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时间压力、任务类型对决策策略的影响

中国特殊教育 2010年第10期 79-83页

作者：王大伟山东师范大学心理学院济南250014

时间压力是影响决策的重要因素。本研究引入时间压力和任务类型变量探讨两者对决策策略的影响。结果显示:(1)高时间压力明显低于非时间压力信息搜索的深度,而重要任务决策的信息搜索深度要高于非重要任务的搜索深度;(2)无论在高时间压... 详细信息

时间压力是影响决策的重要因素。本研究引入时间压力和任务类型变量探讨两者对决策策略的影响。结果显示:(1)高时间压力明显低于非时间压力信息搜索的深度,而重要任务决策的信息搜索深度要高于非重要任务的搜索深度;(2)无论在高时间压力还是非时间压力下,被试在进行重要任务决策时,倾向于采用代偿决策策略,即基于选项的加工;而在进行非重要任务决策时,被试所采用的策略是非代偿的,即基于属性的加工。

关键词：时间压力任务类型决策策略

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时间压力下的决策策略和决策理论

河南大学学报（社会科学版） 2008年第6期48卷 73-78页

作者：刘金平李红锋河南大学教育科学学院心理与行为研究所河南开封475004

时间压力是指在时间限制下个体的一种心理状态或情绪体验,是对时间限制的一种应激反应。时间压力下的决策策略有基于决策结果和基于决策过程两种分类。基于决策过程的决策策略包括:加速策略、选择性策略、补偿性策略或非补偿性策略、以... 详细信息

时间压力是指在时间限制下个体的一种心理状态或情绪体验,是对时间限制的一种应激反应。时间压力下的决策策略有基于决策结果和基于决策过程两种分类。基于决策过程的决策策略包括:加速策略、选择性策略、补偿性策略或非补偿性策略、以选项为主策略或以属性为主策略。时间压力下的决策理论有:成本/收益理论、构像理论、差异化统合理论、努力/准确性交换理论。

关键词：决策时间压力决策策略决策理论

基于全局性能优化的移动负载转移决策策略的研究

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基于全局性能优化的移动负载转移决策策略的研究

作者：陈启兰东北师范大学

学位级别：硕士

随着智能手机的出现，移动设备的计算能力有了显著提高，而人们对于移动应用的复杂性也提出了相应的高要求，并且后者的提高速度远远高于前者的提高速度，解决好二者的不匹配性成为了移动计算发展必须要克服的问题。解决移动设备计算能... 详细信息

随着智能手机的出现，移动设备的计算能力有了显著提高，而人们对于移动应用的复杂性也提出了相应的高要求，并且后者的提高速度远远高于前者的提高速度，解决好二者的不匹配性成为了移动计算发展必须要克服的问题。解决移动设备计算能力和人们对于移动应用复杂性要求的不匹配性问题，主要有两个解决方向，一是克服移动设备的资源有限性问题，这方面主要是通过硬件的提高来解决，二是更为高效的利用已有的有限的资源，来更好的满足日益复杂的移动应用的要求，移动负载转移是其中较为典型的方法。移动负载转移决策策略是移动负载转移模型中的核心部分，但由于当前的负载转移决策大多数是静态决策，对于资源环境的变化应对能力较弱，不能实时保证决策的有效性。为解决以上问题，本文提出了基于全局性能优化的动态决策策略，本文的动态决策策略主要包含两部分内容：（1）对于决策结果的有效性分析，在应用的执行过程中，周期性地调用资源监控模块得到当前的资源信息，分析当前决策的有效性，一旦发现错误决策，及时纠正。（2）对于决策相关的计算模型的有效性分析，通过分析以往的实际执行结果，分析当前决策相关的计算模型（应用的执行时间估算模型和应用的执行能耗估算模型）的有效性，一旦发现当前的计算模型的计算结果误差较大时，及时更改计算模型，以保证后续决策的有效性。（3）对于一个应用的完整执行路径，分析历史执行路径的总执行时间和总能耗，根据需要分析基于单个目标函数的最佳决策，影响下一次的决策。

关键词：负载转移决策策略任务迁移本地存储

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基于强化学习的足球机器人比赛决策策略研究

基于强化学习的足球机器人比赛决策策略研究

作者：李程沈阳工业大学

学位级别：硕士

近些年来，随着足球机器人比赛的逐渐发展和流行，它已经成为了机器人研究中的一个热点问题，同时为军用机器人、工业机器人、农业机器人以及服务机器人等众多领域提供了良好的技术储备和基础，也为多智能体系统、机器人学等领域提供了... 详细信息

近些年来，随着足球机器人比赛的逐渐发展和流行，它已经成为了机器人研究中的一个热点问题，同时为军用机器人、工业机器人、农业机器人以及服务机器人等众多领域提供了良好的技术储备和基础，也为多智能体系统、机器人学等领域提供了一个方便的研究平台。通过这个研究平台，各学科的研究成果可以更好的进行比较和相互评价，促进了各学科的发展。而在足球机器人比赛的过程中，决策系统是整个系统的核心部分，决策策略的好坏同时也是比赛成败的关键。决策策略可以分为角色分配、动作选择和动作执行三个部分，本文主要就决策策略中动作选择问题展开研究工作，目的是让我方队员更能适应场上的各种动态变化，从而使比赛向我方有利的方向发展。由于足球比赛的情况都是时刻变化的，机器人所处的环境都是未知的，在这种环境下用传统的方法来解决足球比赛决策策略的问题是很困难的，而强化学习算法可以在事先不知道专家知识的情况进行不断的学习探索，从而实现从状态空间到动作空间的映射，通过不断地试错机制来提高每个机器人的学习能力以及他们对环境的适应能力。但用传统的强化学习算法进行动作选择时，只能考虑到本身的值函数，不能考虑到其他智能体对本智能体的影响，基于此，本文研究了一种新的多智能体强化学习算法，在原有的基于内省推理的多智能体强化学习算法基础上做了相应的改进，将内省推理的强化学习算法与贝叶斯分类算法两者相结合，改进的算法对智能体行为的预测效果更准确。本文将基于改进的内省推理强化学习算法应用到足球机器人比赛决策策略的应用中，用该研究算法预测智能体在不同状态下采取不同动作的概率，并由此来取得动作选择的应对策略，通过实验结果及分析证明了研究算法的有效性，能够通过学习提高多智能体的学习能力和对环境的适应能力。

关键词：多智能体内省推理强化学习决策策略

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人事筛选和挑选决策策略的比较

应用心理学 2004年第2期10卷 13-17页

作者：何贵兵代桂旭浙江大学心理与行为科学系杭州310028

本研究采用了多特征决策研究中的过程追踪技术,对人事筛选和挑选决策的策略进行了单步跳转和多步跳转分析与比较。结果发现,在人事挑选时,被试更多采用基于方案的补偿性策略,并以有关合适人选的心理映像为标准做出决策;而筛选时更多采... 详细信息

本研究采用了多特征决策研究中的过程追踪技术,对人事筛选和挑选决策的策略进行了单步跳转和多步跳转分析与比较。结果发现,在人事挑选时,被试更多采用基于方案的补偿性策略,并以有关合适人选的心理映像为标准做出决策;而筛选时更多采用基于特征的非补偿策略以减少认知负荷,同时,以方案间比较为目的的补偿性策略也更多使用。这些策略变化体现了决策者的认知适应性。

关键词：人事挑选人事筛选决策策略

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基于深度强化学习的自动驾驶决策策略研究

基于深度强化学习的自动驾驶决策策略研究

作者：程学涛吉林大学

学位级别：硕士

快速发展的自动驾驶技术为减少安全事故、缓解交通拥堵等问题带来了新途径,行为决策子系统是自动驾驶系统的重要组成模块,能够具有驾驶员一样的决策能力是汽车高阶智能化的重要体现。已经落地的基于规则的决策方案受到设计人员先验知识... 详细信息

快速发展的自动驾驶技术为减少安全事故、缓解交通拥堵等问题带来了新途径,行为决策子系统是自动驾驶系统的重要组成模块,能够具有驾驶员一样的决策能力是汽车高阶智能化的重要体现。已经落地的基于规则的决策方案受到设计人员先验知识的局限,难以覆盖复杂多变的交通场景。目前深度强化学习越来越多地应用到自动驾驶领域,为决策系统的设计提供了新的思路。本文结合强化学习能在环境中交互迭代最优策略的优势和深度神经网络的巨大表征能力,对其在决策系统的应用主要进行了以下研究。针对目前深度强化学习在自动驾驶领域的研究,本文基于模块化自动驾驶方案,采用了具有收敛迅速、鲁棒等优点的软演员-评论家(Soft Actor-Critic,SAC)强化学习算法框架设计行为决策系统。相比目前很多的“端到端”研究方案,模块化系统更加容易维护和调试,而模型的决策策略,仍然经过规划后再执行,确保动作的合理性和可执行性。仿真环境是深度强化学习策略迭代的基础,通过确定软件架构,编写上下游模块算法,搭建了仿真环境,实现决策智能体在环境中交互与提升。本文以Pre Scan软件构建交通场景,使用Car Sim车辆模型,利用Matlab/Simulink完成总体交互仿真环境的搭建,使用交通流插件设置智能交通流保证训练回合中环境的差异性。结合软件接口并编写算法建立了自动驾驶决策上下游包括感知和规划控制模块。实现决策智能体与规划模块的对接、使决策结果得到有效执行是本文的难点,为实现这一目标,决策和规划模块采用路径速度解耦的形式,基于Frenet坐标系构建了路径决策-路径规划-速度决策-速度规划的方案,并对决策策略进行处理,保证其经过规划后可以得到可执行轨迹。建立SAC车辆决策智能体,通过仿真试验验证其合理性,并引入长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory,LSTM)探究其对决策效果的影响。本文将本车和周围车道车辆在Frenet坐标系下的运动信息作为状态空间,车道推荐值和车道内的横向偏移及速度作为动作空间,并利用多项式构建路径和速度曲线,根据以上结果构建规划要求的凸空间。在奖励函数的设计中充分考虑安全性、效率和舒适性,将跟车距离、横纵向加速度变化率等作为奖励函数的参数。为了提高决策智能体决策结果的合理性,本文将决策和规划结果的路径及速度差距引入至奖励函数中,反馈至策略提升的过程,以降低规划难度。为比较不同模型的策略差异,设计仿真试验,以智能驾驶员跟驰模型(Intelligent Driver Model,IDM)和基于Gipps安全距离的换道模型为基线模型,通过具体场景下指标对比和混合场景下的规模仿真测试统计数据分析策略差异,发现本文研究的车辆决策智能体在策略的安全性和效率上的优势,其中,车道内横向决策增加了处理障碍物场景时的灵活性,但也因为自身算法的局限性,其在连续性和舒适性上表出现不足。比较引入LSTM的SAC车辆决策智能体在同样场景下的策略表现,并发现其相较于SAC车辆决策智能体在安全性和舒适性层面上得到一定程度的提高。

关键词：自动驾驶深度强化学习决策策略 SAC 路径速度解耦长短期记忆网络

公共采购招投标背景下利益相关者伦理行为模式与决策策略研究

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公共采购招投标背景下利益相关者伦理行为模式与决策策略研究

作者：谷凯浙江大学

学位级别：硕士

招标投标是市场经济制度比较完善的国家在大宗货物买卖、工程建设等领域普遍应用的交易方式。招标投标也在我国经济建设领域内逐渐推行,正发挥着越来越积极的作用。为了规范招标投标活动,我国分别于2000年1月1日颁布了《中华人民共和国... 详细信息

招标投标是市场经济制度比较完善的国家在大宗货物买卖、工程建设等领域普遍应用的交易方式。招标投标也在我国经济建设领域内逐渐推行,正发挥着越来越积极的作用。为了规范招标投标活动,我国分别于2000年1月1日颁布了《中华人民共和国招标投标法》、2012年2月1日颁布了《中华人民共和国招标投标法实施条例》,同时,各部门及各省相应制定了一系列的法规、标准和实施办法,使招标投标活动有章可循,有法可依。在市场竞争日趋激烈的今天,招投标中各利益相关者都希望在这场博弈活动中获得最大收益,所以,各方都会以自己的出发点和利益目标来进行活动,其行为模式也直接影响着招投标各方的决策过程和效果。在市场许可的条件下,抓住影响招投标决策的主要因素,建立和规范招投标的管理机制,促使招投标主体进行合法、合规的市场竞争,这是本文欲解决的核心问题。本文从招投标过程中利益相关者的行为过程入手,首先介绍“招投标”、“利益相关者”、“伦理行为决策”等基本概念,建立起本文的基本理论体系,并提出本文的总体构思框架;其次结合5个典型案例和访谈研究总结出各利益相关者伦理失范的表现形式和影响其伦理行为决策的主要变量,并对各主要变量的特征、维度及其关系进行了验证;最后,通过情景实验的方式验证了构恩模型中的主要变量之间的关系。本文梳理了影响招投标过程的各种因素,探寻影响招投标中利益相关者的主要因素,分析其伦理行为模式,使其在规范的伦理行为中实现各自利益和即期目标。本研究无疑有着重要的社会意义和现实意义。通过科学的研究结果,我们辨别出公共采购招投标活动中的主要影响因素,理清了各主要因素之间的相关关系,从而进一步规范招标投标活动、维护公平竞争的市场经济秩序、提高资源利用效率、降低交易成本,预防和遏制腐败,具有积极的社会意义。同时,我们以此为依据,加强对招投标活动进行有针对性的制度设计,协助各利益相关者提高自身业务素质,加强自律,帮助企业提高自身综合实力,有着十分现实的意义。

关键词：招投标利益相关者伦理行为模式决策策略

生态理性：决策环境对决策者信息加工和决策策略的影响

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生态理性：决策环境对决策者信息加工和决策策略的影响

作者：杜洪涛陕西师范大学

学位级别：硕士

本研究依据生态理性和信息加工理论的观点,采用决策过程研究方法中的鼠标实验技术,以模拟现实决策环境中的购买行为为实验任务,探讨决策环境、决策任务特征等因素对决策者决策中决策策略选择和信息加工的影响。针对以往研究中决策任务... 详细信息

本研究依据生态理性和信息加工理论的观点,采用决策过程研究方法中的鼠标实验技术,以模拟现实决策环境中的购买行为为实验任务,探讨决策环境、决策任务特征等因素对决策者决策中决策策略选择和信息加工的影响。针对以往研究中决策任务简单且同现实生活情形不符合的不足之处,本研究通过采用真实决策任务并增加属性数目设定了更为复杂的选择任务,操纵不同信息线索权重的变化,增加个体进行决策的背景因素以达到进一步接近现实生活情形的目的。实验1主要探讨了决策环境背景因素对决策者决策策略和信息加工的影响。结果表明,参与者决策任务的卷入程度以及决策线索的暗示作用两者的主效应显著,高任务卷入度的参与者更多采用补偿性策略,而低卷入度的参与者更多采用非补偿性策略进行决策。高可信度的决策线索使参与者的决策更加偏向于非补偿性策略,而低可信度的决策线索使参与者对信息进行更多加工偏向于补偿性策略。实验2主要探讨了在开放鼠标实验条件下时间压力中参与者决策策略的选择。通过对参与者的决策选项和所用决策时间的分析发现,在时间压力下,面对复杂的决策问题当决策者能够掌握全部决策信息时,他们的决策策略并没有发生从补偿性策略向非补偿性策略的转变,而是在决策过程中使用一种基于直觉的自动化决策策略,使得决策者快速准确地做出选择。实验3使用标准鼠标实验,使得参与者不能同时获得全部决策信息,并进步控制了参与者决策的时间压力,探讨了决策者在严、中、宽三种不同时间压力条件下决策策略和信息搜索的改变。通过对决策选项、决策时间和决策信息搜索参数的分析发现,在宽松时间条件下大部分参与者使用精细加工的加权加法策略;中等时间下一部分参与者的决策策略开始向非补偿性策略转变;严格时间条件下并没有发生实验2中的自动化加工过程,大部分参与者都是用快速简捷的启发法策略等非补偿性策略。本研究的实验结果基本上支持了生态理性的观点,即决策环境会对决策者决策过程产生影响。人们为了更好地适应环境,在决策中存在自动化加工策略或忽略部分信息的快速简捷启发法策略,以达到生态理性。和以往的对快速简捷启发法的研究相比,本研究中发现的基于直觉系统的自动化加工策略也支持了“无意识精细加工”或“无意识思维”的观点。同时,先前的很多研究认为由于个体认知能力的限制,因此在时间压力下个体会使用非补偿性策略来代替补偿性策略。但本研究发现这种策略的转变可能不是由于人类有限认知能力引起的,而是由于鼠标实验这种实验工具影响了参与者的信息搜索方式,从而发生了补偿性策略向非补偿性策略的转变。总之,本研究的发现支持了生态理性的观点而对有限理性的观点提出了一些质疑,并且本研究突出了决策中自动化加工过程对决策的重要影响。

关键词：决策生态理性决策策略自动化信息解释启发法

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消费者的决策策略

武汉理工大学学报 2007年第7期29卷 174-177页

作者：叶剑锋管益杰叶念砚王詠中国科学院心理研究所北京师范大学心理学院北京100875

在西蒙“有限理性”的理论基础上,研究者们提出了多属性加工策略、启发式策略等多种决策策略,决策策略的规则似乎日渐趋向于简单化,决策者的理性要求也越来越低。近来的研究更集中地表明,看似“无理性”的情绪在决策过程中扮演十分重要... 详细信息

在西蒙“有限理性”的理论基础上,研究者们提出了多属性加工策略、启发式策略等多种决策策略,决策策略的规则似乎日渐趋向于简单化,决策者的理性要求也越来越低。近来的研究更集中地表明,看似“无理性”的情绪在决策过程中扮演十分重要的角色,有些研究者提出了情绪启发式策略,理性在决策过程中的实际作用进一步受到了质疑。

关键词：消费者决策策略多属性加工策略启发式情绪