2020年5月29日下午，【明理講堂2020年第6期】如期進(jìn)行，本期講座由偉德國(guó)際官網(wǎng)教師管理工程系鞠彥兵教授主講，題目是“SMAA-TODIM集成方法：偏好描述及魯棒性分析”，講壇采用騰訊會(huì)議在線(xiàn)直播的形式。管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院部分領(lǐng)導(dǎo)、教師、碩博研究生以及一些校外學(xué)者參加了本次講座，主持人為管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院副院長(zhǎng)趙先教授。
鞠彥兵教授首先介紹了多屬性群決策的組成要素、決策信息表示形式及常用的多屬性決策方法。然后，針對(duì)屬性權(quán)重信息未知的情形，引出基于反向處理問(wèn)題思想解決隨機(jī)多屬性決策問(wèn)題的重要方法----隨機(jī)多目標(biāo)可接受度分析（Stochastic Multiobjective Acceptability Analysis, SMAA）方法；通過(guò)兩個(gè)例子結(jié)合離散系統(tǒng)仿真的思想分別介紹了評(píng)價(jià)值確定情形及隨機(jī)情形下SMAA方法中可接受度、中心權(quán)向量及置信度的實(shí)現(xiàn)過(guò)程；介紹了SMAA方法的擴(kuò)展形式（SMAA-2）以及采用TODIM方法進(jìn)行決策具體步驟。隨后，結(jié)合自己發(fā)表的學(xué)術(shù)論文深入分析了SMAA-TODIM集成模型中涉及的重要概念：方案的綜合評(píng)價(jià)值對(duì)應(yīng)的效用函數(shù)、可行參數(shù)空間的定義、方案在可行參數(shù)空間中排名的定義、方案排名為r的可接受度、方案的中心權(quán)重向量、方案的中心衰減系數(shù)、方案排名第1的置信度、一個(gè)方案優(yōu)于另一個(gè)方案的可能度等；深入講解了SMAA-TODIM模型的Monte Carlo 仿真建模思想及其實(shí)現(xiàn)過(guò)程、決策者偏好信息及決策結(jié)果的魯棒性分析框架、以及仿真輸出結(jié)果及比較分析等。最后，鞠彥兵教授介紹了目前SMAA方法的應(yīng)用及未來(lái)研究的思路。
在報(bào)告的最后，鞠彥兵教授和參加講座的老師和同學(xué)們進(jìn)行了熱烈的討論和交流。
