复杂决策问题的解决方法与应用研究一种基于相似案例分析的方法相关研究文献综述.docx
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复杂决策问题的解决方法与应用研究一种基于相似案例分析的方法相关研究文献综述
复杂决策问题的解决方法与应用研究
一种基于相似案例分析的方法相关研究文献综述
基于相似案例分析的决策方法的研究是一个崭新的课题，其在现实中具有广泛的实际应用背景。
目前，可以看到许多学者从不同的视角进行了相关研究，提出了若干决策模型和决策方法，这些研究成果是本书后续研究的重要基础。
同时，已有相关研究中涉及的理论与模型对于本书的研究也具有很好的借鉴和参考价值。
本章分别从案例推理技术和基于案例的决策理论两方面进行相关研究成果的文献综述。
在文献检索时，以公开的国内外学术数据库为主要检索源。
通过对基于相似案例分析的决策方法的相关研究文献进行综述与分析，总结已有研究的贡献与不足，为本书后续研究工作的开展奠定基础。
2.1文献检索情况概述
本节主要对基于相似案例分析的决策方法的相关研究文献检索情况进行简要说明，主要包括文献检索范围分析、相关文献情况分析和研究趋势分析。
2.1.1文献检索范围分析
为了明确文献的综述范围，这里首先对案例决策理论与方法研究的发展历史和脉络进行分析，从而进一步确定本书研究主题的范畴和所需的相关研究文献。
对案例决策理论与方法的研究始于对人类认知过程的研究，即人们在认识新事物时，往往习惯于将其与头脑中已有的事物进行类比，通过比较来加深对新事物的认识。
随之，学者们将这个思想引入解决实际问题的研究中，即利用以前解决问题的经验对当前类似的情况进行分析和推理，从而得到解决新问题的方法，并将它上升到方法学的角度，便产生了案例推理技术（CBR）[18]，它的产生推动了案例决策理论与方法的发展，大量针对具有复杂特征实际问题的CBR的研究成果广泛呈现。
之后，决策理论与案例推理技术开始融合，同时，伴随着一些实验或实证研究的开展，以及人们对期望效用理论的质疑，基于案例的决策理论（CBDT）[19]应运而生。
目前，在有关案例决策理论与方法的研究方面，可以看到许多相关文献主要是围绕最具代表性的CBR和CBDT展开的。
已有研究主要是针对特定的具有复杂特征的实际问题给出解决方法或者给出理论或描述性模型，且已有的关于CBR决策方法与技术的研究成果很少或没有考虑问题求解的效果，很少考虑决策案例属性特征的提取，很少考虑决策案例属性特征值具有多种不同类型的情形，很少考虑对提取的案例如何进行修正并如何形成有效的决策方案，更缺少综合考虑以上这些情形的系统性研究；而已有的关于CBDT的研究成果明显缺乏面向实际应用的决策方法与技术的研究。
通过对已有研究的系统分析，作者发现需要对现实中典型的具有复杂特征的决策问题进行提炼与归纳，并针对已有研究的薄弱之处，进一步深入研究基于相似案例分析的决策方法，并给出一些面向典型问题的应用研究。
这里可以把与本书关注研究的相关文献分为两个方面：
一是关于CBR的研究文献，二是关于CBDT的研究文献。
基于上述分析，下面给出相关文献情况分析。
2.1.2相关文献情况分析
本书对基于相似案例分析的决策方法的相关文献采用的检索方式是题名或关键词检索。
在对英文期刊进行检索时，以case-basedreasoning、case-baseddecision（以及这些词语的缩写形式或相近词语）为题名或关键词进行检索；在对中文期刊数据库进行检索时，以案例推理、案例决策（以及相近词语）为题名或关键词进行检索。
本书以ElsevierScience（ScienceDirect）、IEL全文数据库、EBSCO数据库、美国运筹与管理学会Informs平台（包括12种全文期刊）、WileyInterScience期刊数据库、SpringerLink全文期刊数据库和中国学术期刊网全文数据库（CNKI）为检索源，进行了中英文文献检索。
经检索，发现有许多国内外学者和学术团队从事该方面的研究，如Shank、Abelson、Kolodner、Poter、Wilsond、Gilboa、Schmeidler、Guerdjikova、Golosnoy、Hüllermeier、史忠植、熊范纶、杨善林、刘大有、徐夫田、胡良明、杨瑾、杭小树、樊治平、李锋刚、倪志伟、刘思峰、薛求知、王君、张英菊、仲秋雁、达庆利、梁昌勇、周凯波、王清、赵勇、饶从军等，以及由德国政府资助的Kaiserslautern大学的人工智能和知识系统研究小组、马萨诸塞州州立大学的Rissland研究小组、美国海军人工智能实验室的智能辅助决策研究小组和中国科技大学、华中科技大学、吉林大学、东北大学、合肥工业大学等大学的学术团队等。
涉及的国际期刊主要有：
Science、TheQuarterlyJournalofEconomics、GamesandEconomicBehavior、EconomicTheory、UncertaintyandRisk、Omega-TheInternationalJournalofManagementScience、IEEETransactionsonSystems，ManandCybernetics、FuzzySetsandSystems、DecisionSciences、InformationSciences、ExpertSystemswithApplications等。
截止到2017年7月1日，从中英文数据库中检索到上述主题的中文和英文文献总数以及与本书研究密切相关的文献数量如表2-1所示，表2-1中对检索结果不为0的检索条件进行了列举和说明。
表2-1相关文献的检索情况
检索源
检索词
篇数（篇）
相关文献（篇）
检索条件
时间
Elsevier
case-basedreasoning
1002
98
Abstract/Title/Keywords
2007年至今
Science
case-baseddecision
15
8
IEL
case-basedreasoningcase-baseddecision
404
78
Documenttitle
2007年至今
4
4
EBSCO
case-basedreasoningcase-baseddecision
1185
107
TITitle
2007～2017年
63
21
Informs
case-basedreasoningcase-baseddecision
14
3
Anywhere
2007～2017年
5
1
WileyInterScience
case-basedreasoningcase-baseddecision
44
12
ArticleTitles
2007～2017年
19
8
SpringerLink
case-basedreasoningcase-baseddecision
778
110
Title
2007～2017年
24
9
CNKI
案例推理案例决策
674
135
篇名
2007～2017年
98
25
合计
—
4329
619
—
—
|
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表2-1相关文献的检索情况
通过对这些文献进行进一步的浏览和分类，并根据本书研究需要，将从关于CBR的研究、关于CBDT的研究两个方面进行文献的简要综述。
此外，本书在应用研究部分还会涉及一些现实中典型的具有复杂特征的决策问题，为论述清晰与明确起见，这里仅对与提出本书方法研究框架及决策方法相关的文献进行综述，针对典型决策问题的文献综述，将在后续章节中展开。
2.1.3研究趋势分析
为了确定基于相似案例分析的决策方法的相关研究趋势，作者首先对以案例决策为研究主题的国际期刊论文进行了检索，即利用ISIWebofKnowledge平台下的WebofScience数据库，以“case-based”且“decision”为检索的本体词源，进行了引文报告的创建和分析。
图2-1和图2-2分别展示了以案例决策为研究主题的文献的每年发表情况（即每年发表的文献数）和针对这些文献的每年引用情况（即每年的引文数）。
从图2-1和图2-2可以看出，近年来，关于案例决策研究的每年出版的文献数以及每年的引文数都总体呈现上升趋势，这说明国际学术界对于案例决策研究具有良好的关注度，且很多学者仍在开展以案例决策为主题的研究。
图2-1以案例决策为研究主题的文献发表情况
图2-2以案例决策为研究主题的文献引用情况
此外，作者还以CNKI知识搜索中的学术趋势为分析工具，进行了学术趋势分析。
图2-3和图2-4分别展现了案例决策研究的学术关注度和用户关注度。
由图2-3和图2-4可知，案例决策研究的学术关注度和用户关注度总体上呈现大幅上升并趋于稳定的趋势，这说明国内学术界关于案例决策研究具有良好的关注度，且很多学者仍在开展以案例决策为主题的研究。
综上，研究趋势说明基于相似案例分析的决策方法的研究是一个日趋受到关注的热点问题，进而说明了本书研究的价值和意义。
图2-3案例决策研究的学术关注度
图2-4案例决策研究的用户关注度
2.2关于案例推理技术（CBR）的研究
案例推理技术（CBR）自被提出之后，得到了许多学者的广泛关注，有关CBR的研究成果可以分为五个方面，即CBR研究的兴起与发展、基于案例推理的决策技术、案例属性选择技术、多策略相似性检索方法、有关CBR应用研究及系统开发。
本小节将针对这五个方面分别进行文献综述。
2.2.1CBR研究的兴起与发展
关于CBR的研究最早可以追溯到美国耶鲁大学的Schank和Abelson在1977年出版的著作Scripts，Plans，Goals，andUnderstanding：
AnInquiryintoHumanKnowledgeStructures，在该著作中，他们提出了用脚本的方法表示知识[27]。
之后，在Schank于1983年出版的著作DynamicMemory：
ATheoryofRemindingandLearninginComputersandPeople中可以看到突破性的研究，即他首次提出了CBR理论的认知模型及框架，奠定了CBR研究的理论基础[28]。
此后，Schank的学生Kolodner于1983年在动态记忆模型的基础上开发了问答式专家系统CYRUS，这成为后续CBR系统研究的基础[29]。
其后，CBR的发展大致经历了三个阶段：
简单应用阶段（1984～1993年）、快速发展阶段（1994～2003年）和理论逐步完善阶段（2004年至今）。
（1）简单应用阶段
该阶段出现了一些关于CBR的应用系统，如Mediator[30]、Persuader[31]、CASEY[32]和CHEF[33]等，但研究主要集中在美国地区。
此外，中国及其他地区的学者们也开始关注CBR的应用研究，如中国科学院的史忠植教授提出记忆网的案例表示模型等[34]。
该阶段针对CBR研究的一些特点主要体现为：
案例的检索主要通过采用简单的K近邻算法实现；相对比较简单的推理机制；CBR中除案例检索外的其他环节的完成都需要人的参与。
（2）快速发展阶段
在该阶段，CBR理论和方法研究得到广泛关注，两个以CBR为主题的国际会议的召开便能说明这一点。
其一是EWCBR（EuropeanConference/WorkshoponCase-BasedReasoning）[35]，该会议共召开了9届，先分别于1993年和1994年在德国与法国连续召开了两次，后来逢双数年每两年召开一次；其二是ICCBR（InternationalC
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