大数据驱动的决策范式转变——以个性化O2O即时物流调度为例

大数据环境下传统的决策范式正转变为基于数据的决策范式，本文以O2O即时服务这种新型商业模式为情景，研究大数据驱动的新决策范式下的O2O即时物流调度模型.本文跨域融合物流部门、其他运营部门以及外部环境信息构成全景式数据，同时放宽传统决策范式的经典假设，实现从无差异化配送时间到个性化配送时间的转变，以及需求服从先验分布到考虑未来需求时空属性的转变.本文融合机器学习和运筹优化方法，实现新决策范式下的O2O即时物流调度模型.在预测层面，构建个性化众包配送时间预测模型和基于订单集时空相似性的需求场景预测算法；在决策层面，同时考虑个性化预测模型的点估计及其不确定性，并考虑未来订单集的时空分布，构建考虑预测不确定性的调度模型，同时设计同步预测和决策算法求解.本文与中国主流的O2O商超平台合作，通过基于真实数据的模拟仿真，验证了新决策范式下的O2O即时物流调度模型的可行性和有效性.相较于传统的决策范式，本文提出的模型能实现更精准的供需匹配，降低延误订单数、平均配送时间和配送成本.     

大数据环境下的决策范式转变与使能创新

大数据的迅猛发展对社会、经济和人们的生活产生了巨大影响,也冲击和正在重塑着管理决策和价值创造的过程和方式。本文基于一系列的研究,从范式和创新角度凝练和阐述了大数据引发的重要转变和使能作用。一方面,传统的决策范式在大数据环境下遇到了深刻挑战,使得信息情境、决策主体、理念假设、方法流程等决策要素呈现出显著变化,催生了新型的大数据决策范式;另一方面,在大数据决策范式下,大数据使能进一步激发了行为洞察、风险预见和业务模式等方面的创新。     

分布式数据仓库平台的应用研究

数据仓库可以为企业决策提供数据分析和信息预测,而传统的集中型数据仓库已经不能满足大型企业多层次的决策需求.本文根据实际应用,提出对于大型企业可采用分布式数据平台的构建模式,解决了多层次决策的问题,并对分布式数据仓库平台的实现技术、数据增量移植以及故障恢复等方面进行了研究.     

互联网时代我国政府决策转变的探讨

分析了互联网时代下我国政府决策环境的诸多变化并总结与传统决策环境相比具有的不同特点,提出互联网时代对政府决策的要求,即从缺乏责任决策向责任决策转变,从黑箱决策向阳光决策转变,从单一主体向公众参与转变。同时指出互联网时代下我国政府决策需要注意的两个方面：规范和引导。     

基于头脑风暴原则的主观证据融合决策方法

为了解决证据源是主观的或者客观证据源因无法获取有效信息而不得不寻求主观经验、知识、直觉帮助的决策问题,采用基于互补判断的相对估计方式构建了能够提取决策专家主观推断信息的柔性知识矩阵,给出了由柔性知识矩阵向BPA函数转化的主观证据提取模型,在此基础上将头脑风暴方法中的延迟评判、独立思考、以量求质、结合改善四项原则引入到主观证据的提取过程之中,构建了可以从识别框架中辨识出可能为最优方案的融合决策方法,最后分别应用数值对比分析和案例模拟分析验证了提出方法的科学有效性和应用可行性。     

含非连续性信息多属性案例中的决策知识发现方法

医疗决策案例中非连续性属性信息大量存在,含该类信息的案例知识发现是多属性案例决策的关键和难点。该文研究了含非连续性属性信息案例中的决策知识发现,将条件概率和GAs融合技术整合到案例推理方法之中,开发了KNN的延伸方法--CRMGACP法。该方法的核心是基于Gas进行权重获取和基于融合条件概率的改进相似度算法进行案例知识获取。在某大型综合医院收集数据,获取有效数据300条,基于VC++开发实现的BC-CBRsys平台进行了实验研究,结果表明CRMGACP比其他常见方法具有更好的性能,在多个统计指标上展示出显著的优势。显然,改进的案例决策方法克服了含非连续性信息案例决策知识难以获取的问题,在临床决策领域具有广阔的前景。     

分布式认知理论及其在管理实践中的应用

介绍了一种新的认知理论--分布式认知理论.在分布式认知"信息发布-信息筛选判断-认知收敛"的系统流程中,重点论述了分布式认知的收敛机制,并根据决策中心所处的位置及决策特征提出了无中心式、弱中心式、强中心式3种收敛机制.结合一系列管理实践案例对比了3种收敛机制的作用.结果发现,合理运用不同类型的分布式认知收敛机制,能够有效提高民主管理、跨专业难题解决、竞争情报收集分析、公共管理等领域决策的准确性.     

大数据对企业决策行为影响及对策研究

移动互联网、云计算、社交网络等这些新的技术给大数据带来了一种新的变革,数据成为了企业的重要资产,为企业管理决策带来了挑战和机遇,本文从决策体系、参与主体和决策文化三个方面阐述了大数据对企业决策行为产生的影响,并基于此提出了相应的解决对策,使企业能够更好的利用大数据,快速准确地做出各种管理决策。     

区块链技术驱动下公共决策机制创新研究

大数据为公共决策提供了技术支持,但也引发了一系列决策风险,如公共决策不确定性增强,个人信息安全遭受威胁,公共参与成本提高,多中心决策引发整合困难等。传统公共决策责任机制不能够适应大数据背景下公共决策的转变,进一步增加了公共决策危机。区块链技术与大数据背景下的公共决策具有良好的耦合性,因此,以区块链技术驱动公共决策责任机制变革是增加社会福祉的有效途径。决策者应构建"自组织式"责任机制,实现宏观决策与微观服务的有机结合,建设多元参与的扁平化决策模式,促进决策各部门之间的协调与整合,完善区块链技术与公共决策融合的保障机制,实现公共决策机制创新发展。     

电子政务系统的信息集成研究

针对目前我国电子政务信息系统分布式异构的特点所带来的信息共享问题,本文提出了基于CORBA和XML技术构建分布式异构数据集成系统,从而实现网络环境下的政府部门间的信息共享,满足用户对信息集成的需求。     

基于公众偏好大数据分析的大群体应急决策质量动态演化研究

针对突发事件大群体应急决策质量及其影响因素的问题，探讨了公众参与视角下突发事件演化的全生命周期，以及各阶段下公众风险感知对应急决策质量的影响，并以“8·12天津港爆炸”为背景案例进行分析。首先，阐述了公众偏好大数据的获取及处理方式，并以此对“8·12天津港爆炸”案例的公众偏好大数据进行预处理和可视化；其次，通过TF-IDF算法提取并量化公众风险感知，建立大群体应急决策质量打分函数，衡量不同阶段的应急决策质量；最后，基于“8·12天津港爆炸”案例的微博数据进行大群体应急决策质量的动态演化分析，得出研究结论和启示。实证表明，所提的模型与方法具有较新颖的研究视角，能够为大数据背景下的应急响应和政府决策提供理论支持和方法辅助。     

基于证据推理的不确定多属性决策方法

针对基本属性权重的不确定性,以及基本属性与广义属性评价集的不一致性等问题,提出一种基于证据推理的不确定多属性决策方法,将证据推理算法推广到更一般的决策环境中.根据决策矩阵的信息熵客观地获得属性的权系数;而对于基本属性与广义属性评价集不一致的情况,则通过对基本属性分布评价的模糊化及模糊变换,合理地实现到广义分布评价的统一形式;最后应用证据推理算法得到整个方案集的排序.实例结果表明,该方法是可行的、有效的.     

权威类型、决策程序对高层管理团队决策结果影响的实验研究

随着企业管理环境的复杂多变,高层管理团队中客观存在的各种类型的权威将会对决策的结果起到怎样的作用,已成为企业重大决策非常关注的科学问题.本文利用200多名MBA学生开展了权威类型、决策程序对高层管理团队决策结果影响的实验研究,结果表明有知识权威和复合权威的团队能够明显提高高层决策结果的质量,引导组织决策得到满意、认可的决策方案,同时权威采取的决策程序对于结果的一致性也会有一定的影响等,其研究结论将为高层管理团队的组成和决策效率的提高提供有益的参考.     

Promoting Transparency of Long-Term Environmental Decisions: The Hanford Decision Mapping System Pilot Project

Nuclear waste cleanup is a challenging and complex problem that requires both scientific analysis and dialogue among a variety of stakeholders. This article describes an effort to develop an online information system that supports this analytic-deliberative dialogue by integrating cleanup information for the Hanford Site, and making it more "transparent." A framework for understanding and evaluating transparency guided system development. Working directly with stakeholders, we identified information needs and developed new ways to organize and present the information so that it would be more transparent to interested parties, with the ultimate aim of fostering greater participation in decision dialogues and processes. The complexity of the information needed for dialogue suggested that several types of communication devices ("information structures") were warranted. Five information structures were developed for the pilot Decision Mapping System (http://nalu.geog.washington.edu/dms). Decision maps hyperlinked decision information to maps of Hanford. Background Information provided context in a narrative format. Decision Paths organized decision process information on a timeline and provided direct hyperlinks to online documentation. The Geographic Library hyperlinked decision documents to maps. Finally, a Discussion Forum allowed users to make comments and view remarks from others. Early lessons from this work suggest that transparency is integral to long-term management, a participatory design process contributed greatly to its perceived success, and better data integration to support decision making is needed. This work has broad implications for risk communicators and risk managers because it speaks to the design of information systems to support "analytic-deliberative" decision processes (i.e., those that rely upon both risk science and public dialogue).     

基于总量控制的工业领域能源分配双层规划模型

在工业领域实施能源消费总量控制是节能管理工作的趋势,可以在约束能源消费总量的同时带动工业能耗强度下降,并进一步促进社会综合能耗强度的下降。在此背景下,能源的科学分配尤其重要,并具有明显的层次性。本文针对此问题构建了工业领域能源分配双层规划模型,上层为多目标规划,描述上级政府行为,以社会的经济性、协调性和可持续发展性为目标,以在下级之间的合理调配为约束条件,下层为目标规划,描述能源在下级行业之间的配置优先权。根据该模型的决策特点,给出了基于决策者偏好的迭代算法。算例说明该分配方法可以有效倒逼各级地方政府"转方式、调结构",科学引导高耗能行业的发展。     

基于心理阈值的多属性决策问题目标调整研究

将决策者在决策指标上存在心理阈值的现状应用到多属性决策问题,提出先对决策目标调整再进行决策的方法。首先,对效益型、成本型、中间型指标构建相应的指标满意度函数和算法,针对不同类型的指标选择相应的算法,计算决策者在每个备选方案存在心理阈值属性上的满意度;其次,根据决策者满意度与心理阈值,调整决策目标组建新的决策信息表;再次,提出基于决策者满意度的属性赋权与信息集结算法模型,获得最优决策方案;最后,通过一个实际生活中的决策者购房案例,表明该方法的科学合理性。     

基于互联网的企业智能决策支持系统研究

本文在分析互联网发展对企业智能决策支持系统的影响的基础上,研究了基于互联网的企业智能决策支持系统的网络模型与体系框架模型,及该系统的问题求解与综合子系统、互联网信息采集与存储子系统、数据库与数据仓库子系统、定量分析和模型子系统、定性分析与知识子系统。还研究了OLAP与数据挖掘在该系统中的作用,与该系统进行决策支持的一般决策过程。提出了完善发展该系统应解决的关键问题。     

基于知识库的应急领域脆弱性指标体系研究

应急事件的演化和应急领域的脆弱性指标变化有着密切关系。大型运作系统核心能力受损后的应急期间,管理者非常关心如何根据动态变化的受损情况把握关键指标因素进行恢复,从而降低应急管理成本。本文基于知识库对应急领域知识结构进行分析,并将层级时序记忆方法引入应急脆弱性指标知识挖掘体系,通过脆弱性态势感知解决了指标约简问题,最后给出了构建知识库的推理机设计和推理算法。本文得到有助于应急管理的结论：基于知识库的脆弱性指标体系可动态分析突发事件和应急管理中蕴涵的知识,有助于对应急事件演化机理准确把握,提高应对效率。     

不对称信息下反恐阻止网络设计

当前，我国面临的恐怖主义威胁日益严峻。为防止境外恐怖分子潜入，政府可设计反恐阻止网络，通过在交通网络中有效地分配例如安检仪器、传感设备等阻断资源，来提前识别和拦截正在潜入的恐怖分子。特别地，考虑信息不对称情形，把阻断资源分为"公开"和"隐蔽"两种类型，并假设恐怖分子观察不到"隐蔽"阻断。主要研究政府应如何同时优化两类阻断方案，才能发挥信息优势，设置"陷阱"并降低袭击分析。首先，将该问题构造为双层规划模型，上层规划是关于政府的阻止网络设计问题，下层规划则是关于恐怖分子的袭击节点选择和入侵路径优化问题。随后，设计一类用改进遗传算法处理上层规划，并结合下层规划直接求解的混合算法。其中，改进体现于杂交算子和变异算子的设计。最后，结合喀什地区进行算例分析，并分析"隐蔽"阻断的作用机理。