指揮自動化係統輔助決策技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周獻中 著

圖書標籤:

• 指揮自動化
• 決策支持係統
• 軍事信息係統
• 人工智能
• 運籌學
• 係統工程
• 建模與仿真
• 大數據分析
• 信息融閤
• 作戰指揮

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118081893

商品編碼：1027671751

齣版時間：2012-09-01

作  者:周獻中 著作 定  價:85 齣 版 社:國防工業齣版社 齣版日期:2012年09月01日 頁  數:250 裝  幀:精裝 ISBN:9787118081893 ●第1章 決策與輔助決策概述
●1．1 決策
●1．1. 1 基本概念
●1．1．2 決簋的係統認知
●1．1. 3 決策理論的發
●1．2 輔助決策基本概念與相關技術
●1. 2．1 輔助決策
●1. 2．2 輔助決策的相關技術
●1. 3 輔助決策係統
●1. 3．1 輔助決策係統的發展
●1．3. 2 傳統輔助決策係統體係結構
●1. 3. 3 輔助決策係統的定義與研究話題
●1. 3. 4 建立輔助決策係統的不同切入點
●1. 3．5 輔助決策係統部件與w麯的相互影響
●第2章 指揮自動化係統中的輔助決策
●2．1 指揮自動化與指揮自動化係統
●2．1．1 基本概念
●2．1．2 指揮自動化係統的演變
●2．1. 3 指揮自動化係統與“四域”
●2．2 指揮自動化係統對輔助決策的需求
●部分目錄

內容簡介

    《指揮自動化係統輔助決策技術》共7章。靠前章是決策與輔助決策概述，為全書提供概念基礎；第2章介紹指揮自動化係統中輔助決策的需求、內涵、特點及輔助決策係統的目標與任務、組成與要素、結構與體係等，突齣軍事輔助決策係統的特殊性和復雜性：第3章是對指揮自動化係統中常用的基本輔助決策模型及求解技術的簡要描述和講的復雜決策問題形式化描述，基於貝葉斯網和模糊理論的復雜決策問題建模方法及有關的復雜決策問題的求解技術等內容，可為非（半）結構化決策問題求解提供模型和算法支撐；第5章介紹輔助決策係統總體設計技術，包括基於MAS的輔助決策係統、基於研討廳的輔助決策係統等的架構和設計，重點描述瞭基於服務的輔助決策係統的設計模式，可為未來一體化決策係統的研發設計提供理論支撐；第6章結閤指揮自動化係統中輔助決策技術的新需求，詳細描述瞭一種基於服務架構的未來一體化輔助決策平等

決策支持係統與優化理論在現代管理中的應用 圖書簡介 本書聚焦於現代組織管理中，特彆是復雜環境下的決策支持係統（DSS）的構建、優化及其在實際運營中的應用。全書結構嚴謹，內容涵蓋瞭從基礎的決策理論到前沿的智能優化算法，旨在為管理者、係統分析師和研究人員提供一套全麵且深入的知識體係。 第一部分：決策理論基礎與決策環境分析 本部分首先追溯瞭經典決策理論的演變，包括理性決策模型、有限理性模型（如卡尼曼與特沃斯基的展望理論）以及行為經濟學對傳統決策假設的挑戰。我們深入探討瞭在不確定性、模糊性和風險並存的復雜情境下，如何構建有效的決策框架。 決策結構剖析： 詳細分析瞭程序化決策、非程序化決策與半程序化決策的特徵與適用場景。重點討論瞭決策的層次結構——戰略層、戰術層和操作層決策的差異化需求。 環境掃描與預警機製： 闡述瞭如何利用外部環境掃描技術（如PESTEL分析的擴展模型）來識彆潛在的機遇和威脅。引入瞭基於情景規劃（Scenario Planning）的工具集，用以模擬極端事件對組織決策流程的衝擊，並建立多維度的風險矩陣。 信息質量與認知偏差： 探討瞭信息在決策鏈中的核心作用，包括信息的有效性、及時性與完整性。著重分析瞭常見的認知偏差（如確認偏誤、錨定效應）如何扭麯數據的解釋，並提齣通過結構化研討和反嚮驗證機製來減輕這些偏差的策略。 第二部分：決策支持係統的架構與構建 本部分是全書的核心，詳細闡述瞭構建高效決策支持係統的工程方法論和技術棧。我們摒棄瞭對單一工具的盲目推崇，轉而強調係統的集成性、可擴展性和用戶中心的設計理念。 DSS的係統模型： 係統地介紹瞭DSS的經典組成部分——模型庫、數據管理子係統、知識庫和用戶界麵。重點對比瞭基於模型的DSS、基於數據的DSS（Data-Driven DSS）與基於知識的DSS（Knowledge-Based DSS）的優劣勢和集成路徑。 數據集成與處理： 探討瞭從異構數據源中抽取、轉換和加載（ETL）數據的技術，特彆是針對大規模、高速度、多樣化數據的“大數據”環境下的數據治理策略。介紹瞭數據倉庫（Data Warehouse）和數據湖（Data Lake）在支持決策分析中的區彆和協同作用。 模型庫的構建與維護： 深入剖析瞭不同類型的分析模型在DSS中的部署。這包括但不限於時間序列預測模型、迴歸分析模型、模擬仿真模型（如濛特卡洛模擬）以及網絡分析模型。強調瞭模型驗證、校準和版本控製的重要性。 交互式界麵設計（UI/UX for Decision Makers）： 界麵設計不僅僅是美學問題，更是效率問題。本章討論瞭如何設計直觀的儀錶闆（Dashboards），如何利用可視化技術（如地理空間分析、拓撲圖、平行坐標圖）來揭示數據背後的復雜關係，使用戶能夠快速理解分析結果並進行“假設分析”（What-If Analysis）。 第三部分：優化理論與復雜問題求解 現代決策往往需要從大量可行方案中選齣最優解，本部分集中於數學優化方法論在實際決策中的應用。 綫性與非綫性規劃： 詳述瞭綫性規劃（LP）、整數規劃（IP）和混閤整數規劃（MIP）在綫性資源分配、生産計劃和供應鏈路徑優化中的應用案例。對於非綫性問題，介紹瞭梯度下降法和拉格朗日乘子法的基本思想及其在非凸優化中的挑戰。 啓發式與元啓發式算法： 鑒於許多現實問題（如旅行商問題、復雜的排班問題）屬於NP-hard問題，本書著重介紹瞭求解近似最優解的策略。詳細講解瞭遺傳算法（GA）、模擬退火（SA）和粒子群優化（PSO）等元啓發式算法的機製、參數設置及在調度優化中的實際部署。 多目標決策分析（MCDA）： 現實中的決策很少隻有一個目標。本章係統介紹瞭處理相互衝突目標的方法，包括帕纍托最優前沿的識彆，以及諸如AHP（層次分析法）、TOPSIS和熵權法等綜閤評價技術，指導決策者在不同權重下權衡取捨。 第四部分：高級分析與智能集成 本部分展望瞭決策支持係統未來的發展方嚮，即與人工智能和機器學習技術的深度融閤。 機器學習在預測中的集成： 討論瞭如何利用監督學習（如隨機森林、梯度提升機）和無監督學習（如聚類分析）的結果直接作為DSS模型庫的輸入或輸齣。重點關注模型的可解釋性（Explainable AI, XAI）在決策環境下的必要性。 專傢係統與知識工程的復興： 探討瞭如何將領域專傢的隱性知識通過規則集或語義網絡的形式嵌入到係統中，以增強對非結構化問題的處理能力。這對於診斷性決策（如設備故障診斷）尤為關鍵。 動態適應性決策框架： 介紹瞭如何利用強化學習的基本概念來構建能夠根據實時反饋調整其策略和參數的半自治決策模塊。這超越瞭傳統的靜態優化模型，使係統具備瞭對環境變化的動態響應能力。 結論與實踐展望 全書通過一係列詳細的案例研究（涵蓋供應鏈優化、金融風險評估、公共資源配置等），將理論與實踐緊密結閤。我們強調，成功的決策支持係統不是一個孤立的軟件，而是一個需要持續迭代、人機協同的動態管理工具。本書旨在培養讀者係統思維、量化分析能力，並最終提升組織在復雜動態環境下做齣更快速、更優決策的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格，簡直是一場文字的迷宮探險，而且不是那種引人入勝的尋寶之旅，更像是被睏在瞭一片冗長而重復的邏輯循環中。我讀到的是一種極其學院派、甚至有些故作高深的敘述方式，仿佛作者生怕彆人不瞭解他引用的每一個理論的“淵源”，於是大量篇幅被用來追溯那些在我看來早已是公認常識的學術起源。每當我認為即將觸及核心內容時，敘述總會急轉彎，拐入對術語定義和概念區分的無休止的糾纏。舉個例子，關於“可靠性”和“魯棒性”的辨析，本可以一句話點明在特定工程環境下的側重點，書中卻用瞭好幾頁來引用不同學派的觀點，最終得齣的結論也無甚新意。這種寫作手法，極大地拖慢瞭閱讀節奏，讓讀者很難建立起對整體框架的清晰認知。我需要的是清晰、簡潔、直擊痛點的分析，而不是在浩如煙海的腳注和引文中迷失方嚮。這本書更像是一份詳盡的文獻綜述，而非一本麵嚮實際應用的、能指導行動的技術專著。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺，就像是作者站在一個遙遠的、略微過時的信息製高點上，俯瞰著當前的實踐領域，然後寫下瞭一份關於“應該如何做”的理論藍圖，卻完全沒有沾染到一丁點兒現實操作中的油汙和煙火氣。它通篇充斥著對“理想狀態”的描摹——完美的實時數據流、零延遲的反饋機製、完全理性的操作者——這些描述聽起來很美，卻與我日常在復雜、嘈雜、充滿不確定性的實際環境中進行係統部署和維護的經驗相去甚遠。我真正需要的，是如何在帶寬受限的情況下進行數據降維處理，如何處理傳感器故障導緻的決策偏差，以及如何平衡係統的自治程度與人工乾預的優先級。這些實踐中的“硬骨頭”問題，在書中幾乎找不到立足之地。它更像是一份五十年前的科幻小說草稿，充滿瞭美好的願景，卻缺少瞭解決現實問題的技術工具箱。對於一綫工程師和架構師而言，這本書提供的指導價值，幾乎可以忽略不計。

評分☆☆☆☆☆

從排版和設計來看，這本書簡直是對現代齣版美學的公然挑戰。作為一本關於高科技決策係統的書籍，其視覺呈現竟然如此保守和沉悶，讓人提不起精神去深入研讀。內頁的字體選擇，那種缺乏對比度和呼吸感的宋體（或類似的襯綫體），在長時間閱讀中對眼睛造成瞭不小的負擔。更令人費解的是圖錶的處理：那些本應是信息濃縮精華的流程圖和架構示意圖，往往因為分辨率低下、綫條擁擠不清，甚至配色方案選用瞭低對比度的灰度調，使得原本復雜的信息被進一步扭麯和模糊化。我嘗試去理解書中某個關鍵算法的並行處理機製時，不得不對著那張模糊不清的方框圖反復眯眼揣摩，這完全違背瞭技術書籍追求信息高效傳達的初衷。一本關乎“自動化”與“效率”的書，其自身的物理形態卻充滿瞭低效與滯澀感，這本身就是一種莫大的諷刺。閱讀體驗的低劣，直接影響瞭對內容深度的感知，很多精彩的論點可能就這樣被糟糕的呈現方式埋沒瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書，坦率地說，完全沒抓住我。我原本是想找一本能深入剖析現代戰場指揮體係中，如何運用尖端信息技術來優化決策流程的著作。翻開目錄，看到那些高深莫測的術語堆砌，心裏還抱有一絲期待，以為裏麵會有關於實時態勢感知、多源數據融閤以及人機協同決策模型的精彩論述。然而，閱讀過程中我發現，它似乎更熱衷於描述那些基礎的、甚至有些過時的係統架構概念，對於“輔助決策”這一核心環節的闡述，流於錶麵，缺乏實質性的技術洞察和實際案例支撐。我期待的，是那種能讓我手心冒汗、感受到未來戰爭脈搏的深度分析，而不是一本停留在理論框架搭建階段的教科書式概述。例如，關於如何處理認知偏見在自動化係統反饋中的影響，或者更前沿的強化學習在動態資源分配中的應用，書中幾乎沒有提及。這讓我感覺，這本書的作者可能對當前自動化技術前沿的發展速度估計不足，或者說，他撰寫此書的年代，已經遠遠落後於實際的科研進展瞭。對於一個追求實戰化、前沿化的讀者來說，這無疑是一種煎熬。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書在嘗試構建一個宏大的理論體係時，卻在核心的“人機交互”層麵齣現瞭重大的邏輯斷裂。書中花瞭大量篇幅論述計算的復雜性與數據分析的深度，似乎將決策自動化視為一個純粹的算法優化問題。然而，對於“指揮”這一活動本質而言，信息傳遞的有效性、指揮官的信任建立、以及係統輸齣如何被人類有效地理解和采納，纔是決定成敗的關鍵。這本書對用戶界麵（UI/UX）在復雜決策支持中的作用討論得極其膚淺，仿佛隻要將最優解以文本形式輸齣，任務就算完成瞭。這種對人類認知負荷和決策心理學的漠視，使得整本書的理論基礎顯得單薄而脆弱。一個無法有效與操作者溝通的“智能”係統，無論其後颱模型多麼精妙，都注定會因為缺乏信任而被棄用。這本書更關注“機器能做什麼”，而非“人如何與機器協作以達成最佳決策”，這使得它在探討人本要素的現代決策技術領域中，顯得極其不閤時宜。