管理在决策过程中信息的不确定性和复杂性

这个特殊的问题旨在提供最近的事态发展在管理在决策过程中信息的不确定性和复杂性。信息的不确定性和复杂性是一个常见的模式在现代决策,因为完美的信息是很少提供给决策者。广泛的统计和nonstatistical决策模型在文献中提出了建立复杂系统的模型下的不确定性。统计方法(即。,probability theory) are useful in modeling complex systems with incomplete or inaccurate data while nonstatistical methods (i.e., fuzzy set theory, rough set theory, possibility theory, or fuzzy neural networks) are useful for modeling complex systems with imprecise, ambiguous, or vague data.

今天的现实问题涉及多个数据集,一些精确的或客观或主观和一些不确定的因素。混合决策模型正迅速成为选择的替代方法为复杂系统建模的不确定性。管理的不确定性是一个复杂系统有效的解决问题和决策的前提。因此,我们邀请作者提交原始研究的文章,提出了正式的决策方法来描述和合理化的过程在复杂系统决策的不确定性。

这个特殊的问题收到了24篇文章,经过严格的审查,我们接受了六个文章包容。我们想介绍他们每个人的简短描述。文章描述了在外表的顺序问题。

d .周等人在他们的论文题为“一种改进的信念熵及其在决策中的应用”提出了一种改进的信念邓熵熵,提高性能和其他不确定性措施Dempster-Shafer框架。新的信念熵不仅考虑了不确定信息由质量函数和基数的命题,而且在识别框架的规模(FOD)和每个命题的相对比例的FOD。数值例子表明,新的信念熵可以量化的不确定程度的证据(央行)更准确地比其他不确定性的措施。提出了一种新的不确定性的控制决策方法本文案例研究和应用。显示的效率和有效性的方法解决问题的新的信念熵不确定信息处理在实际的应用程序。

j·马和z .郭,在他们的论文题为“对公司有限的信息利用参考价格效应在竞争环境中,“探索一些对决策者有用的影响与部分信息的公司,利用参考价格在竞争环境的影响。这项工作是密切相关的决策机制研究有限理性的玩家。具体来说,作者建立了一个动态系统模型来表示价格和参考价格的演化过程。也一直在尝试揭示关键参数对稳定性的影响和利润。因此,研究人员认为是市场,两家竞争公司类似的产品卖给客户,价格竞争。参考价格的进化模型,作者采用指数平滑模型一直是最常用的模型价格供参考。此外,公司的决策过程模型与有限的信息,作者采用了广泛应用梯度机制,已被证实是健壮的提供一个好的近似实际调整只有边际利润。他们表明,如果调整过程是不稳定的,太多的广告可能是有害的,即使广告成本可以忽略不计。因此,公司应该考虑潜在的进化过程在实施他们的广告策略。作者最后建议将随机因素纳入研究的参考价格效应使影响更深远的和健壮的未来可以进一步调查研究。

摘要“一些广义模糊Bonferroni毕达哥拉斯意味着聚合运营商和他们的应用程序多属性群决策”r .张等人写的几个聚合算子融合发展毕达哥拉斯的模糊信息,引入了一个决策的基础上,提出了运营商的新方法。首先,广义Bonferroni意思是扩展到毕达哥拉斯模糊环境中,广义模糊Bonferroni毕达哥拉斯的意思和广义模糊Bonferroni毕达哥拉斯介绍了几何平均数。第二,Bonferroni的新概括的意思,即双重广义Bonferroni意味着,通过考虑的缺点提出了广义Bonferroni的意思。此后,新运营商作为基地提出一个新颖的方法与毕达哥拉斯模糊多属性群决策信息。作者应用新方法来说明其有效性的问题选择最佳的航空公司。该方法的计算过程比现有方法更复杂,未来的研究作者的重点是减少了该方法计算的复杂性。

严k . et al .,在他们的论文题为“管理信息的不确定性波高为离岸结构分析建模通过随机集,“给离岸夹克结构可靠性研究强调非传统建模的特点。首先,随机集模型是制定建模的随机波浪在海洋的网站。然后,一件夹克结构进行推覆分析确定临界波方向和关键结构元素。选中的概率模型采用的重要构件。P-box格式处理波高的模型用于数值分析。将模型应用于找到夹克的失败概率结构的边界。这波的传播模型是研究在一个区间分析和蒙特卡洛模拟。结果相比,在上下文的信息内容和数值精度。此外,失效概率界限比较与传统概率的方法。主要的发现是:P-box模型具有显著的优势,超过传统的概率和它为工程师们提供了更多的信息做出决策尤其是对现有结构暴露在一个变化的环境。 The findings from the case analysis show its benefits for practical use in reliability engineering.

这篇题为“整合战术决策方法在工业维护平衡记分卡使用主成分分析和机器学习”写的n . Rodriguez-Padial等人处理的设计定制维护计划在生产工厂。应用自定义平衡计分卡设计框架,构造两个数据集。第一个数据集反映了维护工作订单在生产区域和第二数据集包括生产效率值和机器反应表示为变量和失败。之后,第一个数据集被认为是在探索性阶段,作为输入信息的主成分分析(PCA)方法应用。第二个数据集是用于分析阶段。在这个阶段,机器学习框架实现了两个不同的任务:监督学习,这是已知的输入和输出数据训练模型预测未来输出,无监督学习,发现隐藏的模式和内在结构的输入数据。提出的方法使某些指标的测量之前被认为是战略的生产区域。

最近A Mardani等人在他们的论文题为“模糊粗糙集理论的一概而论:系统回顾和方法论的批判文学”提供一个综合的、系统的回顾的方法论和应用模糊粗糙集理论包括模糊逻辑和模糊集、粗糙集、模糊逻辑运算符,和模糊关系。他们使用首选项报告系统评价和荟萃分析(棱镜)分类所选文章根据作者姓名,作者国籍、出版年,应用领域,方法,贡献,出版物出口。总共132篇论文被选为这个系统回顾和荟萃分析在七年时间内从2010年到2016年。许多审查的文章发表在2013年和2016年之间。作者还将这些论文分为6个应用领域:信息系统,决策,近似运营商,特性和属性选择,模糊集理论,和其他应用领域。本研究发现,模糊集理论与粗糙集理论相结合是最广泛使用的方法。研究还排名《信息系统首先在28日的期刊上发表论文出版模糊粗糙集确定为相关出版机构。作者鼓励未来的研究在扩大这个系列书籍,论文,非英语的来源。

我们认为特别有趣的问题是那些必须在不确定环境下做出决定,包括工程师、经理和经济学家感兴趣的混合多重准则决策方法的分析和实践方面。因为多重准则决策是高度跨学科问题的观众可能包括研究团体在学术界研究或教学决策相关学科的专家和从业人员或内部专家担任顾问工作在商业、工业和政府。

Jurgita Antucheviciene
博盖马
Mehrbakhsh Nilashi
Romualdas Bausys

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