本书对决策支持系统的概念、决策问题建模与求解方法、决策问题的表达和分解技术等的理论基础进行了系统的阐述；在分析复杂决策问题的形式化、属性变量的获取、属性变量的形式化定义及贝叶斯网分解概述的基础之上，研究了基于蚁群优化算法、遗传算法、模拟退火算法的贝叶斯网分解方法；在分析面向决策问题的多Agent联盟形成机制和面向决策问题的网格资源与服务的数据挖掘方法和算法的基础上，研究了多Agent协同求解机制，包括多Agent系统的协作模式、形式化表达和模型结构与求解过程；在上述研究基础之上又开展原型系统开发与实证研究；最后系统地研究了供应链环境下基于智能决策方法的复杂决策问题的分析与求解和供应链环境下基于多Agent联盟的复杂决策问题的分析与求解。
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目录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状综述 3
1.3 网格技术概述 9
1.4 决策支持系统研究的新思路 21
1.5 基于网格资源与服务的智能决策方法的特色与创新 21
1.6 本章小结 22
参考文献 22
第2章 决策支持系统研究的理论基础 26
2.1 决策支持系统概述 26
2.2 决策问题建模与求解方法 33
2.3 多Agent技术与贝叶斯网技术 38
2.4 本章小结 50
参考文献 50
第3章 面向复杂决策问题的网格资源与服务模型 54
3.1 引言 54
3.2 复杂决策问题的表达与分解方法 55
3.3 网格资源与网格服务 57
3.4 基于本体的网格资源与网格服务模型 64
3.5 基于多Agent技术的网格资源与网格服务模型 74
3.6 本章小结 83
参考文献 83
第4章 基于网格资源与服务的数据挖掘方法 85
4.1 引言 85
4.2 面向复杂决策问题的多Agent联盟形成机制 86
4.3 面向复杂决策问题的网格资源与服务的数据挖掘方法 90
4.4 本章小结 106
参考文献 107
第5章 基于网格资源与服务的决策支持系统 108
5.1 引言 108
5.2 决策支持系统基本结构 108
5.3 供应链网格与网格环境下决策支持系统 119
5.4 原型系统开发 125
5.5 本章小结 134
参考文献 135
第6章 供应链环境下基于多Agent联盟的复杂决策问题的分析与求解 136
6.1 供应链环境下基于蚁群算法的多Agent联盟研究 136
6.2 供应链信任机制建模与仿真 164
6.3 基于多Agent系统的汽车供应链协商机制研究 178
6.4 本章小结 210
参考文献 211
第7章 供应链环境下基于智能决策方法的复杂决策问题的分析与求解 213
7.1 基于蚁群算法的汽车零部件循环取货车辆路径优化决策 213
7.2 汽车服务备件的多级库存建模与优化决策 240
7.3 本章小结 264
参考文献 265
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