属性值为区间数的多属性决策对象排序研究

多属性决策问题的实质利用已有决策信息,通过一定方式对备选方案进行排序和择优。针对属性值为区间数的多属性决策对象排序问题,首先,提出决策对象优势关系这一概念,再次,得出决策对象的优势关系与其属性值两端点的实数值之和存在等价关系;最后,利用属性值为区间数的多属性决策实例对该算法进行了实例分析,并利用优势关系对决策对象进行排序并择优。     

属性集容量确定的夹挤式测度模式及其推算模型

迄今,为解决多属性偏好关联决策属性集容量判断指数复杂性难题所提出的λ模糊测度模式与k-可加模糊测度模式,以及建构在它们之上的属性集容量确定的推算模型,尚存在着适用性差的技术不足。为此,以平衡容量判断的可操作性和容量推算的准确性为视角,提出了一种新容量测度模式,即关于容量判断与推算的夹挤式测度模式,并在此基础上通过引入决策者较易判断给出的容量序信息构建了相应的容量推算模型。基于数值模拟的对比分析表明：新模式不仅在应用可行性上高于k-可加模糊测度模式,而且从容量推算的准确性上看也明显优于λ模糊测度模式和k-可加模糊测度模式,因而对实际决策具有更强的适用性。     

目标导向层次分析方法

对含有抽象属性的多属性层次结构而言,层次分析法即AHP（包括DIS-AHP、ABS-AHP、IDE-AHP和SUP-AHP四种具体方法）会因比率比较基准缺失、权重内涵模糊不清或方案评价不保序而缺乏科学理性。为发展AHP,基于摆幅置权（SW）判断模式和多属性决策属性价值公度方法,首先给出了能为层次结构抽象属性上的SW判断提供支持的规约性多属性决策属性价值公度方法,然后由此并结合多属性价值理论给出了能够克服现有层次分析法内在缺陷的目标导向层次分析方法即ToAHP。相对于AHP,ToAHP在判断模式与权重内涵、方法建构的理论基础和相关假设检验、方案评价保序与其内在数理依据上具有明显的相对科学合理性。应用分析表明：在输入信息可比的条件下,ToAHP明显优于AHP的四种分析方法之中最具可信性的SUP-AHP方法。     

数据赋能驱动制造业企业实现敏捷制造案例研究

  世界经济的发展呼唤先进制造理念和制造技术,敏捷制造受到学者的广泛关注。制造业企业通过了解实现敏捷制造的过程机理,可以使其灵活地运用各种先进生产技术促成敏捷制造。然而,已有对制造业企业实现敏捷制造过程的研究缺少契合当前情景的视角以及完整、清晰的探究。         鉴于此,引入赋能概念,从数据驱动的视角对青岛酷特智能公司的研发、生产和营销3个阶段进行深入分析,结合扎根理论的3级编码技术,构建制造业企业通过数据赋能实现敏捷制造的过程模型。在已有研究基础上,构建敏捷制造的开放式概念框架,通过调研访谈、实地考察等方式获得分析数据,分析并构建制造业企业实现敏捷制造的过程模型,结合已有研究对该模型进行进一步讨论和完善。研究过程严格遵循理论构建的理论-实践-理论研究逻辑。         研究结果表明,企业的敏捷制造能力可以通过高效对接消费者需求与资源以及提高中间对接环节的效率来打造。从数据驱动视角看,数据化、标准化和联网化是制造业企业实现敏捷制造的核心所在。一方面,数据化和标准化可以提高数据的可接入性和流通性,减少制造加工环节的延缓;另一方面,联网化可以让需求数据直接对接企业的资源和制造过程的设备,进而实现资源的自动整合,打造企业高响应速度、高质量、低成本的供给。         从数据驱动视角构建的敏捷制造过程模型系统详细地解释了制造业企业通过数据赋能实现敏捷制造的过程,完善和拓展了关于敏捷制造的研究,为未来敏捷制造实证研究提供了一定的研究基础和启示。此外,为了给企业实践提供更加详细、明确的指导,给出基于数据赋能驱动制造业企业实现敏捷制造的实践指导步骤。     

语言多属性决策的目标规划模型

研究了只有部分属性权重信息、属性值以语言变量或不确定语言变量形式给出且决策者对方案有偏好信息的语言多属性决策问题.给出了语言变量和不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,定义了语言变量的偏离度概念.在属性值以1)语言变量和2)不确定语言变量,这两种形式给出的情形下,分别建立了一个基于偏离度的目标规划模型,并通过求解这两种模型分别获得相应的属性权重.然后对于情形1),利用语言加权平均(LWA)算子,对语言决策信息进行加权集成,继而对方案进行排序和择优;对于情形2),利用不确定语言加权平均(ULWA)算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优.最后进行了实例分析.     

对方案有偏好的不确定语言多属性决策方法

研究了属性权重完全未知、属性值和对方案的偏好值以不确定语言变量形式给出的不确定语言多属性决策问题。首先,引入不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,给出了不确定语言变量间的距离的概念。针对属性权重完全未知的情形,给出了求解权重的公式。然后,利用不确定语言加权平均算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优。最后进行了实例分析。     

混合学习法前向网络多属性储层参数预测

应用前向网络描述地震属性和储层参数间的非线性映射关系时，经典的误差反向传播算法存在收敛速度慢，易陷入局部极值等诸多不足。研究了融合粒子群优化算法和误差反向传播算法的混合学习法前向网络多属性储层参数预测技术。粒子群优化算法是一种群体随机搜索演化计算技术，具有较快的收敛速度和较强的全局搜寻能力；误差反向传播算法本质上是梯度下降算法，注重局部搜索。混合学习法为两种学习算法交替执行，首先以粒子群优化算法训练网络，当误差能量在规定的迭代次数内不再发生变化时，采用误差反向传播算法实现局部寻优。理论函数逼近测试和实际储层参数预测实验说明了混合学习法具有学习时间短、求解效率高、可靠性强的优点，具有良好的应用前景。     

“9·11”事件后美国与印度尼西亚军事关系的正常化

冷战时期，美国与印度尼西亚在大部分时间里保持着密切的军事关系。1991年帝力事件后，美国政府行政部门在国会的压力下中止了对印度尼西亚的军事援助。1999年8月东帝汶公投独立后，印度尼西亚军方及其支持的民兵对东帝汶进行了攻击，美国国会对两国军事关系进一步作出限制，两国军事关系跌入低谷。“9·11”事件后，随着亚太地区安全形势及力量平衡的微妙变化，美国政府行政部门积极推动恢复两国的军事关系，在印度尼西亚有巨大利益的美国大公司和印度尼西亚政府也都积极游说美国政府行政部门和国会。这些因素促使两国军事关系实现了正常化，美国全面恢复了对印度尼西亚的军事援助。     

邓小平与中美关系正常化

作为20世纪国际关系领域最引人注目的事件之一，中美关系正常化既是本世纪国际局势和中美两国国内形势发展变化的结果，也与中美两国领导人高瞻远瞩、审时度势的政治睿智和勇气密不可分。毛泽东、尼克松、周恩来、基辛格首先打破中美关系的坚冰，奠定了中美新型关系的坚实基础。邓小平在中美关系正常化的直接参与和决策过程中发挥了极其重要的作用，实现了毛泽东晚年为之奋斗的宏伟目标。     

萨特的"整体性"、"整体化"概念和他的"人学辩证法"

萨特认为,辩证运动来源于个体的多元复合的总体的"整体化","辩证法"应该是在人的个体实践的"整体化"活动中来理解."整体性"是经验可理论的个体实践的多元复合性关系及其结构的总体关联性,它是"整体化"的结果,也是"整体化"运动中具有惰性作用的暂时的调节性因素,它体现着个人的各种关系和结构,是可以通过触景生情的联想而予以把握的."整体化"是人的不断发展的多元复合性关系的实践及其过程,另方面它也是实践场域的运动,并且,这二者是相互规定和制约,使个人及其实践始终面向未来,从而构成历史的辩证法;同时,"整体化"也就是人的最根本的存在.个人是历史的施动者,同时他也是被整体化者.所以在萨特看来,辩证法也就是"人学辩证法".