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科学基金范文面向复杂大群体的群决策与支持平台
国家自然科学基金申请书
报告正文
(一)立项依据与研究内容1项目的立项依据(解主要脚参考丈献厅录)1.1研究意义
1.1.1本项目提出背景
目前,我国一些重大决策问题迫切需要群体决策,例如政府或行业的重大战略决策、大型企业经营管理决策等,这些决策问题涉及面广并且需要协调各方的关系和利益,需要群体决策予以支持。
针对上述决策问题的调研表明群体决策呈现以下特点:
①群体规模大,成员分布广,时间和位置不固定,决策需要更加广泛的相关成员参与;②群体成员类别差异大且关系复杂,不仅限于组织内领导、决策和分析人员,而且已经扩展到组织外的各种有关人员,成员之间既是竞争关系又是利益共同体;③群体及群决策问题复杂,表现在群体成员对决策问题的求解往往从多个不同的角度进行,即存在多个不同的评价属性,这些属性之间可能存在不同的关联关系,关联方式可能有线性关系、非线性关系、离散关系或模糊关系等,属性可能具有不确定性、模糊性和信息不完全性,这就给决策问题的求解带来困难。
因此决策群体已经变成复杂的大群体。
群体及群决策的复杂性可以看成是复杂性科学中复杂系统的一种表现形式,群体成员之间存在着祸合作用,成员或群体的行为遵循一定的规则,通过群体的智能行为,在整体上显现出更高层次、更加复杂、更加协调职能的有序性。
群体的整体行为是通过个体之间的相互竞争、协作等局部相互作用而涌现出来,同时具有突现性、不稳性、非线性、不确定性、不可预测性等特征。
面对这样的复杂系统,人们通常采用的方法是利用计算机仿真的方法通过模拟复杂系统中个体的行为,让一群这样的个体在计算机所营造的虚拟环境下进行相互作用并演化,从而让整体系统的复杂性行为自下而上的“涌现”出来。
正如在经济系统这个复杂系统中,每一个人构成了系统的个体,他们根据自己的决策规则选择合适的时机进行买卖经济活动,在计算机上实现一个模拟的交易市场,并且创造若干相互买卖的虚拟“人”,每个“人”都用计算机编好的规则进行买卖的决策,虽然现实中的人用到的决策规则远远比计算机模型中的“人”的模型复杂的多,但是这样的近似是有意义的,因为当若干这样的个体组合在一起构成系统的时候,宏观经济系统的一些现象就会自下而上的“涌现”出来,这些涌现出来的现象在很多方面还是客观反映真实经济系统的。
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传统的群体决策理论与方法由于多数限于规模较小的群体而难以支持这种复杂大群体及其决策问题的解决,因此就需要研究面向复杂大群体决策的理论与方法及相应的支持平台,同时}。
1ernet和信息技术的最新成果在技术上也支持群体决策的实现,这使得该研究在实现上具有可行性。
基于上述背景,我们提出了本项目一“面向复杂大群体的群决策与支持平台”研究。
1.1.2本项目研究的必要性
群决策及其支持系统的研究由来已久,我们认为可以分成四个阶段:
群体思维(Gr。
叩一thinking)研究阶段、群体决策理论与方法研究阶段、群体决策支持系统研究阶段和互联网环境下群体决策支持系统研究阶段。
这些研究大多限于相对简单和规模不大的群体,而面向复杂大群体的群决策理论与方法及其支持平台的研究仍然是一个个新的内容。
因此,应该从整体上,在更深层次、更大范围来考虑基于复杂大群体的群决策问题。
相对于传统的群决策而言,这些问题是全新的,有很多难题需要解决,因此本项目的研究是十分必要的。
1.1.3本项目的研究意义
(1)理论和方法意义
①探讨面向复杂大群体的群决策理论与方法,完善群体决策的理论和方法体系。
复杂大群体的出现为群决策问题的解决提出了新的挑战,在传统群决策理论与方法的基础上探索复杂大群体决策理论与方法,与国家中长期科技发展规划战略中的重大战略需求研究领域“复杂系统及其预测控制”直接相关,因此具有重要的理论价值。
②扩大多项新技术在群体决策领域的应用,提高群体决策的科学性和适用性,并促进这些新技术的发展。
目前先进的决策技术、计算机技术、网络技术、通讯技术、数据库技术以及人工智能技术等都在日益飞速发展,这些技术已经在群体日常决策和生活中发挥重要的作用,然而目前这些技术还没有完全融入复杂大群体决策领域,没有形成有效的复杂大群体决策方法。
本项目主要研究复杂大群体的群决策技术与方法,而复杂大群体正需要这些最新的技术与方法。
经过本项目的研究,可以进一步提高群体决策的科学性和适用性,反过来又促进这些技术的发展和应用。
(2)实际应用前景
①有助于政府和行业提高宏观战略决策能力
比如我国金属矿产资源保障程度及开发利用大型系统,它由自然系统、工作系统、社会系统和人工系统等四个分系统组成,而每一个分系统又由各自的子系统组成,例如,工作系统至少由采矿系统、选冶系统、加工系统等三个工程子系统组成。
其中采矿工程系统是由开拓、采准开采、运输、提升、通风、排水、供电等工艺子系统组成;每一个工艺子系统包含若干个工艺环节;如此逐层分解,构成了一个庞大的复杂子系统集。
复杂性体系在各个子系统或局部系统之间存在着复杂的关联,这种关联不仅表现在结构上,而且表现在内容上,它是物质、信息或能量的关联。
影响因素多、层次不明确,在第6页
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矿产资源的保障和开发中,矿产资源的状况,矿产产品需求和市场价格、工业指标,国家矿业开发政策,决定着矿产资源开发的整体状况。
不确定性信息繁多,在矿产资源开发过程中,许多方面都存在地质、技术、经济信息,数据和资料不充分,不精确,或者某些因素不能用定量方法来表达的情形,这些特征反映了矿产资源开发系统中存在的许多不确定性,其中包括随机性、模糊性和未确知性。
本项目将通过我国金属矿产资源保障程度及开发利用的实证研究,建立能够提高我国政府宏观战略群决策效果的新技术和新方法。
②有助于大中型企业经营管理人员掌握供应链各环节上的复杂大群体建立有机动态联盟,使企业运营达到效率最大化和成本最小化。
本项目研究将以大型有色金属制造业为典型,弄清从原料采购、加工工序流转、内部销售、外部销售全过程的成员及其行为和评价准则分布,并与世界先进制造企业比较,找出群体关键因素,明确改进的方向。
有色金属制造业的现状可以作为其它产业的参照。
我国很多企业,特别是国有大中型企业效益普遍不好,其主要原因是市场协调速度慢、效率低和成本无法控制,本项目将通过我国大中型有色金属企业的实证研究,建立能够提高我国大中型制造企业经营效率的方法。
1.2研究现状分析
以下将分别对《指南》中列出的本重点课题内容的研究状况进行阐述。
1.2.1复杂大群体的群体行为对群决策的影响
早在1895年,法国社会学家勒庞!
’!
就系统地分析了群体行为的发生机制和产生原因。
勒庞认为群体行为是一种社会一致化现象,是在群体中实际存在或想象存在的压力下,个人改变自己的态度,放弃自己原先的意见,从而产生和大多数人一致的行为。
本质上,勒庞的研究对象是具有高度不确定性的非正式群体,研究的是群体成员的从众行为。
非正式群体的从众行为不同于群决策中的群体行为。
之后,社会学、社会心理学和行为金融学}‘·’}从不同的角度对非正式群体的从众行为进行了大量的研究。
从群决策的角度,Jan比“6,通过分析美国外交政策上的几次重大决策失误,提出了群体思维的概念和理论框架。
Janis认为,在群体还没有充分地评价各种解决方案的利弊之前,也就是在群体还没有找到最优的解决方案之前,群体各成员就对决策达成一致性意见,从而发生群体思维。
文献【7】从群体思维的本质、前提条件、表现形式、对群决策过程及结果的影响以及如何防范等方面综述了群体思维的研究状况。
文献【8】和【9】简要回顾了群体思维理论的发展。
可以看出,大量文献研究了群体思维对群决策过程及结果的影响,研究了群体思维出现的前提条件和表现形式。
Ja。
鸿{’6!
的研究及以后的实证研究和理论研究的研究对象都是小群体。
然而,有关研究‘’。
!
表明群体规模对决策群体的群体行为有显著的影响。
6ik卜。
haodani!
“‘2,研究了序列决策过程中,先做决策者的行为所传达的信息对后做决策者的决策的影响。
结果表明群体行为的形成高度依赖于先做决策者的行为。
然而,田k卜c卜anda耐的研究以理性经济人为基本假设,具有一定的局限性。
基于81mon的“满第7页
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意标准“和“有限理性原则”,大量文献【13·16】研究了群体的非理性行为。
然而,这些研究的对象依然是小群体。
日ai‘1“研究了有认知合作的、动态的、连续的、具有冲突性的群决策训练,提出了一个基于认知的群决策训练框架模型。
该框架模型反应了在冲突决策过程的认知空间、方法空间、信息空间和资源空间之中的认知过程和行为协调,能够阐述群体行为的动态特征。
Rose和日eosher!
‘‘}用模拟法,研究了群决策过程中成员之间的相互依赖行为。
日ai、Rose和日en5her的研究具有多角度研究的特点。
与企业有关的群体行为可以分为企业内团队的群体行为和企业群体(由企业组成的群体)的群体行为。
对企业内团队的群体行为的研究文献较多,例如Jarza匕kowski等!
”,研究了高层管理团队的群体行为和团队成员的多样性间的关系,结果表明团队成员的多样性妨碍高层管理团队的群体行为的一致性。
从可获得文献来看,现在研究企业群体的群体行为的文献有vogellaol和尸av}ovi帅”“。
Vogsl研究了企业群体的群体行为和企业变革管理间的关系,结果表明群体行为有助于企业的变革。
尸av}oviC卜运用企业群体的群体行为解释了企业间的合作。
大量文献研究了有关农村开发决策中的群体行为!
222”、水资源开发决策中的群体行为!
’4,、以及森林保护和开发决策中的群体行为{2曰创。
其中,国际森林资源研究会(InternationalForestryReso盯cesandInstitotions,IFRI)集结了一百多位不同学科的科学家和政策制订者,在亚洲、非洲、欧洲、拉丁美洲和北美洲建立了研究中心,从1993年起对有关森林保护和开发的决策进行了一系列的研究,也包括对群体行为的研究}’6]。
}阳}大量的有关群体行为的研究主要集中研究了影响群体行为的因素及其影响机理。
例如,Var日ghese!
26]研究了18个森林使用群体的群体行为,结果表明群体行为的主要影响因素,不是群体的异质性,而是良好的组织设计,例如合理的责权分配、利益分配、控制群体选择机制比等。
归纳起来,目前有关复杂大群体的群体行为对群决策的影响的研究有以下特点:
①文献主要研究小群体的群体行为对群决策的影响,还鲜有文献明确研究复杂大群体的群体行为,更没有文献研究复杂大群体的群体行为对群决策的影响;②研究个别因素对群体行为的影响及对群决策的影响的多,研究多因素和大量因素对群体行为的影响及对群决策的影响的少;
③研究企业内团队的群体行为对企业决策的影响的多,研究企业群体的群体行为对企业群体的群决策的影响少;
④有关农村开发决策中的群体行为,水资源开发决策中的群体行为,以及森林保护和开发决策中的群体行为的个案多,系统性研究的少。
1.2.2复杂大群体决策的理论与方法
复杂大群体决策需要解决的问题之一是集结复杂大群体成员的偏好以形成群的偏好,然后根据群的偏好对决策方案进行排序或从中选择群所最偏爱的方案。
近年来对群体决策理论与方法的研究着重于以下8个方面:
(1)决策者权重的确定方法研究
在群体决策过程中,决策者权重的确定分为主观、客观和组合等三种赋权法。
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有关主观权重确定的研究,陈世权等提出了根据决策者的能力水平、知名度、职位高低、对决策问题的熟悉程度等确定决策者权重的方法!
’7]。
对于客观权重的确定,王坚强证明了由期望效益法优化模型确定的综合权系数为几种方法确定的权系数的平均值,并构造了一种具有兼顾不同方法确定的权系数的综合决策模型‘2吕]。
对于组合赋权法,徐泽水和达庆利提出了多属性决策组合赋权的一种线性目标规划方法‘3。
,。
Q跳i,日丫an,JMaand2Fa。
提出一种妥协式组合赋权法l“l。
(2)成员属性权重的确定方法研究
在群体决策求解过程中,属性的权重具有举足轻重的作用,它被用来反映属性的相对重要性。
很多已提出的决策方法(如简单线性加权法、厂即引泞法、多属性效用理论等)都涉及到属性权重。
目前关于属性权重的确定方法很多,根据计算权重时原始数据的来源不同,可以将这些方法分为三类。
第一类是主观赋权法,它根据对各属性的主观重视程度由专家根据经验进行赋权。
第二类是客观赋权法,它是各属性根据一定的规则进行自动赋权的方法,它不依赖于人的主观判断。
王应明和张军奎提出了一种确定多指标决策权系数的新方法―标准差和平均差极大化方法!
”]。
针对上述两种赋权方法的优缺点,人们又提出了第三类赋权法,即主客观组合赋权法。
陈华友基于离差最大化的基本原理,通过一个最优规划模型来确定组合权重,研究了模型的求解,给出权重的计算公式,探讨组合赋权方法的检验}’2,;郭春香和郭耀煌基于偏序结构、属性值是用模糊语言给出且每个属性没有决定权重的多属性群决策问题提出了一种综合权重方法‘33,。
另外,Liang提出基于理想和非理想点的新模糊群体决策方法!
’4],使用决策权重矩阵来确定多属性的不同权重;Chen使用区间模糊集来解决多属性模糊决策问题‘’5,;Chang等将语言变量和模糊数结合来讨论多属性权重‘’6,,以达到决策最优。
(3)群体一致性研究
群体一致性研究是群体决策研究中的热点,有许多学者提出了解决群体一致性的方法。
①基于成员聚类的一致性指标的方法:
徐选华和陈晓红在成员聚类并形成若干聚集的前提下提出了群体中各个聚集的一致性指标以及整个群体的一致性指标‘”,。
②基于粗糙集理论的方法:
安利平、陈增强和袁著社通过对多属性群决策问题的描述,提出将不同决策者的不一致决策对象进行合并分析,得到更加直观明确的规则{3日!
,对规则集进行构成分析,从而解释决策者之间的冲突所在。
③基于交互的方法:
江文奇和华中生给出了相对加权一致度的一种计算方法!
”‘,当群决策的结果不一致时,提出了依据相对加权一致度对决策者进行聚类的方法,并给出了每一类决策者决策结果的综合方法。
在国外,日}s·Mei日s日和C卜en·丁。
n9Chen使用基于一致性的度量方法来定义专家之间的重要性和一致性指标l‘。
}。
(4)属性以语言形式给出的群体决策问题研究
对这类问题的解决有两种方法,一种是设计新的语言算子,二是将语言形式的属性转化成别的形式再进行决策。
对第一种方法研究的成果主要有:
徐泽水研究了属性权重、属性值以及专家权重均以语言形式给出的纯语言多属性群决策问题‘川,定义了语言评估标度的运算法则,给出了一些基于语言评估标度及其运算法则的新算子,提出了一种纯语言多属性群决策方法;王洪利和冯玉强研究了基于云模型的决策专家个体偏好表示、第9页
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J饭
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偏好集结和方案优选方法“”,首先采用云模型表示决策者给出的自然语言评价信息,而属性和决策者权重大小则用云的语气运算表示,然后用浮动云进行偏好集结,根据云模型的相对距离进行方案的排序和优选。
有关第二种方法的研究,陈岩和樊治平“3‘针对基于语言判断矩阵的群决策逆判问题,通过对语言判断矩阵进行“量化”,将其转化成为互反判断矩阵,进而提出了一种依据数理统计理论的分析方法。
在国外,。
e}gad。
等设计了新的语言算子来解决偏好信息为数字和语言两种形式的群决策问题I44]。
(5)模糊群体决策方法研究
传统的群体决策方法中,决策方案的属性值以及属性的权重通常用明晰数(以1spn日m匕er)表示,各决策者分别进行决策,给出决策结果,即方案的排序结果(基数形式或序数形式),然后采用某种集结技术(如聚类、加权几何平均或加权算术平均)将这些排序结果集结为群体排序,即将个体偏好集结为群体偏好,例如基于聚类或层次分析法的复杂大群体决策方法等。
一方面,在序数效用下,Ar「0w不可能性定理表明不存在十全十美的集结方法;另一方面,在很多情况下,由于决策问题的复杂性、可获得信息的主观性和不精确性,以及人的思维判断的模糊性等原因,决策者在决策过程中给出的各种类型判断(包括偏好)通常是模糊的,很难用准确的数值来反映。
例如,要求决策者用明晰数给出各属性的相对重要性是很困难的,但让其对属性的相对重要性用语言给出级别则较容易;另外,属性有定量和定性之分,对于定性属性卜方案的优劣,由于人的判断的主观性、信息不完全等原因,决策者往往只能对其给出定性的估计和判断。
因此,传统的群决策方法具有灵活性差和决策者难于操作等不足之处。
最近十多年来,人们对模糊群体决策的研究日益增多。
在国外01cer等提出了一种基于等级划分的模糊群体决策方法“5’。
在国内,研究集中在以下几方面:
建立新模型的方法、转化的方法、基于模糊或粗糙集理论的方法。
有关建立新模型的方法,程启月等在模糊集上研究了不确定性动态冲突决策的模糊嫡模型!
’‘l,建立了不确定性动态决策的极小嫡包络模型,得到了用模糊距离测量冲突决策优劣的满意结果;吕翔昊针对具有模糊信息的群体决策问题,对原多维偏好分析线性规划法进行了改进{’B},定义了群体一致度和不一致度,利用语言变量评价指标值和定义模糊数间距离等方法,把经典L」NMA尸法推广到具有模糊信息的多人决策情况;陈守煌从模糊模式识别概念出发,建立决策方案集对全体级别加权广义欧氏权距离平方和最小的非线性规划模型,导出决策信息不完全确知的多目标模糊决策集成模型[49]
有关转化的方法,元继学介绍了定性语言描述转化成定量模糊序关系的方法!
’6,,采用肋nissone的L·R梯形模糊数近似算法,提出了基数型和序数型决策问题的群决策程序;周珍引入Yager第三指标}5。
!
将模糊数非模糊化,将专家判断矩阵中的三角模糊数转化成精确数,再利用精确数互补判断矩阵的排序方法进行排序。
基于模糊或粗糙集理论的方法,徐玖平定义了模糊数的湘日sdorff度量与乐观一悲观效用函数{5“,求出模糊多指标群决策问题的理想点和负理想点,进而由日a日sdorff度第10页
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量获得不同备选方案到理想点与负理想点的距离及其贴近度,从而在模糊多指标群决策中托展了理想点逼近方法;吕大刚和王力首先对模糊集合的3种接近度测度进行讨论,提出了相似接近度的概念‘5‘!
,建立了模糊复杂群体决策的数学模型,将相似接近度的概念应用于该模型,提出了该模型的一个新的解法;何亚群和胡寿松针对信息系统为连续属性的情况,提出一种将粗糙集与模糊集相结合来获取决策规则的方法‘5,‘,同时给出了连续属性值转换成模糊值的表示形式,提出了模糊相似关系和模糊相似类的概念,给出了粗糙模糊近似空间的下、上近似及其性质以及模糊相似关系下属性约简的方法。
(6)群体集结方法研究
在国内,该研究主要有以下几方面。
①采用理想点法:
彭怡采用理想点法,对每个单一属性将个体判断集结成群体判断,构造出了群体多属性决策矩阵,将群体决策问题转化成一般的多属性决策问题,并采用理想点法进行了求解!
541。
②采用成员聚类方法:
徐选华和陈晓红基于矢量空间提出了群体中任意两个成员偏好矢量相关性度量的一般范数以及基于该矢量相关度的启发式算法‘”,,通过执行该算法使群体中的成员形成若干个不同的聚集,在此基础上定义并计算群体中各个聚集的偏好以及整个群体的偏好,通过实验证明该方法能有效解决较大群体成员的集结问题;于春海和樊治平针对多个专家给出语言相似矩阵的聚类分析问题,提出一种新的编网聚类分析方法!
55,。
③基于群体效用集结的方法:
江文奇和华中生针对委托求解群决策问题中各个成员效用的设定问题,借鉴于策略理性的思想,给出了一种成员效用的设定方法‘56}。
在国外,Cla日ssen等利用哈希算法提出了新的群集结方法!
’7];丁ake卜}r。
}n。
卜ara讨论了投票系统中通过成员交互和代理机制来解决成员聚类和信息交换的方法‘5‘,。
(7)群体决策方案排序和择优方法研究
基于综合排序和择优的群体决策问题指对于给定的多个决策方案,分别由多个决策者进行决策,给出决策结果,即方案的排序结果,然后采用某种集结技术将这些排序结果集结为群体排序,即将个体偏好集结为群体偏好,最后根据排序结果对方案择优。
对这个问题的研究如下:
①基于关联规则的方法:
C日ENXiao卜009、LAI6ango卜uan、L日001ng等提出了一种关联规则的挖掘方法“,,。
②基于理想点的方法:
高峰记、黄咏芳、任晓燕研究了指标的权重不能完全确定但知道其所在区域的条件下的多指标决策问题,6。
’,给出了方案与理想解的贴近度及其算法,按贴近度的大小可以对方案进行排序;徐泽水和达庆利定义了区间型理想点以及决策方案在区间型理想点上的投影等概念‘61‘,对于属性值以区间数形式给出的区间型多属性决策问题,提出了一种新的决策方法;王爱玲避开群排序和建立群效用函数的困难,介绍了两种方法{6,‘:
非劣解集交集法,群理想点满意支持度法。
③基于数学算子的方法:
樊治平,李洪燕,姜艳萍等给出了关于OWA算子的描述及其基本性质{63,,然后,给出了一种基于O叭算子的群决策方法以及相应的灵敏度分析问题的描述,分析了在保持任意两个方案优劣关系不变的条件下,专家给出的评价信息的灵敏度变化范围的计算公式。
④其它方法:
王坚强采用总体偏差法[’4]对决策方案进行分类,然后对元素个数多于1的类采用足码法进行排序,最后综合得到整个决策方案的排序;宋光兴,邹平研究基于决策方案优先序的群排序方法!
’5!
,提出了加权偏差平方和最小化第11页
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方法及基于测度函数的O一1规划方法;Gongor和Ar1kan等提出一种新的多属性群决策排序方法‘6‘,,并提出用排序值来研究城镇公共运输系统的运作。
(8)信息不完备时的群决策问题研究
不完备信息下的群体决策,即信息可能是完全未知或部分未知时的群决策。
最近的研究主要有:
王坚强提出一种信息不完全的多准则层次分类决策方法“”;何亚群和胡寿松针对有偏好信息但信息不完全的多属性决策问题,给出了一种基于拓展粗糙集的决策分析方法,6‘,;史加荣针对不完全信息条件下的多属性决策问题建立一种模型{6。
!
,基于此模型提出方案排序的算法;黄兵通过引入信息量和条件信息量,对不完备信息系统中属性的重要性进行了定义‘’。
},针对不完备数据表和不完备决策表提出了一种基于信息量和条件信息量的属性约简启发式算法等等。
综上所述,对于群体决策理论与方法的研究,目前存在不足之处如下:
①对群体伸缩性的研究不够,目前的研究一般倾向于规模较小群体的各种决策理论与方法,这些理论与方法难以适应网络经济环境下群体成员急剧增加的群决策问题;②对群体决策方法的技术实现研究相对较多,没有形成系统地解决复杂大群体决策问题的理论与方法体系;
③在群体决策的实现方面,缺乏对复杂大群体决策方法的仿真实验和案例研究。
1.2.3网络环境下群决策模式与群决策协调机制
决策模式(oecision一makingmodel)也称为决策行为模式,就其被运用的实际情况来看,主要从两方面来解释,一是将决策模式解释为
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