面向综合集成研讨厅的风险决策技术研究

发布时间：2017-03-21 21:16

  本文关键词：面向综合集成研讨厅的风险决策技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 综合集成研讨厅体系是中国科学家钱学森院士提出的处理开放复杂巨系统及其相关问题的方法论,是一个人机结合的巨型智能系统和问题求解系统,其核心是专家群体、统计数据和信息资料、计算机技术这三者的结合。决策是通过分析、比较,在若干种可供选择的方案中选定最优方案的过程。随着社会的快速发展,复杂问题的种类和数量日益增多,如何透过错综复杂的表面现象,认识到问题的本质,为问题的处理找到最合适的解决方案,是决策技术研究的主要任务,也是本文研究的主题。 首先本文在综合集成研讨厅相关理论的指导下,针对汽车研发这个复杂问题,分析了汽车新产品研发的流程以及在新产品研发的过程中产生的风险,研究和提出了一个比较完善的汽车制造企业新产品研发的风险评估指标体系,并详细阐述该指标体系中涉及到的研发风险以及研发风险的指标和子指标。 在建立了风险评估指标体系之后,分析和研究传统的风险评估方法以及传统方法在汽车新产品研发中的应用情况,然后在传统风险评估方法思想的指导下分别提出了基于风险影响树和基于BP神经网络的面向风险评估指标体系的风险评估方法。 接下来本文研究了汽车新产品研发风险的风险决策方法。在对风险型多属性决策的属性值以及属性权重进行分析之后,提出了在未知属性变量分布情况下相对属性值的获得方法和在已知属性变量分布情况下,属性变量分布在不同方案中不相同的属性值的规范方法;接着结合偏差思想提出了属性权重的综合赋权法;最后,结合灰色关联分析思想(GCA)和经典的多属性决策方法—理想点法(TOPSIS法),建立基于灰色关联分析的理想点法,然后综合欧氏距离和灰色关联度分别给出了离散属性变量和连续属性变量的方案距离的衡量方法,最后给出了该方法的决策模型。 在本文的最后一章中结合汽车新产品研发的背景,运用文中提出的决策技术和决策方法,对汽车新产品研发进行风险识别,风险评估和风险决策,最后通过具体实验数据验证决策技术和决策方法的有效性和实用性。
【关键词】：综合集成研讨厅 风险评估指标体系 风险评估 风险决策 灰色关联分析 TOPSIS
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-5
• 目录5-8
• 1 绪论8-15
• 1.1 本课题研究背景与意义8-10
• 1.2 国内外研究现状以及发展趋势10-13
• 1.2.1 风险评估指标体系11-12
• 1.2.2 风险评估理论及方法12
• 1.2.3 风险决策理论及方法12-13
• 1.3 主要研究内容和组织安排13
• 1.4 论文主要工作和组织结构13-15
• 2 面向综合集成研讨厅的风险评估指标体系15-38
• 2.1 新产品研发风险综述15-22
• 2.1.1 新产品研发的流程及特点16-19
• 2.1.2 新产品研发风险的特征及分类19-22
• 2.2 汽车新产品研发流程及风险分析22-28
• 2.2.1 汽车新产品研发流程22-26
• 2.2.2 汽车新产品研发的风险因素及风险分析26-28
• 2.3 汽车新产品研发风险评估指标体系的建立28-32
• 2.3.1 现有风险评估指标体系及其不足28-29
• 2.3.2 指标体系设计原则29-30
• 2.3.3 汽车新产品研发风险评估指标体系的建立30-32
• 2.4 各项指标分析32-37
• 2.4.1 技术风险评估指标分析32-34
• 2.4.2 市场风险评估指标分析34-35
• 2.4.3 管理风险评估指标分析35-36
• 2.4.4 财务风险评估指标分析36
• 2.4.5 生产风险评估指标分析36-37
• 2.5 本章小结37-38
• 3 面向综合集成研讨厅的风险评估方法38-53
• 3.1 风险评估简介38-39
• 3.2 汽车新产品研发风险评估过程39-41
• 3.3 传统风险评估方法在汽车新产品研发中的应用41-47
• 3.3.1 定性评估方法41-44
• 3.3.2 定量评估方法44-46
• 3.3.3 定性与定量结合的评估方法46-47
• 3.4 风险影响树分析法47-49
• 3.4.1 风险影响树分析法48
• 3.4.2 风险影响树的构建48
• 3.4.3 风险数据统计分析48
• 3.4.4 算例分析48-49
• 3.5 基于BP神经网络的风险评估模型49-52
• 3.5.1 BP神经网络方法及理论基础49-50
• 3.5.2 基于BP神经网络的新产品研发风险评估模型50-51
• 3.5.3 算例分析51-52
• 3.6 本章小结52-53
• 4 面向综合集成研讨厅的风险决策方法53-78
• 4.1 风险型多属性决策53-57
• 4.1.1 风险型多属性决策概述53-56
• 4.1.2 风险型多属性决策问题的描述56-57
• 4.2 风险型多属性决策问题中属性的处理方法57-64
• 4.2.1 属性变量概率分布已知情况58-61
• 4.2.2 属性变量概率分布未知情况61-64
• 4.3 风险型多属性决策问题中属性权重的确定方法64-66
• 4.3.1 传统的解决方案64
• 4.3.2 基于偏差思想的客观赋权法64-65
• 4.3.3 综合赋权法的建立65-66
• 4.4 风险型多属性决策方法的研究66-77
• 4.4.1 经典多属性决策方法介绍及评价66-70
• 4.4.2 灰色系统理论与灰色关联分析70-71
• 4.4.3 理想点法在风险型多属性决策中的分析及拓展71-73
• 4.4.4 风险型多属性决策的RM-GrayTOPSIS法73-77
• 4.5 本章小结77-78
• 5 风险决策技术在汽车新产品研发风险决策中的应用78-92
• 5.1 运用风险评估指标体系分析汽车新产品研发风险78-81
• 5.2 汽车新产品研发风险指标的评估81-83
• 5.3 RM-GrayTOPSIS法在汽车新产品研发风险决策中的应用83-91
• 5.3.1 属性值及属性权重的处理84-86
• 5.3.2 传统风险决策方法在汽车新产品研发风险决策中的应用86-87
• 5.3.3 RM-GrayTOPSIS法在汽车新产品研发风险决策中的应用87-89
• 5.3.4 决策结果分析89-91
• 5.4 本章小结91-92
• 总结与展望92-94
• 致谢94-95
• 参考文献95-97

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 刘洪浩;;浅议项目风险管理理论[J];学理论;2011年34期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 罗旋;武器装备开发风险评估机制与研讨厅方法研究[D];华中科技大学;2011年

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本文编号：260329