研究的主题

决策分析和行为主题促进了研究, 发展, 应用和传播支持和改进决策的新理论和方法.

我们的研究重点是多标准决策分析(MCDA), 多目标优化, 决策支持系统, 决策者偏好分析与建模, 决策行为与描述性研究, 以及群体决策和决策过程.

我们研究的主要目的是帮助决策者和政策制定者处理多个利益相关者的复杂决策, 面对不确定性, 此外，我们还展示了制造业等不同领域的已完成项目，令人印象深刻, 运输, 电信, 工程和医疗保健.

我们的工作得到了包括EPSRC在内的多个资助者的资助, ESRC, UKRI, 及欧盟(地平线2020计划), 最近又被英国技术战略委员会(UK Technology 策略 Board)提出, 艾伦·图灵研究所和创新英国, 还有工业.

主题主持人:Nadia Papamichail
主题成员:Yu-Wang Chen, 奥斯卡·德布鲁因, Manuel Lopez-Ibanez, Dong-Ling徐, Jian-Bo杨, 晓君曾, Ting吴

该中心在数据分析及其应用领域有良好的研究记录. 我们在概率推断和数据分析的多标准方法方面具有特定的专业知识.  我们中心开发的新工具包括证据推理(ER)方法, 信念-规则基(BRB)方法, 多目标聚类方法MOCK.

该主题的学者开发适合金融等应用的定制方法, 操作, 产品开发和营销生物工程和医疗保健. 通常, 这些应用程序涉及复杂(通常是大型)数据源的集成, 使用探索性和网络分析方法来洞察数据的结构和关系, 以及/或开发能够支持特定业务需求的预测模型.

主题主持人:徐东玲
主题成员:Richard Allmendinger, Jian-Bo杨, 晓君曾, 约翰·基恩, Luis Ospina-Forero, 西蒙Rudikin, 西安杨

该中心在建模领域拥有丰富的经验, 仿真与优化, 以及这些概念在现实问题中的应用. 我们在启发式领域有专门的专业知识, 进化计算, 自动配置优化算法, 多目标优化, 多准则决策, 优化需要昂贵的评估和不确定性. 我们的大部分工作是跨学科的，经常与工业伙伴合作.

该主题内的学者开发并应用新的优化技术来解决各种问题, 比如在医疗保健领域, 制造业, 软件和产品设计, 市场营销, 投资组合优化. 此外，我们的学术贡献的数学模型的设计(e.g. 决策者的制造过程或行为)以及将这些模型转换为(计算)模拟器或实验平台, 然后与优化算法相互作用.

主题主持人:Richard Allmendinger
主题成员:Nathan Proudlove, Yang Jian-Bo, Manuel Lopez-Ibanez, Arijit De, Ali Hassanzadeh

该中心在人工智能和以知识为基础的系统领域建立了研究优势. 具体工作涉及智能欺诈防范, 预测分析, 客户分析, metaheuristics, 基于信念规则的系统和智能决策支持系统.

例如, 学者们目前正在与法医检测服务合作开发一种自动化数据分析工具，该工具可以分析所有可用的信息，然后为药物和酒精检测案件提供信息丰富和可解释的建议.

我们的研究主要集中在多准则决策的理论方法和智能技术的应用方面, 比如专家系统, 证据推理, 模糊逻辑, 基于信念规则的模型和遗传算法.

软件工具, 智能决策系统(IDS)已经被开发出来用于解决许多决策问题, 比如临床决策支持, 工程系统故障诊断, 投资组合优化, 可持续能源系统的性能建模和影响评估. 从业者使用它, 来自50多个国家的决策分析师和研究人员，其中包括通用汽车公司等组织, 比利时核研究中心, 及香港生产力促进局.

主题引导:陈育旺
主题成员:杨建波，徐东玲，邓卫华，Nadia Papamichail, Swati Sachan