一、基于层次模型法的互联网环境下的群体决策支持系统（论文文献综述）
张萌[1]（2019）在《基于云模型和多准则群决策方法的城市更新项目改造方案决策研究》文中提出城市更新涉及多方利益主体、多维准则指标和多个更新方案。多元利益群体之间存在复杂的利益关系,部分利益相关者的意见诉求难以得到正当表达,决策个体自身知识的局限性和思维本身的不精确性,都会导致决策的不确定性。鉴于此,传统的城市更新项目改造方案决策的方法与理论不再适用。本文使用云模型及多准则群决策的理论与方法,构建城市更新项目改造方案的决策指标体系与模型,全面反映利益群体的诉求。本研究的主要内容包括:首先,界定城市更新、多准则群决策、云模型和云模型基础相互运算的相关概念,为后续城市更新项目改造方案的决策指标体系与模型算法构建奠定基础。此外,梳理与剖析了治理理论、城市治理理论、利益相关者理论、可持续发展理论,并分析其对城市更新项目改造方案决策的指导意义,为论文后续的研究打下基础。其次,识别城市更新项目改造方案的决策准则指标。本研究在相关文献研究基础上,对城市更新项目改造方案的决策评价指标进行归纳与整理,形成指标初选。通过专家访谈法对准则指标进行修正,优化决策指标体系,并明确准则指标的结构及含义。最终构建的城市更新项目改造方案的决策指标体系包括建筑本体状况、经济效益、社会配套、生态环境、历史文化5个维度20个二级指标。然后,构建城市更新项目改造方案的决策指标体系与模型。利用云模型对模糊定性的语言信息进行精确化与数据化,结合DEMATEL方法计算准则指标权重,再在大群体决策者范围内进行云聚类,依据聚集簇的不确定度、偏差度和规模权重确定各聚集簇权重,即决策者权重。通过决策者权重与准则指标权重集结偏好信息,得到决策结果,实现方案综合排序。在此基础上,阐述算法的具体步骤和计算机程序结构。最后是实证研究。选取重庆市朝天门片区城市更新项目作为研究案例,通过调查问卷获取原始数据,借助语言尺度函数对决策信息进行云转化,在算法分析下,计算各个准则的客观权重和决策者权重,从而对朝天门片区城市更新项目的方案进行排序。计算结果与实际结果相一致,验证了云模型多准则大群体决策算法用于城市更新项目的合理性和可行性。并进行结果讨论,分析了该计算方法相比传统决策方法的优势。
张金磊[2]（2018）在《基于模糊TOPSIS算法的多属性群决策支持系统分析与设计》文中研究表明本文首先阐述了模糊决策理论、TOPSIS算法与群决策支持系统的概念、功能、结构以及发展现状;然后分别在模糊多属性群决策方法和群决策支持系统处理流程的基础上设计模糊多属性群决策支持系统的相关技术模型,论证群决策支持系统求解的实用性;最后,通过一种基于模糊TOPSIS算法的多属性群决策支持系统的设计给出实现及应用的可能性。具体研究内容如下:（1）针对模糊多属性群决策问题,本文通过对已有的模糊理论进行梳理,重新总结设计出一种以三角模糊数形式给出的基于TOPSIS算法多属性群体决策方法。该方法首先定义三角模糊数及其运算规则,并给出三角模糊数距离和相似度计算公式;其次采用语言短语来表示决策专家在方案评价属性下的评价值,从而引入决策专家个体意见相似度,为计算决策专家客观权重并采用线性组合的方法求解反映决策专家在不同方案中的专家综合权重提供了依据;紧接着将决策专家个体意见进行集结得到专家群体关于方案集的三角模糊数决策矩阵;最后,通过定义贴近度矩阵和群体满意度阀值来控制群体决策的交互,以此给出基于模糊TOPSIS算法的多人多轮多属性群体决策问题的方法。（2）通用型模糊群决策支持系统的系统分析、建模与实现。通过对系统的业务流程和特点进行梳理,实现对系统的可行性、业务需求和功能模块的分析和设计;最后利用Internet技术、计算机技术以及数据库技术对系统进行建模与实现。本文的研究对基于模糊TOPSIS算法的多属性群决策理论做出了详细分析,使复杂的决策问题变得清晰、简单,对Internet环境下模糊多属性群决策的求解做了有意义的尝试,也为在Internet环境下的模糊多属性群决策支持系统的实际应用做出了可供参考的探索。
赵伟[3]（2017）在《基于区别因子的DEA共识方案优选建模研究》文中提出共识决策中,协调者的加入提高共识达成的速度与质量。协调者通过为决策个体提供改变意见的价值补偿帮助群体更快的达成共识。显然,协调者的加入影响最优共识方案的选择。决策个体为达成共识而改变自身的意见值,同时期望获得来自协调者的价值补偿。群体共识决策应以实现所有决策个体价值最大化为目标,以满足决策个体间权重差异（以“区别因子”作为表征）为约束。针对决策者意见的确定型及区间型偏好,构建了两类共识方案优选模型。将数据包络分析方法引入到共识方案优选决策中,构建了可变权重的（区间）DEA共识方案优选模型:视不同的决策方案为不同的决策单元;最优决策方案即为决策者整体价值产出效用最高的决策单元,同时也是最大共识方案;视决策方案为整体系统加以考虑,其实质是决策者整体价值产出效用最优模型。基于区别因子对最优共识方案的影响,构建了基于最大区别因子的（区间）共识方案优选模型。该类模型针对不同的决策方案,所获得的决策者权重是固定的,同时弥补了可变权重的（区间）DEA共识方案优选模型中最优方案不唯一的缺陷。此外,本文将白化值的方法引入到区间DEA建模中,构建了基于白化值的区间DEA模型,为可变权重的区间DEA共识方案优选模型和基于最大区别因子的区间共识方案优选模型的构建提供了理论铺垫。最后,将本文构建的模型应用到制造业减少污染物排放的共识决策中,说明了本文构建模型的应用性。
杨勇[4]（2014）在《智能化综合评价理论与方法研究》文中指出智能化综合评价理论与方法属于现代评价理论与决策理论的研究课题之一,其涉及到众多的研究领域的交叉学科,主要涉及到经济学、逻辑学、管理学、计算机学科、心理学、语言学、生命科学和哲学等,现代评价问题的研究已经向多属性,多主体、动态化、复杂化、智能化方向发展。应用领域已经涉及经济管理、工业工程及其企业决策等多个领域,其应用前景和实用价值不断扩大。虽然如此,但真正对智能化综合评价理论和方法的系统性深入研究并不多,把智能化方法应用到评价模型中的研究也许不少,但是对智能化方法在综合评价中应用的方法论研究并不多,本文主要研究智能化方法在综合评价应用时的基础性问题,例如“智能化综合评价的概念”,“智能化综合评价的主要过程”,“智能化综合评价的核心要素”等问题,使得智能化综合评价的设计、改进和应用时有理论的指导和可度量的依据。本文从智能化的角度对已有的一些综合评价模型进行了改进,如“智能化集成赋权”、“智能化组合赋权”、“专家权重的智能化调节方法”、“AHP构权的智能化修正方法”等,希望能为智能化综合评价理论与方法的研究和发展提供有益的借鉴。本文的研究思路：首先,从现实的评价现象出发,提出了如何科学合理的评价被评价对象的问题：其次,采用理论分析与模型分析相结合的方式研究智能化综合评价模型的构建原理和计算过程；最后,通过实例分析研究评价模型的应用效果。本文从以下四个部分对智能化综合评价理论和方法进行研究：第一部分是方法论基础,即体现智能化综合评价的共同方法论。主要包括智能化综合评价的一般方法论、基本概念和基本问题等；第二部分是基本理论与方法,主要包括理论基础、应用原理和基本模型；第三部分是智能化综合评价模型,这部分对一些综合评价模型进行了改进,提出了基于智能化视角的智能化综合评价方法,即把智能化的方法引入具体的综合评价模型；第四部分是模型的实证研究,通过实证研究证明了智能化综合评价模型的适用性和有效性。本文主要分为以下七个章节：第一章是导论。本章对综合评价和智能化方法的研究背景和意义进行了说明,阐述了本文的主要研究思路和主要研究内容,展示了本文的研究框架和章节安排,总结了本文的研究方法和技术路线,最后对本文的主要创新点与不足进行了说明。第二章是主要理论和方法及研究综述。本章梳理了智能化综合评价涉及的重要理论及方法,对其涉及到的基本原理和基本模型进行了辨析和界定,并对智能化方法在综合评价中的应用现状进行了详细的归纳和论述。第三章是智能化综合评价的基础性问题研究。本章节对智能化的概念、主要过程、核心要素、方法论和智能化综合评价模型的选择问题等问题进行了研究。第四章是智能化组合与群组评价。本章基于方法集成的基本原理和群组评价理论,提出了智能化视角的智能化集成方法,即从智能化的角度研究评价模型的组合问题。在基本原理的指导下,本章提出了智能化组合赋权模型、基于综合评价值的智能化组合评价模型和基于评价排序的智能化组合评价模型、群组评价时的智能化协商模型、专家权重的智能化调节模型。第五章是AHP构权的智能化修正方法。本章提出了基于智能化的视角的加速遗传算法修正的AHP构权方法,该方法以偏移信息为修正判断矩阵的基础,避免了修正的主观性,同时提取了判断矩阵的一致性信息,以一致性指标为优化方向,实现了AHP构权的智能化修正。第六章是实证分析。本章对北京延庆地区农村民居改在满意度评价进行了实证研究。涉及的评价方法包括,基于Shepard相似插值方法、智能化判断矩阵修正方法、基于BP神经网络的农村住宅节能改造满意度评价方法。实证研究结果表明,智能化评价方法直观、简便,计算结果稳定性好、计算精度较高,在现实的综合评价中具有应用价值。第七章是结论与展望。本章对本文的研究成果进行总结,对以后的研究方向和内容进行展望。本文的创新点主要包括以下几个方面：首先,研究角度的创新。本文尝试从智能化的角度来整合综合评价理论方法和智能化理论方法,在分析了智能化方法在综合评价中的应用研究的基础上,从智能化的视角对智能化方法在综合评价中主客观权重选择问题、模型的集成问题、评价结果的合成问题、模型的选择和检验等问题展开了研究。其次,概念的创新。本研究根据评价学理论与智能化理论,提出了具有评价学意义的“智能化综合评价”概念。该概念的提出使智能化综合评价的研究内容有了一个清晰的定位。最后,方法的创新。本文在已有的评价方法基础上对其进行了智能化改进,从智能化的角度提出了智能化集成模型、智能化群体评价模型和AHP构权的智能化修正模型。
夏玥[5]（2013）在《基于多部门协作的冲突型大群体决策支持系统研究》文中进行了进一步梳理摘要：中国是世界上自然灾害最严重的国家之一,灾害的多发性决定了灾害应急决策及救援研究的必要性。如何在最佳救援时间内集结全面的灾害实时信息,协调多个部门工作,高效有序的利用现有资源展开救援行动,提高灾害的应对能力已成为我国重大自然灾害应急救援发展中面临的重要课题。灾害应急救援中往往涉及多部门协调合作以及多领域专家的决策参与,而部门或专家身处地域的不同以及各方利益的不同使得决策中的冲突普遍存在,难以有效达成一致。因此,构建专门的信息集成和沟通平台才能满足这种情况下的决策需求。为此,本文通过对现有大群体决策方法及决策支持系统的研究,提出了一种单轮决策下基于群体决策成员冲突最小的大群体决策方法,在此基础上结合多Agent协作技术设计实现了灾害应急救援中多部门合作形式的群决策支持系统,并应用于郴州洪涝灾害救援模拟,为重大自然灾害应急救援决策和行动提供了理论与应用支持。论文的主要研究工作如下：1)通过对群决策中冲突协调、群决策支持系统中多Agent协作等研究现状的文献分析,将其理论演变进行了纵向梳理及横向比较,更深入的思考和总结了其中的逻辑关系,为后续研究提供了明晰的理论支持。2)基于相关的研究基础,针对单轮次决策且决策偏好为区间数的情况,通过对属性权重和决策者权重的科学赋权来集结决策成员偏好,使最终的决策成员偏好冲突水平最小化。分别利用极大熵理论和相离度,并结合决策者的主客观意见进行联合赋权,保证了权重的合理性和整体决策的最优化。该决策模型为群决策支持系统提供了决策方法依据。3)构建了B/S模式下基于多部门协作的多Agent结构群决策支持系统,对系统总流程、部门协作和专家决策过程中多Agent的协作流程进行了描述,分析了多个Agent间的依赖关系,并在此基础上设计了该决策支持系统的体系结构及主体功能结构。4)最后,从技术实现上,以郴州2007年洪涝灾害为研究背景,运行演示了重大自然灾害应急救援下基于部门协作的多Agent群决策支持系统的决策步骤,这对今后多部门、多专家参与的灾害应急救援工作提供了辅助和参考。
余少文[6]（2013）在《基于PROMETHEE算法的多属性群决策支持系统的分析与设计》文中研究指明随着社会的不断深入发展，尤其是信息技术更新，方便我们工作和学习，以此同时，如今是高度信息化的社会（信息爆炸的时代），当涉及到对复杂问题进行决策的时候，单一个体已无法能够对该类问题做出全面地、正确地、有效地决策，为了减少决策的失误，提高决策的效率，需要组织多个决策者（不同领域专家），通过信息沟通，协商决策的一致性，对同一的问题进行评价和决策，为此研究人员对群决策理论做了大量工作。在决策的过程中，借助计算机，处理大量的信息数据，为此，决策支持系统DSS在需求的情况下应运气而生，计算机软硬的不断提升，进一步发展至群决策支持系统（GDSS），加上Internet网络的发展，决策者们就可以跨越地域，同时地、高效地对同一问题进行合理的决策。在群体决策的大背景之下，对多属性的PROMETHEE-Ⅱ算法的群决策理论进行研究，在这一理论上，基于.NET开发平台进行设计与实现的群决策支持系统。具体研究的工作分为两个方面：1、将PROMETHEE-Ⅱ单一多属性的决策方法，结合群组互反判断矩阵排序的加权几何平均法推广至群体决策。2、基于这一理论，针对群决策问题的流程和特征，结合互联网进行研究，根据系统的应用需求和业务架构，对通用型的GDSS做了详细的分析、设计及实现，分析如何实现群决策的信息化，使用EA（Enterprise Architect）工具对本系统的UML建模进行描述，采用B/S架构的系统框架，综合使用互联网技术、通信技术、数据库技术等技术手段，考虑系统的安全性，进而实现项目决策、决策交互、资料查阅、结果查询、系统管理等功能模块，并详细分析和设计了各个功能模块。
王严辉,李加祥[7]（2012）在《支持一体化协作指挥决策的统一决策空间》文中研究指明以海上编队一体化作战需求为牵引,以提升海上编队作战指挥辅助决策能力为目的,在系统地分析了编队多指挥层次、多作战方面一体化协作指挥决策方式的基础上,提出统一决策空间的概念,设计统一决策空间的层次结构,并对层次结构中的4个层次进行分析,对面向协作的海上编队辅助决策技术的进一步研究有重要的参考意义。
李健民[8]（2011）在《基于价值网络的移动支付模式研究》文中进行了进一步梳理随着移动通信技术的日臻成熟,移动智能终端的快速普及,互联网、物联网与移动通信的相互渗透和融合,凭借国家产业政策的大力支持,移动支付迎来了突破性的发展机遇。我国移动支付在高速发展的同时,还存在诸多需进一步发展和完善的地方。如客户对移动支付的认知度低,支付习惯有待进一步培育和引导；信用制度不够完善,客户担忧移动支付信息安全；移动支付的运营模式尚未形成,产业链的分工协作不明确等。因此,研究移动支付产业链主要参与方的合作关系,建立适合当前我国移动支付业务发展的移动支付模式有着重要的现实意义。本文通过对国内外移动支付发展现状进行调查和分析,借鉴日本、韩国和肯尼亚等国家发展移动支付的成功经验,采取博弈论研究方法选择主导运营商；采取关联规则数据挖掘分析法,通过调查问卷的方式,挖掘目标客户群特征,锁定目标市场；根据价值网络理论,对移动支付模式产业链的构成、价值来源和形成过程进行分析和研究；运用系统动力学原理,结合湖南移动的实际运营数据,对移动支付模式进行定性和定量的分析。探索移动支付模式的完善和改进方案,提出我国移动支付发展的政策建议。通过以上主要工作,得出以下结论和研究成果：我国现有近9亿移动通信客户,近三年客户平均增幅达22.26%,移动支付发展潜力巨大,政府的政策支持和金融监管部门配合是开展移动支付工作的前提,提供方便、快捷、低成本的移动支付手段是发展移动支付业务的基础,借鉴日本、韩国的发展模式,移动通信运营商主导整合产业链各方,坚持开放、合作、共赢的经营理念是移动支付模式成功的关键。移动通信运营商、金融机构和第三方支付机构都有从事移动支付业务的强烈欲望,通过三方博弈,移动通信运营商凭借丰富的客户资源,良好的客户关系,强势的品牌,先进的移动信息通道,主导发展移动支付业务,有利于移动支付业务的迅速发展和成熟,提升整个产业链的帕累托效率。提出基于价值网络的移动支付模式,将移动支付模式分解成支撑网和市场网两部分。移动通信运营商联合设备供应商、支付平台服务供应商、网络服务供应商和移动终端供应商,打造移动支付支撑网络和平台,为客户提供优质的业务和服务,共同承担价值网络产生的风险,分享创造的价值；市场网主要进行商品、服务和信息的交易、资金的支付和结算等活动。在市场网上,商家的目标是促销商品、降低资金回收成本和风险,客户希望方便、快捷、安全、低成本存取和支付资金,非金融机构支付服务公司的利益来源于收取交易佣金,金融机构侧重于获取存量资金再投资收益,移动通信运营商着力于增加客户黏性、提高通信使用量,参与各方没有明显的利益冲突,通过制定合理的经济机制,使参与者的个体利益和整体目标一致,实现整体利益最优,共同构建价值最大化的移动支付模式。移动支付业务发展初期采取差异化的集聚战略,定位发展中小额支付和中高端市场,待移动支付业务成熟,移动支付模式完善后,逐步转向大额和中低端市场,实现从蓝海市场战略向红海市场战略的转型。通过技术和业务创新,提高客户和商家使用的快捷性、方便性和安全性；通过提供普遍服务,快速增加客户群,形成规模经济效益,降低单位成本,最终实现低成本、大市场的移动支付发展战略。移动支付参与各方通过共享优势互补资源,减少新增投资,形成范围经济效应。移动通信运营商整合支付平台,制定具有吸引力的价值目标,引入金融机构和第三方支付机构加入,分别进行资金结算和运营支撑、共同承担首期投资风险,联合设备供应商、支付平台服务供应商、网络服务供应商以及终端供应商,开放式引入商家和客户,形成移动支付价值共同体,实现风险共担、利益分享。实施低成本大市场发展战略,整合参与方优势互补资源形成价值共同体,推进政府构建信用管理体系,实行客户实名制、推广指纹识别专用移动终端以保障资金安全,建立移动支付资金安全管理系统,争取财政税收政策的支持,将移动资金收付结算业务视同银行金融机构的资金清算,免开发票、免征各项税费,对从事移动支付的非金融机构支付服务的企业,在一定期限内实行税费减免政策。
康峰[9]（2010）在《网络环境下协同决策支持平台构建研究》文中研究指明全球经济一体化的加快和信息网络技术的迅猛发展,为人们的决策活动提供了丰富的知识资源和方便的互动交流平台,决策活动的网络化和协同化正逐渐成为组织进化的重要趋势。虽然嘲络环境下组织的决策支持能力不断得到增强,但在组织开展决策活动时,普遍存在决策需求难以被满足的情况,具体表现为：①决策环境日益复杂,越来越多的不确定信息等因素影响着决策者,决策者很难凭借自身的知识和经验,准确、全面提出决策方案；②决策过程中,多个决策成员的意见常常存在着矛盾和分歧,难以形成决策共识；③决策者在决策的过程中,需要得到及时、准确的知识支持,但因组织知识获取和知识服务能力等方面的限制,无法满足决策者的知识需求。综上所述,网络环境下组织的决策活动不再是传统的独立性决策,而是各决策主体充分交互和沟通的协同决策。在协同决策过程中,群体成员及时有效地综合运用各个学科知识是提高决策绩效的关键,而协同决策支持平台在信息处理、模型分析、知识利用等诸多方面均能为协同决策提供有效的支撑。协同决策支持平台作为从协同决策概念认识向协同决策实践应用发展过程中的关键环节,其构建过程中存在若干问题亟需解决,如：对协同决策和协同决策支持平台的概念尚缺乏准确界定、欠缺针对协同决策支持平台构建的需求分析方法、欠缺针对协同决策支持平台构建的理论框架以及实现方法与技术的分析。此外,协同决策支持平台的构建框架和实现方法与技术也未曾通过实例的验证。本文在借鉴相关研究成果的基础上,对网络环境下协同决策支持平台构建的相关问题进行研究。研究目的和意义在于：理论研究方面,界定协同决策和协同决策支持平台的概念,对构建网络环境下协同决策支持平台的需求进行分析,提出一个网络环境下协同决策支持平台的理论框架；在方法研究方面,对网络环境下协同决策支持平台的主要决策方法与实现技术进行了全面、深入的研究,为协同决策实践工作的开展提供方法、技术方面的支持；在应用研究方面,结合企业的实际背景,构建了一个协同决策支持平台的实例,通过实例研究,不仅验证了所给构建框架和实现方法的正确性,而且反映出协同决策支持平台具有的良好应用前景,这为各类组织开展协同决策实践活动提供了可借鉴的应用范例。本文主要完成了以下6个方面的研究工作：（1）界定了协同决策和协同决策支持平台的概念。通过对协同决策和协同决策支持平台的剖析,明晰了协同决策和协同决策支持平台的概念,并分别从现实中存在的协同决策问题和各种类型的协同决策支持平台／系统两个方面,对协同决策支持平台构建研究的主要理论基础进行了介绍。（2）给出了协同决策支持平台构建的需求分析。在给出面向协同决策支持平台的需求分析方法的基础上,并分别从功能需求、知识需求、决策模型需求和其他需求等方面进行了分析。（3）提出了网络环境下协同决策支持平台构建的总体框架。针对协同决策支持平台构建理论支撑仍有待发展的现状,结合协同决策的特点,给出网络环境下协同决策支持平台构建的一个总体框架。在此基础上,进行了理论框架中的扩展理论内容分析,包括协同决策支持平台的生命周期、协同决策支持平台的工作机理和面向协同决策的知识管理。通过上述内容的详细分析,给出给出了协同决策支持平台构建的核心内容,有协同决策支持模型、协同决策的知识推送和协同决策支持平台的实现方法与关键技术三个主要内容。（4）给出了面向协同决策支持平台中的协同决策支持模型与方法。在协同决策支持平台构建的理论框架的指导下,分别对协同决策支持平台的关键支持模型：协同交互模型、协同决策过程中的决策方法、群体协同一致性分析及协调方法开展研究。通过对协同决策支持模型和方法的研究,可以使组织在实施协同决策支持平台构建时,得到具体可行的模型、工具支持,提高平台运行的工作效率。（5）给出了面向协同决策支持平台的知识推送实现方法与关键技术。分别从协同决策的知识体系、知识空间管理方法、知识推送的主要方法和关键技术等方面,详细论述了协同决策支持平台的知识推送系统实现方法和关键技术。（6）给出了协同决策支持平台构建的实例研究。针对CM公司新业务开发与运营的具体需求,构建了面向CM公司LBS产品开发与运营的协同决策支持平台。对本文提出的协同决策支持平台的构建理论、决策模型、实施方法与技术等进行了验证。
赵可[10]（2010）在《群体内冲突及冲突管理研究：方法和实证》文中认为组织研究领域,冲突一直被视为重要的群体交互过程变量。然而关于群体内冲突同绩效的关系存在很多争议,且以往的研究很少同时考虑群体内冲突和冲突管理行为,这就忽视了冲突管理对冲突的潜在引导作用。本文在先前研究者的观点之上,提出一个整合研究模型,以此更好的理解群体内冲突的交互过程。在提出整体研究模型之后,本研究从群体层面对这一整合概念模型中的机制进行了中国环境下的实证的设计和检验。通过对76个工作团队的冲突、冲突管理行为和绩效的实证研究,发现冲突管理和冲突的交互作用对群体绩效的影响显着。竞争型冲突管理行为会导致关系冲突的增加,进而导致群体绩效的降低；回避型冲突管理行为和关系冲突显着负相关；任务冲突与群体绩效之间显着正相关。冲突管理不单单是企业管理者,也是企业员工需要掌握的一项重要工作技能。以往多关注于高管群体和上下级的群体层面,本研究将这一层面推广到同级别员工工作团队上,通过333份调查问卷,检验了员工冲突管理行为对工作满意度和创新绩效的影响。结果表明,倾向于采取合作和折衷型冲突管理行为的员工拥有更高的工作满意度；合作型冲突管理行为与创新绩效正相关,而回避与创新绩效负相关。由于跨文化群体和冲突以及绩效的研究尚不多,特别是针对中国文化背景下的群体研究少之甚少,仍然属于新兴的研究主题,在现有的理论和文献基础之上,量化的研究方法可能无法把握关键性。本研究使用了探索性的案例研究方法以揭开此探索性领域的面纱,建立了研究的命题,以指导将来的研究。同时情绪智力和冲突规范2个重要的中介变量也纳入了研究的范围。第三方作为冲突管理和解决具有重要作用,同时又由于大型群体的特殊性,第三方的采用作为冲突管理和解决的办法显得更具有效率。本研究给出了群决策中模糊偏好关系矩阵一致性调整的新方法。该方法提出了一种新的目标矩阵,使得计算得来的调和矩阵较之原矩阵在一定条件下保留了更多的偏好信息,即在很大程度上保留着群决策中决策者的意愿。本研究结果可作为企业在制订工作规范和政府进行宏观战略决策时的参考,可促使公司或政府在工作和决策过程中更有效的了解组织、群体的行为规范,了解管理员工的工作态度与作法,进而提升整体的公司绩效表现或政府决策的效果,以期达到最有效的管理机制发挥；有助于企业经营管理人员或政府人员掌握管理群体和团队的基本技能,尤其是如何有效地管理冲突、如何控制群体成员间的情绪,制定有效的冲突规范,培养群体情绪智力,进而获得高工作绩效。
二、基于层次模型法的互联网环境下的群体决策支持系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于层次模型法的互联网环境下的群体决策支持系统（论文提纲范文）
（1）基于云模型和多准则群决策方法的城市更新项目改造方案决策研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题提出 |
| 1.1.1 城市更新是重要战略,但实现其改造方案的科学决策难度较大 |
| 1.1.2 多准则群决策在城市更新领域运用的可行性 |
| 1.1.3 云模型对解决城市更新群决策的适宜性 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 城市更新决策与评价研究综述 |
| 1.2.2 多准则群决策研究综述 |
| 1.2.3 云模型研究综述 |
| 1.2.4 文献综述小结 |
| 1.3 研究目的与研究意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 相关概念及理论基础 |
| 2.1 城市更新与多准则群决策的相关概念 |
| 2.1.1 城市更新 |
| 2.1.2 城市更新模式 |
| 2.1.3 城市更新的目标、特征与改造对象界定 |
| 2.1.4 城市更新的决策主体与利益相关者识别 |
| 2.1.5 决策与多准则群决策 |
| 2.2 云模型的基本概念 |
| 2.2.1 不确定性与正态隶属云 |
| 2.2.2 云的数字特征值 |
| 2.2.3 云发生器 |
| 2.2.4 云的四则运算与运算律 |
| 2.3 云模型和多准则群决策方法的优势 |
| 2.4 基于云模型的不确定语言信息的表示、集结与比较分析 |
| 2.4.1 语言变量的云转化 |
| 2.4.2 云聚合算子 |
| 2.4.3 云的距离与相似度 |
| 2.4.4 基于云模型的不确定度与偏差度计算 |
| 2.5 相关理论 |
| 2.5.1 治理与城市治理理论 |
| 2.5.2 利益相关者理论 |
| 2.5.3 可持续发展理论 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 城市更新项目改造方案的决策指标体系构建 |
| 3.1 指标体系构建原则与方法 |
| 3.1.1 指标体系构建原则 |
| 3.1.2 指标体系构建方法 |
| 3.1.3 指标体系建立需解决的问题 |
| 3.2 指标体系构建理论基础 |
| 3.2.1 基于文献研究法的准则指标初选 |
| 3.2.2 基于专家访谈法的准则指标优化 |
| 3.3 指标体系结构与含义说明 |
| 3.4 基于云模型的DEMATEL方法决定准则指标权重 |
| 3.5 云聚类算法和聚集簇综合权重计算 |
| 3.6 程序算法 |
| 3.7 程序结构 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 案例分析 |
| 4.1 案例概况 |
| 4.1.1 案例选取依据 |
| 4.1.2 案例基本情况 |
| 4.2 案例背景 |
| 4.3 案例分析 |
| 4.3.1 改造方案 |
| 4.3.2 利益相关者识别 |
| 4.3.3 调查问卷设计 |
| 4.3.4 样本分布分析 |
| 4.3.5 数据云转化 |
| 4.3.6 影响矩阵与准则指标权重的计算 |
| 4.3.7 决策群体的云聚类分析 |
| 4.3.8 计算结果分析 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A 城市更新项目改造方案的决策模型代码 |
| B 城市更新项目改造方案的决策评价指标调查问卷 |
| C 城市更新项目决策评价指标相关关系调查问卷 |
| D 作者在攻读学位期间发表的论文目录 |
| E 学位论文数据集 |
| 致谢 |
（2）基于模糊TOPSIS算法的多属性群决策支持系统分析与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 相关理论研究综述 |
| 1.2.1 模糊决策理论研究综述 |
| 1.2.2 群决策研究综述 |
| 1.2.3 群决策支持系统研究综述 |
| 1.3 研究思路、方法、内容和意义 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.3.4 研究意义 |
| 1.4 文章结构 |
| 2 模糊TOPSIS多属性群决策的基本问题 |
| 2.1 多属性群决策问题的准备工作 |
| 2.1.1 多属性群决策的基本要素 |
| 2.1.2 属性和专家的权重分析 |
| 2.1.3 数据预处理 |
| 2.1.4 群信息的集结次序及适用性研究 |
| 2.1.5 交互式群决策理论 |
| 2.2 基于三角模糊数的群体多属性决策原理 |
| 2.2.1 语言短语集的性质与表示 |
| 2.2.2 三角模糊数的概念与性质 |
| 3 群决策支持系统相关技术 |
| 3.1 B/S结构 |
| 3.1.1 三层B/S结构 |
| 3.1.2 B/S结构特点 |
| 3.2 ASP.NET技术 |
| 3.3 开发平台VisualStudio |
| 3.4 数据库MicrosoftSQLServer |
| 3.5 数据分析技术 |
| 3.6 统一建模语言 |
| 4 模糊群决策支持系统分析 |
| 4.1 系统概述 |
| 4.2 系统需求分析 |
| 4.2.1 用户需求分析 |
| 4.2.2 功能需求分析 |
| 4.3 系统建模 |
| 4.3.1 GDSS系统用例图 |
| 4.3.2 用户登陆活动图 |
| 4.3.3 专家决策时序图 |
| 4.3.4 主持人控制时序图 |
| 4.3.5 系统类图分析 |
| 4.4 算法分析 |
| 4.4.1 模糊多属性群决策问题建模 |
| 4.4.2 组合权重设置法 |
| 4.4.3 基于群体理想解的三角模糊数群体多属性决策方法 |
| 5 模糊群决策支持系统设计 |
| 5.1 系统总体设计 |
| 5.1.1 GDSS网络拓扑设计 |
| 5.1.2 系统体系结构 |
| 5.1.3 GDSS系统数据流程 |
| 5.1.4 安全分析 |
| 5.1.5 接口设计 |
| 5.2 模型库设计 |
| 5.2.1 模型组合设计 |
| 5.2.2 模型库及模型库管理系统 |
| 5.3 知识库设计 |
| 5.4 数据库设计 |
| 5.4.1 数据库管理与应用 |
| 5.4.2 GDSS数据结构设计 |
| 5.5 问题综合与人机交互设计 |
| 5.5.1 人机交互设计 |
| 5.5.2 问题综合设计 |
| 6 模糊群决策支持系统实现及应用 |
| 6.1 系统实现 |
| 6.1.1 系统关键实现技术 |
| 6.1.2 网站结构与数据流向 |
| 6.1.3 系统实现 |
| 6.2 系统应用实例 |
| 6.2.1 系统案例论证过程 |
| 6.2.2 实例应用——滑坡治理方案选优 |
| 6.2.3 论证结果分析 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 主要创新点 |
| 7.2 总结 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 致谢 |
（3）基于区别因子的DEA共识方案优选建模研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容及组织结构 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 组织结构 |
| 1.2.3 研究思路 |
| 1.3 论文可能的创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 群体决策概述 |
| 2.1.1 群体决策的定义 |
| 2.1.2 群体决策的发展历程 |
| 2.1.3 群体决策的优缺点 |
| 2.2 针对共识决策的研究 |
| 2.2.1 信息集结 |
| 2.2.2 共识测度 |
| 2.2.3 共识建模 |
| 2.3 针对区间DEA建模方法的研究 |
| 2.3.1 区间DEA模型求解算法 |
| 2.3.2 决策单元排序 |
| 2.3.3 区间DEA模型的实际应用 |
| 第三章 基于确定意见值的共识方案优选建模 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 决策者权重存在主观差异 |
| 3.3 决策者的权重存在下限约束,即满足ω_j≥ε |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 决策者权重存在主观差异 |
| 3.4.2 决策者权重存在下限约束,即满足ω_j≥ε |
| 第四章 基于区间意见值的共识方案优选建模 |
| 4.1 基于白化值的区间DEA建模 |
| 4.1.1 基于白化值的区间C~2R模型 |
| 4.1.2 区间DEA有效性的判定方法—具有非阿基米德无穷小的区间C~2R模型 |
| 4.1.3 判定决策单元有效性的区间目标规划方法 |
| 4.2 基于白化值的区间DEA共识方案优选建模 |
| 4.3 决策者权重存在主观差异 |
| 4.4 决策者权重存在下限约束满足ω_j≥ε |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 决策者的权重存在主观差异 |
| 4.5.2 决策者的权重约束满足ω_j≥ε |
| 第五章 制造业减排方案共识优选建模 |
| 5.1 可变权重的区间DEA减排方案共识优选模型 |
| 5.1.1 模型构建 |
| 5.1.2 增加ε的值对制造企业整体最大补偿效用的影响 |
| 5.2 基于最大区别因子的区间减排方案共识优选模型 |
| 5.2.1 模型构建 |
| 5.2.2 减少制造企业的数量 |
| 5.2.3 增加评估专家的数量 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 展望与不足 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（4）智能化综合评价理论与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与研究意义 |
| 第二节 研究思路与主要内容 |
| 第三节 论文框架和章节安排 |
| 第四节 研究方法与技术路线 |
| 一、研究方法 |
| 二、技术路线 |
| 第五节 主要创新点与不足 |
| 第二章 相关基础理论及研究文献评述 |
| 第一节 综合评价基本理论概述 |
| 一、综合评价的基本概念 |
| 二、基本理论方法、理论框架与研究进展 |
| (一) 基本理论方法 |
| (二) 综合评价的理论框架 |
| (三) 综合评价研究的进展 |
| 第二节 智能化综合评价研究文献评述 |
| 一、智能化理论回顾 |
| (一) 智能理论的发展 |
| (二) 智能理论的主要研究问题 |
| 二、智能化方法的概念 |
| (一) 智能化方法概念的界定 |
| (二) 智能化的测定 |
| 三、主要智能化评价方法 |
| (一) 专家评价系统文献评述 |
| (二) 机器学习评价方法文献评述 |
| (三) 人工神经网络评价方法文献评述 |
| (四) 蒙特卡罗模拟评价方法文献评述 |
| (五) 遗传算法评价方法文献评述 |
| 第三章 智能化综合评价的基本问题研究 |
| 第一节 智能化综合评价的概念、主要过程及核心要素 |
| 一、智能化综合评价的概念 |
| 二、智能化综合评价的主要过程 |
| 三、智能化综合评价的核心因素 |
| 第二节 智能化综合评价的方法论框架 |
| 一、综合评价方法论概述 |
| 二、智能化综合评价方法论的关键问题 |
| (一) 怎样把评价对象转化为评价目标 |
| (二) 怎样把评价目标转化为评价指标 |
| (三) 指标测度确定的问题 |
| (四) 评价指标的定量化问题 |
| (五) 评价指标的一致无量纲化问题 |
| (六) 指标权重确定的问题 |
| (七) 指标的合成问题 |
| 第三节 智能化综合评价方法的“选择”问题 |
| 一、智能化综合评价方法选择的意义 |
| 二、智能化综合评价方法选择的算法 |
| (一) 两个基础算法 |
| (二) 计算步骤 |
| 第四章 智能化组合评价与群组评价 |
| 第一节 智能化组合赋权与评价 |
| 一、组合赋权原理 |
| 二、常用的组合赋权方法 |
| 三、智能化组合赋权 |
| 四、基于综合评价值的智能化组合评价 |
| 五、基于评价排序的智能化组合评价 |
| 第二节 智能化群组协商组合评价 |
| 第三节 群组专家权重的智能化调节方法 |
| 第五章 AHP构权的智能化修正方法 |
| 第一节 层次分析法原理与一致性检验 |
| 一、层次分析法原理 |
| 二、AHP构权的一致性检验问题 |
| 第二节 一种基于遗传算法的判断矩阵修正 |
| 一、AGA-LCAHP方法原理 |
| 二、判断矩阵的不一致性信息提取 |
| 三、不一致性信息指标的优化 |
| 第三节 AGA-LCAHP的理论分析 |
| 一、判断矩阵满意一致性的判断 |
| 二、鲁棒性分析 |
| 三、AGA-LCAHP与其他修正AHP方法的比较 |
| 第四节 试验结果及其对比分析 |
| 一、数据测算 |
| 二、结论 |
| 第六章 实际案例：北京延庆农村民居改造满意度的智能化综合评价研究 |
| 第一节 北京延庆农村民居改造在满意度评价研究背景与指标体系 |
| 一、研究背景 |
| 二、项目介绍 |
| 三、北京延庆民居改造满意度评价指标体系的构建 |
| (一) 民居改造满意度评价指标确定的原则 |
| (二) 指标体系的建立 |
| 第二节 北京延庆农村民居改造满意度上午智能化综合评价方法 |
| 一、基于Shepard相似插值方法的农村民居改造在满意度评价研究 |
| 二、基于AGA-LCAHP的农村民居改造满意度指标体系权重修正研究 |
| 三、基于BP神经网络的农村民居改造满意度评价研究 |
| 第三节 主要结论和建议 |
| 一、结论 |
| 二、建议 |
| 第七章 结论与展望 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 表1.1 相似插值模型模拟样本 |
| 附录2 |
| 表2.1 实际样本计算值 |
| 附录3 |
| 附录3.1 调查问卷 |
| 附录3.2 调查问卷 |
| 致谢 |
（5）基于多部门协作的冲突型大群体决策支持系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 导论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容及研究方法 |
| 1.4 论文内容框架 |
| 2 国内外研究现状 |
| 2.1 大群体决策冲突协调研究现状 |
| 2.2 群决策支持系统研究现状 |
| 2.3 多Agent群决策支持系统研究现状 |
| 2.3.1 多Agent群决策支持系统概念及特征 |
| 2.3.2 多Agent合作问题研究现状 |
| 2.3.3 多Agent协调问题研究现状 |
| 3 基于群体成员决策冲突最小的大群体决策方法研究 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 基于极大熵的属性权重求解方法 |
| 3.3 基于冲突最小的决策者权重求解方法 |
| 3.4 基于排序向量法的决策方案选优 |
| 3.5 算例分析 |
| 4 群决策支持系统中基于多部门多Agent的协作机制研究 |
| 4.1 基于多部门协作的系统总流程设计 |
| 4.2 功能Agent的协作机制设计 |
| 4.2.1 系统主要Agent及其功能 |
| 4.2.2 多Agent构成及协作流程设计 |
| 4.3 部门Agent间的协调控制 |
| 4.3.1 合作的一般框架 |
| 4.3.2 决策中心与相关部门的任务分配及协作 |
| 4.3.3 相关部门Agent之间的协作 |
| 4.4 决策者Agent间的协调控制 |
| 4.5 基于多Agent的系统支撑环境体系结构 |
| 5 洪涝灾害应急救援大群体决策支持系统案例 |
| 5.1 多Agent分布式结构设计 |
| 5.2 系统主体功能模块设计 |
| 5.3 案例背景介绍 |
| 5.4 系统实现及应用 |
| 5.4.1 系统管理 |
| 5.4.2 洪涝灾害预警 |
| 5.4.3 子救援方案集生成 |
| 5.4.4 矿山抢险事件专家决策 |
| 5.4.5 矿山抢险事件行动部署 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于PROMETHEE算法的多属性群决策支持系统的分析与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的背景 |
| 1.2 综述 |
| 1.2.1 国内外理论研究综述 |
| 1.2.2 国内外应用研究综述 |
| 1.3 研究思路、研究内容和研究方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 文章结构 |
| 第2章 决策支持系统相关技术概述 |
| 2.1 UML 和建模工具 EA |
| 2.1.1 UML |
| 2.1.2 建模工具 EA |
| 2.2 B/S 模式 |
| 2.2.1 B/S 架构的特点 |
| 2.2.2 B/S 架构与 C/S 架构的联系与区别 |
| 2.3 ASP.NET 技术 |
| 2.3.1 ASP |
| 2.3.2 ASP.NET |
| 2.4 C#概述 |
| 2.5 开发平台 Visual Studio 2010 |
| 2.6 数据库 Microsoft SQL Server |
| 2.7 数据分析技术 |
| 2.7.1 联机分析处理 OLAP |
| 2.7.2 数据挖掘 DM |
| 2.7.3 OLAP 与 DM 的比较 |
| 第3章 基于 PROMETHEE 多属性的群决策 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 决策矩阵 |
| 3.2.2 数据预处理 |
| 3.3 PROMETHEE-Ⅱ方法原理 |
| 3.4 互反判断矩阵排序的建模 |
| 3.5 群决策排序算法 |
| 3.6 实例应用分析 |
| 第4章 决策支持系统原型分析和设计 |
| 4.1 可行性分析 |
| 4.2 需求分析 |
| 4.3 系统框架 |
| 4.3.1 系统流程分析 |
| 4.3.2 功能模块设计 |
| 4.4 UML 图 |
| 4.5 数据库设计和知识库设计 |
| 4.5.1 数据库设计 |
| 4.5.2 知识库设计 |
| 4.6 系统安全 |
| 4.6.1 密码安全 |
| 4.6.2 数据传输安全 |
| 4.7 系统性能优化 |
| 4.8 系统部分实现 |
| 4.8.1 登录界面 |
| 4.8.2 决策过程 |
| 4.8.3 后台管理 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.1.1 创新点 |
| 5.1.2 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）支持一体化协作指挥决策的统一决策空间（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 一体化协作指挥决策 |
| 2 统一决策空间概念 |
| 3 统一决策空间层次结构设计 |
| 1) 应用层 |
| 2) 服务层 |
| 3) 组件层 |
| 4) 资源层 |
| 4 结语 |
（8）基于价值网络的移动支付模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 移动支付的发展历程及国内外研究综述 |
| 1.2.1 相关概念界定及分类 |
| 1.2.2 国外移动支付的发展历程及成功经验 |
| 1.2.3 我国移动支付的发展历程及特点 |
| 1.2.4 移动支付的国内外研究综述 |
| 1.3 研究目的与研究思路 |
| 1.4 研究内容与研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 第二章 移动支付模式的理论方法与概念模型 |
| 2.1 移动支付模式研究的理论方法 |
| 2.1.1 博弈理论 |
| 2.1.2 价值网络理论 |
| 2.1.3 数据挖掘 |
| 2.1.4 系统动力学 |
| 2.2 移动支付模式的概念模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 移动支付的环境和运营模式分析 |
| 3.1 移动支付的环境分析 |
| 3.1.1 政策环境 |
| 3.1.2 经济环境 |
| 3.1.3 社会环境 |
| 3.1.4 技术环境 |
| 3.2 移动支付运营模式的博弈分析 |
| 3.2.1 移动支付产业链的构成 |
| 3.2.2 移动支付的运营主体 |
| 3.2.3 移动支付的运营方式 |
| 3.2.4 移动支付模式的静态博弈分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 移动支付的目标市场发展研究 |
| 4.1 移动支付目标市场的定位 |
| 4.1.1 目标客户的挖掘 |
| 4.1.2 目标市场的竞争 |
| 4.2 移动支付目标市场的分析 |
| 4.2.1 目标客户认知度分析 |
| 4.2.2 目标客户需求分析 |
| 4.2.3 目标客户使用意愿分析 |
| 4.2.4 影响目标客户使用的因素分析 |
| 4.3 移动支付目标市场发展的竞争战略 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于价值网络的移动支付模式构建 |
| 5.1 移动支付价值网络的构建 |
| 5.1.1 价值定位 |
| 5.1.2 价值活动 |
| 5.1.3 价值创造 |
| 5.1.4 战略控制 |
| 5.1.5 业务实施 |
| 5.2 移动支付模式的价值来源和形成过程 |
| 5.2.1 移动支付模式的价值来源 |
| 5.2.2 移动支付模式的价值形成过程 |
| 5.3 移动支付价值网络的特征和效应分析 |
| 5.3.1 移动支付价值网络的特征分析 |
| 5.3.2 移动支付价值网络的效应分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 移动支付模式实证研究—来自湖南移动的经验数据 |
| 6.1 湖南移动手机支付模式描述 |
| 6.1.1 湖南移动手机支付发展现状 |
| 6.1.2 湖南移动支付平台的设计 |
| 6.2 移动支付模式的系统动力学建模 |
| 6.2.1 系统动力学建模的依据 |
| 6.2.2 系统分析与模型建立 |
| 6.2.3 因果关系和反馈环分析 |
| 6.3 移动支付模式的系统模拟与有效性检验 |
| 6.4 关键要素变动对系统行为的影响分析 |
| 6.4.1 客户需求要素 |
| 6.4.2 价值定位要素 |
| 6.4.3 支持能力要素 |
| 6.4.4 资源整合要素 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 移动支付发展策略与建议 |
| 7.1 实施低成本大市场战略 |
| 7.2 构建移动通信运营商资源整合价值共同体 |
| 7.3 形成以信用为基础的移动支付资金安全管理环境 |
| 7.4 争取财政税收政策的支持 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 论文的总结 |
| 8.1.1 论文的主要工作 |
| 8.1.2 论文的主要结论 |
| 8.2 论文的创新 |
| 8.3 论文的局限性及研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（9）网络环境下协同决策支持平台构建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 现实中存在大量的协同决策问题 |
| 1.1.2 协同决策问题研究近年来备受关注 |
| 1.1.3 研究构建协同决策支持平台的必要性 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.2.1 协同决策支持平台的概念界定 |
| 1.2.2 协同决策支持平台构建的需求分析方法 |
| 1.2.3 协同决策支持平台构建的理论框架 |
| 1.2.4 协同决策支持模型与方法 |
| 1.2.5 协同决策支持平台构建的知识推送技术 |
| 1.3 研究目标与研究意义 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容、研究思路与研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究思路 |
| 1.4.3 研究方法 |
| 1.5 论文章节安排 |
| 第2章 相关研究文献综述 |
| 2.1 有关协同决策的文献检索情况概述 |
| 2.1.1 文献检索范围分析 |
| 2.1.2 相关文献情况分析 |
| 2.1.3 学术研究趋势分析 |
| 2.2 关于协同决策问题与协同决策方法 |
| 2.2.1 现实中的协同决策问题 |
| 2.2.2 协同决策方法 |
| 2.3 关于协同决策支持平台 |
| 2.3.1 各种类型的协同决策支持平台 |
| 2.3.2 协同决策支持平台的主要实现方法与技术 |
| 2.4 对已有研究成果贡献与不足的总结 |
| 2.4.1 主要贡献 |
| 2.4.2 不足之处 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 协同决策支持平台的相关概念分析与认识 |
| 3.1 协同决策的概念分析 |
| 3.1.1 协同决策的概念与特征 |
| 3.1.2 协同决策类型 |
| 3.1.3 协同决策过程 |
| 3.1.4 协同决策的协同方式 |
| 3.1.5 协同决策与群决策 |
| 3.2 协同决策的形式化描述 |
| 3.2.1 协同决策问题概述 |
| 3.2.2 协同决策的形式化描述 |
| 3.2.3 协同决策的协同网络描述 |
| 3.3 协同决策支持平台的概念界定 |
| 3.3.1 协同决策支持平台的概念 |
| 3.3.2 协同决策的决策支持模型 |
| 3.3.3 协同决策支持平台与群决策支持系统 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 协同决策支持平台构建的需求分析 |
| 4.1 面向协同决策支持平台需求分析概述 |
| 4.1.1 协同决策支持平台需求分析的原则和过程 |
| 4.1.2 协同决策支持平台需求分析的若干说明 |
| 4.2 协同决策支持平台的功能需求分析 |
| 4.2.1 支持协同决策的网络环境 |
| 4.2.2 用户管理与任务控制 |
| 4.2.3 决策资源存储与共享 |
| 4.2.4 协同交互与知识推送 |
| 4.2.5 协同决策的群体一致性协调 |
| 4.3 协同决策支持平台的知识需求分析 |
| 4.3.1 知识需求分析过程 |
| 4.3.2 知识需求分析的实现方法 |
| 4.3.3 知识体系的分类 |
| 4.3.4 知识体系的构建过程 |
| 4.4 协同决策支持平台的决策模型需求分析 |
| 4.4.1 模型的表示 |
| 4.4.2 模型的组合和模型重用 |
| 4.4.3 协同交互模型 |
| 4.4.4 一致性分析模型 |
| 4.5 构成协同决策支持平台的其他需求分析 |
| 4.5.1 协同网络和知识网络 |
| 4.5.2 基础技术设施 |
| 4.5.3 柔性组织机构 |
| 4.5.4 协同型组织文化 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 协同决策支持平台构建的总体框架 |
| 5.1 协同决策支持平台总体框架 |
| 5.2 协同决策支持平台的理论扩展内容 |
| 5.2.1 协同决策支持平台的生命周期 |
| 5.2.2 协同决策支持平台的工作机理 |
| 5.2.3 面向协同决策的知识管理 |
| 5.3 协同决策支持平台构建的核心内容 |
| 5.3.1 协同决策支持模型 |
| 5.3.2 面向协同决策的知识推送技术 |
| 5.3.3 协同决策支持平台的实现方法与关键技术 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 协同决策支持模型与方法 |
| 6.1 协同决策的交互模型与方法 |
| 6.1.1 协同网络分析方法 |
| 6.1.2 协同交互的过程模型 |
| 6.1.3 协同交互的的实现方法与技术 |
| 6.2 协同决策过程中的协同决策方法 |
| 6.2.1 决策指标体系的建立 |
| 6.2.2 基于主从递归的协同决策方法 |
| 6.3 协同决策的群体一致性分析及协调方法 |
| 6.3.1 群体意见的收敛过程分析 |
| 6.3.2 群体意见的关联分析算法 |
| 6.3.3 基于群体意见聚类的协同交互引导机制 |
| 6.3.4 群体意见一致性分析及调整算法 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 面向协同决策支持平台的知识推送 |
| 7.1 协同决策的知识体系 |
| 7.1.1 知识体系的概念 |
| 7.1.2 知识体系的结构 |
| 7.1.3 知识体系的构建过程 |
| 7.1.4 知识的表示方法 |
| 7.2 知识空间管理的实现方法 |
| 7.2.1 知识空间管理的过程 |
| 7.2.2 知识审计和知识缺口 |
| 7.2.3 知识需求模型 |
| 7.2.4 知识获取方法与技术 |
| 7.2.5 组织知识资产管理和知识地图 |
| 7.3 支持协同决策的知识推送方法 |
| 7.3.1 知识推送对协同决策的支持 |
| 7.3.2 面向知识推送的知识匹配算法 |
| 7.4 实现知识推送的关键技术 |
| 7.4.1 面向决策者需求的知识检索技术 |
| 7.4.2 面向决策者的个性化知识封装技术 |
| 7.4.3 面向推送方式需求的知识传送技术 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 实例研究：CM公司LBS产品开发协同决策支持平台的构建 |
| 8.1 CM公司简介 |
| 8.1.1 公司的主要业务范围 |
| 8.1.2 公司的协同决策过程 |
| 8.2 CM公司决策方式的现状分析 |
| 8.2.1 优势分析 |
| 8.2.2 不足分析 |
| 8.2.3 构建协同决策支持平台的意义 |
| 8.3 CM公司协同决策支持平台构建的总体设计 |
| 8.3.1 协同决策支持平台构建的目标与原则 |
| 8.3.2 协同决策支持平台的总体框架 |
| 8.3.3 协同决策支持平台的主要功能 |
| 8.4 原型系统的开发与运行环境 |
| 8.4.1 开发环境 |
| 8.4.2 运行环境 |
| 8.5 原型系统的功能 |
| 8.5.1 主要功能描述 |
| 8.5.2 主要功能模块 |
| 8.6 协同决策支持平台构建的预期效果分析 |
| 8.7 本章小结 |
| 第9章 结论与展望 |
| 9.1 本文的主要研究成果及结论 |
| 9.2 本文的主要贡献 |
| 9.3 本文的研究局限 |
| 9.4 对后续研究工作的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
| 攻读学位期间完成科研项目情况 |
| 作者简介 |
（10）群体内冲突及冲突管理研究：方法和实证（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义与目的 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法、流程和本文结构 |
| 1.5 本文的创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 群体内冲突研究 |
| 2.1.1 群体内冲突的种类 |
| 2.1.2 群体内冲突成因 |
| 2.1.3 群体内冲突转化 |
| 2.1.4 群体内冲突的过程 |
| 2.1.5 群体内冲突与绩效 |
| 2.2 群体内冲突管理研究 |
| 2.2.1 群体内冲突管理分类 |
| 2.2.2 冲突管理的方法 |
| 2.2.3 冲突管理模式的中西差异 |
| 2.2.4 群体内冲突管理与绩效 |
| 2.3 群体多元性、群体情绪智商和冲突综述 |
| 2.3.1 跨文化群体多元性 |
| 2.3.2 群体情绪智商规范 |
| 2.3.3 群体情绪智商规范与冲突 |
| 2.3.4 群体冲突规范 |
| 2.4 整合概念模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 群体内冲突、冲突管理与绩效关系的实证研究 |
| 3.1 研究背景概述 |
| 3.2 研究假设 |
| 3.2.1 冲突管理与群体冲突 |
| 3.2.2 群体冲突与绩效 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.3.1 研究样本 |
| 3.3.2 变量测量 |
| 3.3.3 因子分析 |
| 3.4 结果分析 |
| 3.4.1 数据聚合 |
| 3.4.2 假设检验 |
| 3.5 结论探讨 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 群体内员工冲突管理行为对工作满意度和创新绩效影响的实证研究 |
| 4.1 研究背景概述 |
| 4.2 理论假设和研究模型 |
| 4.2.1 冲突管理行为与工作满意度 |
| 4.2.2 冲突管理行为与创新绩效 |
| 4.3 研究方法 |
| 4.3.1 预调查 |
| 4.3.2 正式调查样本与测量工具 |
| 4.4 结果分析 |
| 4.4.1 信效度分析 |
| 4.4.2 假设检验 |
| 4.5 结论 |
| 4.5.1 研究结论 |
| 4.5.2 研究局限性 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 跨文化群体多元性、冲突与绩效的实证研究 |
| 5.1 研究目的概述 |
| 5.2 研究步骤和研究方法 |
| 5.2.1 研究步骤 |
| 5.2.2 研究方法 |
| 5.3 研究设计与数据收集方式 |
| 5.3.1 研究工具 |
| 5.3.2 研究对象 |
| 5.3.3 资料搜集 |
| 5.3.4 数据分析方式 |
| 5.4 案例综合分析及命题提出 |
| 5.4.1 跨文化群体多元性 |
| 5.4.2 跨文化群体多元性与冲突 |
| 5.4.3 国籍与冲突 |
| 5.4.4 群体情绪智商规范与冲突 |
| 5.4.5 群体冲突规范与绩效 |
| 5.4.6 群体多元化、冲突与绩效 |
| 5.5 案例讨论结论与建议 |
| 5.5.1 研究结论 |
| 5.5.2 研究建议 |
| 5.5.3 研究局限 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 大型群体内决策冲突的一致性调整方法 |
| 6.1 研究概述 |
| 6.2 模糊偏好关系矩阵及一致性分析 |
| 6.2.1 模糊偏好关系矩阵 |
| 6.2.2 矩阵的一致性 |
| 6.2.3 满意一致性的判定 |
| 6.3 矩阵一致性的调整方法 |
| 6.4 算例 |
| 6.5 研究结论 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论和管理启示 |
| 7.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 |
四、基于层次模型法的互联网环境下的群体决策支持系统（论文参考文献）
- [1]基于云模型和多准则群决策方法的城市更新项目改造方案决策研究[D]. 张萌. 重庆大学, 2019(01)
- [2]基于模糊TOPSIS算法的多属性群决策支持系统分析与设计[D]. 张金磊. 贵州财经大学, 2018(01)
- [3]基于区别因子的DEA共识方案优选建模研究[D]. 赵伟. 南京信息工程大学, 2017(03)
- [4]智能化综合评价理论与方法研究[D]. 杨勇. 浙江工商大学, 2014(05)
- [5]基于多部门协作的冲突型大群体决策支持系统研究[D]. 夏玥. 中南大学, 2013(03)
- [6]基于PROMETHEE算法的多属性群决策支持系统的分析与设计[D]. 余少文. 贵州财经大学, 2013(10)
- [7]支持一体化协作指挥决策的统一决策空间[J]. 王严辉,李加祥. 舰船科学技术, 2012(01)
- [8]基于价值网络的移动支付模式研究[D]. 李健民. 中南大学, 2011(12)
- [9]网络环境下协同决策支持平台构建研究[D]. 康峰. 东北大学, 2010(07)
- [10]群体内冲突及冲突管理研究：方法和实证[D]. 赵可. 中南大学, 2010(01)