《非经营性政府投资项目决策 基于群决策理论与模型研究》PDF下载

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  • 作  者:耿帅,张昊渤著
  • 出 版 社:北京:中国电力出版社
  • 出版年份:2016
  • ISBN:7512384165
  • 页数:216 页
图书介绍:非经营性政府投资项目(Non-profit Government Investment Project,NGIP)是一种投资巨大,公共效益强,无盈利的,对一个区域或整个国家的社会经济发展起到重要作用的政府投资项目。但是在现实中,由于NGIP项目的复杂性,单靠政府的力量已经很难制定出科学、合理、公正的NGIP项目方案,导致NGIP项目决策失误率较高,造成国家资产极大的浪费和官员的腐败问题,从而引起了公民对于政府的不满。对于NGIP决策失误的原因有很多种,但是造成失误的主要原因可以归结为公众参与的缺失。因此在本文中,将基于群决策理论研究在公众参与情况下的NGIP项目决策的问题。在本文中将通过调查问卷,案例调查和实地调查的方式,来了解目前我国NGIP项目决策的现状。通过对多属性群体决策方法、公众参与和政府决策的最新研究成果进行分析,拟建立以多属性群体决策方法为基础的,公众参与下的NGIP项目决策模型。

第1章 绪论 1

1.1 研究的背景及意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 研究意义 9

1.2 国内外研究现状 11

1.2.1 政府投资项目研究现状 11

1.2.2 多属性决策方法研究现状 17

1.3 本书的主要研究内容及创新点 24

1.3.1 本书的主要内容 24

1.3.2 本书的研究方案 26

1.3.3 本书的主要创新点 28

第2章 相关决策理论研究 30

2.1 多属性决策理论研究 30

2.1.1 多属性决策的基本概念 30

2.1.2 经典多属性决策理论 33

2.1.3 模糊多属性决策原理 36

2.2 多属性群决策理论研究 38

2.2.1 多属性群体决策的基本概念 38

2.2.2 多属性群体决策基本方法分析 41

2.2.3 交互式群体决策原理 43

第3章 NGIP专家群体决策模型研究 45

3.1 本章引言 45

3.2 多属性决策方法分析 47

3.2.1 数据预处理方法 48

3.2.2 权重确定方法 52

3.2.3 决策信息集结方法 59

3.3 直觉模糊NGIP专家群体决策模型研究 64

3.3.1 直觉模糊集 66

3.3.2 方案筛选阶段 70

3.3.3 NGIP备选方案排序阶段 74

3.3.4 NGIP备选方案排序集结阶段 79

3.4 算例分析 81

3.5 本章小结 91

第4章 NGIP公众群体决策模型研究 93

4.1 本章引言 93

4.2 基于聚类的群体决策方法分析 96

4.2.1 基于向量空间的群体聚类方法 96

4.2.2 基于聚类的大群体决策方法 99

4.3 自适应AP聚类算法分析 105

4.3.1 AP聚类算法 105

4.3.2 自适应AP聚类 115

4.4 基于自适应AP聚类的公众群体决策模型 121

4.4.1 基于聚类的单方案公众群体决策模型 121

4.4.2 基于聚类的多方案公众群体决策模型 125

4.5 算例分析 130

4.5.1 单方案大群体决策算例 130

4.5.2 多方案大群体决策算例 134

4.6 本章小结 140

第5章 NGIP交互式决策模型研究 142

5.1 本章引言 142

5.2 反馈交互式群体决策方法分析 143

5.2.1 反馈交互式群体决策框架分析 143

5.2.2 相似度相关理论 146

5.3 无公众参与下的NGIP交互式决策模型 149

5.3.1 专家权重交互式决策模型 149

5.3.2 基于专家偏好的NGIP评价指标权重交互式决策模型 153

5.3.3 基于专家偏好的NGIP交互式决策模型 156

5.4 公众参与下的NGIP交互式决策模型 157

5.4.1 公众群体权重交互式决策模型 157

5.4.2 基于公众偏好的评价指标权重交互式决策模型 161

5.4.3 基于公众偏好的NGIP交互式决策模型 165

5.5 算例分析 167

5.6 本章小结 175

第6章 NGIP决策模型情景研究 177

6.1 本章引言 177

6.2 公众参与NGIP投资决策方法分析 178

6.2.1 公众参与NGIP的类型 178

6.2.2 公众参与NGIP决策的主要形式 183

6.3 不同情景下的公众参与NGIP决策研究 185

6.3.1 无公众参与情况下的NGIP决策情景研究 185

6.3.2 公众有限参与情况下的NGIP决策情景研究 192

6.4 公众参与在NGIP决策各阶段的应用研究 197

6.5 本章小结 199

第7章 结论与展望 200

7.1 研究结论 200

7.2 研究展望 203

附录 204

参考文献 211