基于图模型和矩阵表达的冲突分析研究及决策支持系统构建

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71071076
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    27.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0103.决策与博弈
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

近20年来,基于图模型的冲突分析方法无论在理论上还是实际应用中,都获得了令人满意的结果,已成为这一领域中最重要的理论工具。但现有的图模型理论主要是基于简单偏好、用逻辑表达方式进行描述。面对日益复杂的矛盾冲突,简单偏好假定已不能准确地描绘现有的社会环境;同时复杂的逻辑表达方式使得相应的理论算法很难用编程实现,从而阻碍了冲突分析理论的进一步发展和应用。本项目将系统地扩展偏好表达方式,把简单偏好、不确定偏好、强度偏好等集成为混合偏好结构,在此基础上对图模型的冲突分析理论进行推广、研究并构建相应的决策支持系统;同时,由于直观的代数表达方式便于理论拓展、易于算法开发,本项目将尝试用矩阵代数运算对冲突分析中的稳定性和结盟稳定性进行计算,并用两点间寻找可能路径的方法分析、描绘冲突演变过程。本项目的研究成果将系统地拓展冲突分析理论、提出新的表达方式;所构建的决策支持系统将极大地扩展冲突分析的应用范围。

结项摘要

原图模型冲突分析理论主要是基于简单偏好、用逻辑表达方式进行描述。本项目系统地将简单偏好扩展到不确定偏好、强度偏好以及混合偏好。同时,由于直观的代数表达方式便于理论拓展、易于算法实现。本项目对冲突分析中的稳定性、结盟稳定性以及冲突演化等计算采用了矩阵代数运算的形式,并在矩阵表达的基础上构建了相应的决策支持系统体。这一决策支持系统的开发极大地推广了冲突分析的应用范围,使得图模型冲突分析理论可很好地应用于实践问题。具体研究成果如下:. 理论研究成果:1、把冲突分析中的四个基本稳定性即纳什稳定性(Nash)、一般超理性稳定性(GMR)、对称超理性稳定性(SMR)和序列稳定性(SEQ)的逻辑表达式扩大到混合偏好的情况,它不仅包括了简单偏好而且刻画了不确定偏好和强度偏好下稳定性理论;2、把不确定偏好、强度偏好以及混合偏好下四个稳定性的逻辑表达转化为更直接、更易于扩大、更易于编程实现的矩阵代数计算形式。这一成果为把冲突分析的理论成果通过计算机实现奠定了理论基础;3、把冲突分析理论中能刻画地位不等价的决策者行为的Stackelberg稳定性的递归形式转化为直观、简单的代数表达式。这一成果的实现解决了冲突分析中的难题之一----主从对策问题;4、把结盟稳定性理论从简单偏好扩大到混合偏好,并构建了混合偏好下的矩阵表达式。这一成果为决策者之间实现“双赢”或“多赢”的局面提供了理论工具。. 实际应用成果:1、开发了一套可以在计算机上进行建模、稳定性分析、结盟稳定性分析和冲突演化显示的仿真系统MRCRDSS。与原有GMCRII系统相比,新系统将建模和计算功能从简单偏好扩大到不确定偏好和强度偏好,实现了图模型的绘制,使系统的结构更加完善,功能更加强大。此系统不仅为冲突的解决提供了有效的理论工具,而且为决策者在冲突谈判协商时快速做出决策提供了可靠、科学的工具;2、应用开发的决策支持系统MRCRDSS解决了许多领域的冲突问题,从而也扩大了基于图模型冲突分析理论在中国的影响力。目前已将该系统应用到商务谈判、企业并购、环境污染、国际贸易、水资源分配、供应链渠道拓展、航空武器研制、军事空战等案例中,对这些冲突问题进行了建模、计算和分析,取得了很好的效果。

项目成果

期刊论文数量(17)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(6)
专利数量(0)
Theory and application of conflict resolution with hybrid preference in colored graphs
彩色图中混合偏好冲突解决理论与应用
  • DOI:
    10.1016/j.apm.2012.03.009
  • 发表时间:
    2013-02
  • 期刊:
    Applied Mathematical Modelling
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Xu, Haiyan;Kilgour, D. Marc;Hipel, Keith W.;McBean, Edward A.
  • 通讯作者:
    McBean, Edward A.
A Matrix Representation of Attitudes in Conflicts
冲突态度的矩阵表示
  • DOI:
    10.1109/tsmc.2013.2260536
  • 发表时间:
    2013-08
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS: SYSTEMS
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Sean B. Walker;Keith W. Hipel, Fellow IEEE,;Haiyan Xu
  • 通讯作者:
    Haiyan Xu
基于改进的AHP的财政风险预警指标权重的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    现代管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    倪磊磊;徐海燕;杜洁
  • 通讯作者:
    杜洁
Conflict Analysis between Double Channels in International Trade Based on DSS of MRSC
基于MRSC DSS的国际贸易双渠道冲突分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013-12
  • 期刊:
    Studies in System Science (SSS)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Leilei Ni;Haiyan Xu,;Mariamawit Getachew
  • 通讯作者:
    Mariamawit Getachew
Matrix Representation of Conflict Resolution in Multiple-Decision-Maker Graph Models with Preference Uncertainty
具有偏好不确定性的多决策者图模型中冲突解决的矩阵表示
  • DOI:
    10.1007/s10726-010-9188-4
  • 发表时间:
    2011-11-01
  • 期刊:
    GROUP DECISION AND NEGOTIATION
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Xu, Haiyan;Kilgour, D. Marc;Hipel, Keith W.
  • 通讯作者:
    Hipel, Keith W.

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基于协调权的案例学习群决策分类方法
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  • 通讯作者:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    龚良庚
陕北刺槐林木生长及林下植被与土壤水分对种植密度的响应特征
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    西北植物学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴多洋;焦菊英;于卫洁;徐海燕;陈一先
  • 通讯作者:
    陈一先
新疆紫草不同极性萃取部位体外抗氧化活性研究
  • DOI:
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    2016
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐海燕;王东东;刘静;王延蛟
  • 通讯作者:
    王延蛟
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    --
  • 作者:
    武苾菲;李万峰;徐海燕;张立峰;齐力旺;韩素英
  • 通讯作者:
    韩素英

其他文献

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AI技术路线图

徐海燕的其他基金

基于图模型理论的不确定冲突环境下决策行为识别及诱导机制研究
  • 批准号:
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  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

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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