基于后悔理论的多属性决策方法的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71501010
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    15.5万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0103.决策与博弈
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

The decision problem considering the irrational behavior is the hot topic currently. Regret theory is an important theory which describes the irrational behavior,it can explain some phenomenon which other non-expected utility theories can not explain. Therefore,the research about the effect of regret on decision results has an important significance both in theory and reality. Employing the relationship between regret theory and preference relations, this project utilizes information fusion theory to investigate systematically the multi-criteria decision making based on regret theory, which includes the following contents: (1) Based on Abelian linearly ordered group, this project proposes the regret measure which can reflect the preferences of decision makers from different views; (2) According to the characteristics of regret values, this project proposes the information fusion method which can aggregate the regret values; (3) Based on regret theory, this project proposes the method to identify the potential optimal alternative(s) under imprecise information; (4) Based on Choquet integral, this project gives the information fusion method to aggregate the regret values considering the interaction of criteria; (5) This project gives the multi-criteria decision making method based on regret theory which considers the interaction of the criteria. (6) This project extends all the above results to identify the potential worst alternative(s) from the perspective of optimism.
在决策中考虑人的非理性行为是目前的研究热点问题,后悔理论是描述人的非理性行为的一个重要的理论,它可以解释其他的非期望效用理论不能解释的一些现象。因此研究后悔情绪对决策结果的影响具有重要的理论和现实意义。本项目利用偏好关系矩阵和后悔值之间的关系,借助信息融合理论,深入系统的研究基于后悔理论的多属性决策方法。具体内容包括:(1) 基于阿贝尔有序群,给出从多种角度反映决策者偏好信息的后悔值的测度公式;(2) 根据后悔值的特征,给出后悔值的融合方式;(3) 在不精确信息下,给出基于后悔理论的识别最优方案的多属性决策方法;(4) 基于 Choquet 积分,给出属性之间有关联的后悔值的融合方式;(5) 给出属性之间有关联的基于后悔理论的多属性决策方法;(6) 将以上方法进行推广,从乐观角度给出识别最劣方案的决策方法。

结项摘要

在决策中考虑人的非理性行为是目前的研究热点问题,后悔理论是描述人的非理性行为的一个重要的理论,它可以解释其他的非期望效用理论不能解释的一些现象。因此研究后悔情绪对决策结果的影响具有重要的理论和现实意义。本项目利用偏好关系矩阵和后悔值之间的关系,借助信息融合理论,深入系统的研究基于后悔理论的多属性决策方法。具体内容包括:(1) 基于阿贝尔有序群,给出从多种角度反映决策者偏好信息的后悔值的测度公式;(2) 根据后悔值的特征,给出后悔值的融合方式;(3) 在不精确信息下,给出基于后悔理论的识别最优方案的多属性决策方法;(4) 基于 Choquet 积分,给出属性之间有关联的后悔值的融合方式;(5) 给出属性之间有关联的基于后悔理论的多属性决策方法;(6) 将以上方法进行推广,从乐观角度给出识别最劣方案的决策方法。共发表论文9篇,均为SCI/SSCI检索。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Data envelopment analysis based on team reasoning
基于团队推理的数据包络分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    International Transactions in Operational Research
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    夏梅梅;陈剑;Xiao-Jun Zeng
  • 通讯作者:
    Xiao-Jun Zeng
An approach to multiplicative linguistic group decision making based on possibility degrees
基于可能性度的乘法语言群体决策方法
  • DOI:
    10.1111/itor.12222
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    International Transactions In Operational Research
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    夏梅梅;徐泽水
  • 通讯作者:
    徐泽水
Decision Analysis on Choquet Integral-Based Multi-Criteria Decision-Making with Imprecise Information
不精确信息下基于Choquet积分的多准则决策决策分析
  • DOI:
    10.1142/s0219622018500049
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY & DECISION MAKING
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    夏梅梅;陈剑;Xiao-jun Zeng
  • 通讯作者:
    Xiao-jun Zeng
A Hesitant Fuzzy Linguistic Multi-criteria Decision-Making Approach Based on Regret Theory
基于遗憾理论的犹豫模糊语言多准则决策方法
  • DOI:
    10.1007/s40815-018-0502-7
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF FUZZY SYSTEMS
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    夏梅梅
  • 通讯作者:
    夏梅梅
Methods for solving matrix games with cross-evaluated payoffs
解决具有交叉评估收益的矩阵博弈的方法
  • DOI:
    10.1007/s00500-018-3664-1
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Soft Computing
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    夏梅梅
  • 通讯作者:
    夏梅梅

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其他文献

其他文献

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AI项目思路

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夏梅梅的其他基金

基于多边协商的区块链共识机制的研究
  • 批准号:
    72271017
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    44 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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