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周献中 著

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• 决策支持系统
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• 人工智能
• 运筹学
• 系统工程
• 建模与仿真
• 大数据分析
• 信息融合
• 作战指挥

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118081893

商品编码：1027671751

出版时间：2012-09-01

作  者:周献中 著作 定  价:85 出 版 社:国防工业出版社 出版日期:2012年09月01日 页  数:250 装  帧:精装 ISBN:9787118081893 ●第1章 决策与辅助决策概述
●1．1 决策
●1．1. 1 基本概念
●1．1．2 决簋的系统认知
●1．1. 3 决策理论的发
●1．2 辅助决策基本概念与相关技术
●1. 2．1 辅助决策
●1. 2．2 辅助决策的相关技术
●1. 3 辅助决策系统
●1. 3．1 辅助决策系统的发展
●1．3. 2 传统辅助决策系统体系结构
●1. 3. 3 辅助决策系统的定义与研究话题
●1. 3. 4 建立辅助决策系统的不同切入点
●1. 3．5 辅助决策系统部件与w曲的相互影响
●第2章 指挥自动化系统中的辅助决策
●2．1 指挥自动化与指挥自动化系统
●2．1．1 基本概念
●2．1．2 指挥自动化系统的演变
●2．1. 3 指挥自动化系统与“四域”
●2．2 指挥自动化系统对辅助决策的需求
●部分目录

内容简介

    《指挥自动化系统辅助决策技术》共7章。靠前章是决策与辅助决策概述，为全书提供概念基础；第2章介绍指挥自动化系统中辅助决策的需求、内涵、特点及辅助决策系统的目标与任务、组成与要素、结构与体系等，突出军事辅助决策系统的特殊性和复杂性：第3章是对指挥自动化系统中常用的基本辅助决策模型及求解技术的简要描述和讲的复杂决策问题形式化描述，基于贝叶斯网和模糊理论的复杂决策问题建模方法及有关的复杂决策问题的求解技术等内容，可为非（半）结构化决策问题求解提供模型和算法支撑；第5章介绍辅助决策系统总体设计技术，包括基于MAS的辅助决策系统、基于研讨厅的辅助决策系统等的架构和设计，重点描述了基于服务的辅助决策系统的设计模式，可为未来一体化决策系统的研发设计提供理论支撑；第6章结合指挥自动化系统中辅助决策技术的新需求，详细描述了一种基于服务架构的未来一体化辅助决策平等

决策支持系统与优化理论在现代管理中的应用 图书简介 本书聚焦于现代组织管理中，特别是复杂环境下的决策支持系统（DSS）的构建、优化及其在实际运营中的应用。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的决策理论到前沿的智能优化算法，旨在为管理者、系统分析师和研究人员提供一套全面且深入的知识体系。 第一部分：决策理论基础与决策环境分析 本部分首先追溯了经典决策理论的演变，包括理性决策模型、有限理性模型（如卡尼曼与特沃斯基的展望理论）以及行为经济学对传统决策假设的挑战。我们深入探讨了在不确定性、模糊性和风险并存的复杂情境下，如何构建有效的决策框架。 决策结构剖析： 详细分析了程序化决策、非程序化决策与半程序化决策的特征与适用场景。重点讨论了决策的层次结构——战略层、战术层和操作层决策的差异化需求。 环境扫描与预警机制： 阐述了如何利用外部环境扫描技术（如PESTEL分析的扩展模型）来识别潜在的机遇和威胁。引入了基于情景规划（Scenario Planning）的工具集，用以模拟极端事件对组织决策流程的冲击，并建立多维度的风险矩阵。 信息质量与认知偏差： 探讨了信息在决策链中的核心作用，包括信息的有效性、及时性与完整性。着重分析了常见的认知偏差（如确认偏误、锚定效应）如何扭曲数据的解释，并提出通过结构化研讨和反向验证机制来减轻这些偏差的策略。 第二部分：决策支持系统的架构与构建 本部分是全书的核心，详细阐述了构建高效决策支持系统的工程方法论和技术栈。我们摒弃了对单一工具的盲目推崇，转而强调系统的集成性、可扩展性和用户中心的设计理念。 DSS的系统模型： 系统地介绍了DSS的经典组成部分——模型库、数据管理子系统、知识库和用户界面。重点对比了基于模型的DSS、基于数据的DSS（Data-Driven DSS）与基于知识的DSS（Knowledge-Based DSS）的优劣势和集成路径。 数据集成与处理： 探讨了从异构数据源中抽取、转换和加载（ETL）数据的技术，特别是针对大规模、高速度、多样化数据的“大数据”环境下的数据治理策略。介绍了数据仓库（Data Warehouse）和数据湖（Data Lake）在支持决策分析中的区别和协同作用。 模型库的构建与维护： 深入剖析了不同类型的分析模型在DSS中的部署。这包括但不限于时间序列预测模型、回归分析模型、模拟仿真模型（如蒙特卡洛模拟）以及网络分析模型。强调了模型验证、校准和版本控制的重要性。 交互式界面设计（UI/UX for Decision Makers）： 界面设计不仅仅是美学问题，更是效率问题。本章讨论了如何设计直观的仪表板（Dashboards），如何利用可视化技术（如地理空间分析、拓扑图、平行坐标图）来揭示数据背后的复杂关系，使用户能够快速理解分析结果并进行“假设分析”（What-If Analysis）。 第三部分：优化理论与复杂问题求解 现代决策往往需要从大量可行方案中选出最优解，本部分集中于数学优化方法论在实际决策中的应用。 线性与非线性规划： 详述了线性规划（LP）、整数规划（IP）和混合整数规划（MIP）在线性资源分配、生产计划和供应链路径优化中的应用案例。对于非线性问题，介绍了梯度下降法和拉格朗日乘子法的基本思想及其在非凸优化中的挑战。 启发式与元启发式算法： 鉴于许多现实问题（如旅行商问题、复杂的排班问题）属于NP-hard问题，本书着重介绍了求解近似最优解的策略。详细讲解了遗传算法（GA）、模拟退火（SA）和粒子群优化（PSO）等元启发式算法的机制、参数设置及在调度优化中的实际部署。 多目标决策分析（MCDA）： 现实中的决策很少只有一个目标。本章系统介绍了处理相互冲突目标的方法，包括帕累托最优前沿的识别，以及诸如AHP（层次分析法）、TOPSIS和熵权法等综合评价技术，指导决策者在不同权重下权衡取舍。 第四部分：高级分析与智能集成 本部分展望了决策支持系统未来的发展方向，即与人工智能和机器学习技术的深度融合。 机器学习在预测中的集成： 讨论了如何利用监督学习（如随机森林、梯度提升机）和无监督学习（如聚类分析）的结果直接作为DSS模型库的输入或输出。重点关注模型的可解释性（Explainable AI, XAI）在决策环境下的必要性。 专家系统与知识工程的复兴： 探讨了如何将领域专家的隐性知识通过规则集或语义网络的形式嵌入到系统中，以增强对非结构化问题的处理能力。这对于诊断性决策（如设备故障诊断）尤为关键。 动态适应性决策框架： 介绍了如何利用强化学习的基本概念来构建能够根据实时反馈调整其策略和参数的半自治决策模块。这超越了传统的静态优化模型，使系统具备了对环境变化的动态响应能力。 结论与实践展望 全书通过一系列详细的案例研究（涵盖供应链优化、金融风险评估、公共资源配置等），将理论与实践紧密结合。我们强调，成功的决策支持系统不是一个孤立的软件，而是一个需要持续迭代、人机协同的动态管理工具。本书旨在培养读者系统思维、量化分析能力，并最终提升组织在复杂动态环境下做出更快速、更优决策的能力。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在尝试构建一个宏大的理论体系时，却在核心的“人机交互”层面出现了重大的逻辑断裂。书中花了大量篇幅论述计算的复杂性与数据分析的深度，似乎将决策自动化视为一个纯粹的算法优化问题。然而，对于“指挥”这一活动本质而言，信息传递的有效性、指挥官的信任建立、以及系统输出如何被人类有效地理解和采纳，才是决定成败的关键。这本书对用户界面（UI/UX）在复杂决策支持中的作用讨论得极其肤浅，仿佛只要将最优解以文本形式输出，任务就算完成了。这种对人类认知负荷和决策心理学的漠视，使得整本书的理论基础显得单薄而脆弱。一个无法有效与操作者沟通的“智能”系统，无论其后台模型多么精妙，都注定会因为缺乏信任而被弃用。这本书更关注“机器能做什么”，而非“人如何与机器协作以达成最佳决策”，这使得它在探讨人本要素的现代决策技术领域中，显得极其不合时宜。

评分☆☆☆☆☆

这本书，坦率地说，完全没抓住我。我原本是想找一本能深入剖析现代战场指挥体系中，如何运用尖端信息技术来优化决策流程的著作。翻开目录，看到那些高深莫测的术语堆砌，心里还抱有一丝期待，以为里面会有关于实时态势感知、多源数据融合以及人机协同决策模型的精彩论述。然而，阅读过程中我发现，它似乎更热衷于描述那些基础的、甚至有些过时的系统架构概念，对于“辅助决策”这一核心环节的阐述，流于表面，缺乏实质性的技术洞察和实际案例支撑。我期待的，是那种能让我手心冒汗、感受到未来战争脉搏的深度分析，而不是一本停留在理论框架搭建阶段的教科书式概述。例如，关于如何处理认知偏见在自动化系统反馈中的影响，或者更前沿的强化学习在动态资源分配中的应用，书中几乎没有提及。这让我感觉，这本书的作者可能对当前自动化技术前沿的发展速度估计不足，或者说，他撰写此书的年代，已经远远落后于实际的科研进展了。对于一个追求实战化、前沿化的读者来说，这无疑是一种煎熬。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格，简直是一场文字的迷宫探险，而且不是那种引人入胜的寻宝之旅，更像是被困在了一片冗长而重复的逻辑循环中。我读到的是一种极其学院派、甚至有些故作高深的叙述方式，仿佛作者生怕别人不了解他引用的每一个理论的“渊源”，于是大量篇幅被用来追溯那些在我看来早已是公认常识的学术起源。每当我认为即将触及核心内容时，叙述总会急转弯，拐入对术语定义和概念区分的无休止的纠缠。举个例子，关于“可靠性”和“鲁棒性”的辨析，本可以一句话点明在特定工程环境下的侧重点，书中却用了好几页来引用不同学派的观点，最终得出的结论也无甚新意。这种写作手法，极大地拖慢了阅读节奏，让读者很难建立起对整体框架的清晰认知。我需要的是清晰、简洁、直击痛点的分析，而不是在浩如烟海的脚注和引文中迷失方向。这本书更像是一份详尽的文献综述，而非一本面向实际应用的、能指导行动的技术专著。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，就像是作者站在一个遥远的、略微过时的信息制高点上，俯瞰着当前的实践领域，然后写下了一份关于“应该如何做”的理论蓝图，却完全没有沾染到一丁点儿现实操作中的油污和烟火气。它通篇充斥着对“理想状态”的描摹——完美的实时数据流、零延迟的反馈机制、完全理性的操作者——这些描述听起来很美，却与我日常在复杂、嘈杂、充满不确定性的实际环境中进行系统部署和维护的经验相去甚远。我真正需要的，是如何在带宽受限的情况下进行数据降维处理，如何处理传感器故障导致的决策偏差，以及如何平衡系统的自治程度与人工干预的优先级。这些实践中的“硬骨头”问题，在书中几乎找不到立足之地。它更像是一份五十年前的科幻小说草稿，充满了美好的愿景，却缺少了解决现实问题的技术工具箱。对于一线工程师和架构师而言，这本书提供的指导价值，几乎可以忽略不计。

评分☆☆☆☆☆

从排版和设计来看，这本书简直是对现代出版美学的公然挑战。作为一本关于高科技决策系统的书籍，其视觉呈现竟然如此保守和沉闷，让人提不起精神去深入研读。内页的字体选择，那种缺乏对比度和呼吸感的宋体（或类似的衬线体），在长时间阅读中对眼睛造成了不小的负担。更令人费解的是图表的处理：那些本应是信息浓缩精华的流程图和架构示意图，往往因为分辨率低下、线条拥挤不清，甚至配色方案选用了低对比度的灰度调，使得原本复杂的信息被进一步扭曲和模糊化。我尝试去理解书中某个关键算法的并行处理机制时，不得不对着那张模糊不清的方框图反复眯眼揣摩，这完全违背了技术书籍追求信息高效传达的初衷。一本关乎“自动化”与“效率”的书，其自身的物理形态却充满了低效与滞涩感，这本身就是一种莫大的讽刺。阅读体验的低劣，直接影响了对内容深度的感知，很多精彩的论点可能就这样被糟糕的呈现方式埋没了。