. This paper reflects on where we were when the first special issue of Decision Sciences on expert systems and decision support systems was published, addresses the dynamics of what has taken place subsequent to the publication of that first special issue, sets forth a proposition to stimulate ongoing dialog with respect to synergies between the decision support system research agenda and the research agenda of the artificial intelligence discipline, and demonstrates how the papers appearing in this follow-up special issue of Decision Sciences are representative of an emerging, challenging, and exciting new decision support systems era.     

基于人工智能贷款风险分类的系统设计

近年提出的贷款风险五级分类法,需考虑财务、非财务、现金流量、信用支持及逾期时间等诸方面要素的影响.由于涉及有定量因素也有定性因素分析,这给处理分类问题带来一定的复杂性.为此本文探讨将人工智能技术中的神经网络和专家系统应用于贷款风险分类研究.文中用BP神经网络进行财务分析,而运用专家系统采用"规则组"的知识表示策略,对其它诸因素及分类综合进行了分析.从而得出了最终的贷款风险分类等级.     

一种基于改进粗糙集的R&D中止决策方法

提出了一种改进粗糙集的R&D项目的中止决策方法,该方法应用向量空间理论知识在一定程度上改进了粗糙集中属性约简以及规则提取的算法,解决了R&D项目中止决策中产生的样本较小时粗糙集属性约简计算量大和特征提取规律不明显的问题,同时根据以往同类R&D项目失败或成功的经验作为学习样本,识别R&D项目的类别,从而做出中止还是继续进行的决策。最后以重庆市某大型企业近几年的R&D项目进展情况为实例,使用该方法和支持向量机两种方法进行了计算,对该方法进行了可行性和有效性验证。     

基于学习向量量化LVQ神经网络的财务危机预警研究

应用学习向量量化LVQ神经网络方法,以近期14个数据作为财务危机预警建模样本和测试样本,建立了财务危机的预警模型,经过对样本的反复训练和学习,得到了较好的预测结果.研究结果表明:LVQ神经网络是一种非线性映射模式,在指标间相关度较高、呈非线性变化,或数据缺漏不全等情况下仍可得到比较满意的结果.因此是一种比较理想的预测方法,具有广泛的适用性和较高的推广价值.     

基于熵理论的建设项目参与者多目标协同群决策模型

建设项目参与者之间的协同决策是项目参与者协同管理的本质要求。目前,在建设过程中还存在工作效率低、超预算、超工期、安全事故时有发生等弊病,这些弊病的产生和建设项目参与者之间的缺乏合作、信任和有效的信息有密切关系。建设项目参与者协同管理的目的之一就是要协调业主、总承包商、分包商、供应商等建设项目参与者之间的决策,做到参与者的群(协同)决策,降低或消除上述弊病,提高项目建设绩效,协同决策还是避免建设项目参与者群决策的双边际效应、减少不确定性、提高决策理性的有效途径,是建设项目参与者协同管理的重要体现。本文使用熵理论中的熵权及相对熵,构建了建设项目参与者协同决策的多目标群决策模型。