多属性决策的理论与方法

2 (p0-1): 第1篇 预备知识与基础
2 (p0-2): 第1章 预备知识
2 (p0-3): 1.1 基本术语
3 (p0-4): 前言
4 (p0-5): 1.2 决策内容
5 (p0-6): 1.2.1 决策要素
7 (p0-7): 1.2.2 决策过程
8 (p0-8): 1.3.1 决策方式
8 (p0-9): 1.3 决策方法
9 (p0-10): 1.3.2 决策标准
10 (p0-11): 1.3.3 决策偏好
11 (p0-12): 1.3.4 方法分类
12 (p0-13): 常用符号说明
12 (p0-14): 第2章 属性度量
12 (p0-15): 2.1 度量基础
12 (p0-16): 2.1.1 集合与运算
13 (p0-17): 2.1.2 关系及性质
15 (p0-18): 2.1.3 序结构性质
18 (p0-19): 2.1.4 偏好模型法
21 (p0-20): 2.2 效用理论
21 (p0-21): 2.2.1 效用的基本原理
25 (p0-22): 2.2.2 多属性效用理论
34 (p0-23): 2.2.3 效用加性的理论
37 (p0-24): 2.3 属性规范
38 (p0-25): 2.3.1 数量化
39 (p0-26): 2.3.2 标准化
42 (p0-27): 3.1.1 特征向量法
42 (p0-28): 第3章 属性集结
42 (p0-29): 3.1 权重设置
44 (p0-30): 3.1.2 最小加权法
45 (p0-31): 3.1.3 信息熵方法
48 (p0-32): 3.2 集结算子
48 (p0-33): 3.2.1 加权平均算子
49 (p0-34): 3.2.2 有序加权算子
50 (p0-35): 3.2.3 组合加权算子
54 (p0-36): 4.1.1 属性占优法
54 (p0-37): 4.1 无偏好信息方法
54 (p0-38): 第2篇 确定多属性决策
54 (p0-39): 第4章 基本方法
55 (p0-40): 4.1.2 最大最小法
58 (p0-41): 4.1.3 最大最大法
59 (p0-42): 4.2 有属性信息方法
59 (p0-43): 4.2.1 多属性效用理论
85 (p0-44): 4.2.2 级别优先关系法
105 (p0-45): 4.3 有方案信息方法
105 (p0-46): 4.3.1 相互偏好方法
116 (p0-47): 4.3.2 相互比较方法
121 (p0-48): 第5章 综合方法
121 (p0-49): 5.1 层次分析方法
121 (p0-50): 5.1.1 方法步骤
133 (p0-51): 5.1.2 原理运用
140 (p0-52): 5.2 Monte Carlo方法
140 (p0-53): 5.2.1 方法基础
142 (p0-54): 5.2.2 决策运用
144 (p0-55): 5.3.1 模型基础
144 (p0-56): 5.3 数据包络分析
148 (p0-57): 5.3.2 排序方法
154 (p0-58): 5.3.3 决策问题
156 (p0-59): 5.4 决策敏感分析
157 (p0-60): 5.4.1 权重的敏感性分析
158 (p0-61): 5.4.2 属性值敏感性分析
162 (p0-62): 第3篇 随机多属性决策
162 (p0-63): 第6章 随机决策原理
163 (p0-64): 6.1 模型特点
164 (p0-65): 6.2 主观概率
164 (p0-66): 6.2.1 基础概念
166 (p0-67): 6.2.2 先验分布
167 (p0-68): 6.3 决策准则
167 (p0-69): 6.3.1 不确定型准则
171 (p0-70): 6.3.2 风险随机准则
177 (p0-71): 7.1.1 Bayes定理
177 (p0-72): 第7章 随机决策方法
177 (p0-73): 7.1 Bayes决策分析法
179 (p0-74): 7.1.2 Bayes规则
181 (p0-75): 7.1.3 Bayes分析
184 (p0-76): 7.1.4 信息与决策
190 (p0-77): 7.2 随机优势决策分析
190 (p0-78): 7.2.1 随机优势的基础
191 (p0-79): 7.2.2 第一类随机优势
194 (p0-80): 7.2.3 第二类随机优势
197 (p0-81): 7.2.4 第三类随机优势
200 (p0-82): 7.2.5 随机优势的判断
202 (p0-83): 7.2.6 随机优势的应用
205 (p0-84): 7.3…