本书主要内容包括三个部分：基于不动点的多准则决策理论与方法、基于不动点的群决策的理论与方法和基于微分方程的知识熵理论与方法。本书特色在于为多准则决策中的一致性偏好信息、群决策中的共识性序偏好分别建立了不动点方程进行描述，并进而展开讨论，对决策、群决策中的一些问题给出了解决方案。从应用的角度看，建立了避免逆序的层次决策模型，以及基于偏好映射的群决策过程。 本书可以作为管理科学与工程、系统工程、工业工程等专业有关决策理论与方法的教学用书，也可以作为有关方面的参考用书。书中建立的多准则层次决策模型、群体决策模型等可以直接应用到相关背景下的科研或工程实践中。

第1章 传统多准则决策中的问题
1.1 层次分析法中的争议问题
1.1.1 乘性互补两两比较判断矩阵及其一致性
1.1.2 AHP的应用过程
1.1.3 AHP中的逆序问题
1.1.4 AHP中的可接受一致性问题
1.1.5 在AHP的推导权重向量方法上的争议
1.1.6 Saaty的Ideal AHP中的问题
1.2 乘AHP（multiplicative AHP）中的争议问题
1.3 FPR-AHP的问题
1.4 加权平均与归一化一起使用时的问题
1.5 本章小结
第2章 多准则决策问题的解决思路及理论基础
2.1 多准则决策中问题的解决思路
2.2 一些基础知识
2.2.1 三种互补判断矩阵
2.2.2 半域代数系统
2.3 三个特殊的半域代数系统及其同构
2.4 三种互补判断矩阵在各自半域中的性态
2.4.1 乘性互补判断矩阵在乘半域中的性态
2.4.2 加性互补判断矩阵在加半域中的性态
2.4.3 模糊互补判断矩阵在模糊半域中的性态
2.5 本章小结
第3章 基于不动点理论的多准则决策模型
3.1 层次决策模型形成的理论依据
3.1.1 为什么可以使用两两比较方法
3.1.2 为什么可以形成层次分析模型
3.1.3 层间集结准则
3.2 三个具有同构对应关系的层次决策模型
3.2.1 基于乘性互补判断矩阵的层次决策模型
3.2.2 基于加性互补判断矩阵的层次决策模型
3.2.3 基于模糊互补判断矩阵的层次决策模型
3.3 当前多准则决策中存在问题的解决
3.3.1 AHP中逆序问题的解决
3.3.2 乘AHP中违反逻辑问题的解决
3.3.3 满意一致性标准方面存在问题的解决
3.3.4 模糊互补判断矩阵对应权重向量的推导方法
3.3.5 关于集结准则与归一化的同时使用
3.4 新的层次决策模型与现有模型的比较
3.4.1 PCbHA与AHP的比较
3.4.2 PCbHA与multiplicative AHP的比较
3.5 算例分析
3.6 本章小结
第4章 基于经典距离的群决策研究中的问题及解决思路
4.1 基于经典距离测度的群决策方法
4.1.1 经典的距离测度与Cook-Seiford距离
4.1.2 Cook-Seiford方法的选择过程
4.1.3 Cook-Seiford公理体系
4.2 群决策中的两个事实以及基于经典距离的群决策方法的困难
4.2.1 一个简单的群决策中个体偏好的例子以及群决策中的两个事实
4.2.2 基于经典距离的群决策方法的困难
4.2.3 基于“软共识”的群决策研究的困惑
4.3 群决策定量研究方法中共识的数学定义的缺失
4.4 传统群决策研究中存在问题的原因及解决思路
4.5 本章小结
第5章 基于准测度和不动点的群决策方法
5.1 弱序的偏好序列表示：偏好映射
5.2 共识的数学定义
5.3 共识偏好映射
5.4 有关共识的不动点方程
5.5 偏好映射之间的共识间距：一个准测度
5.6 基于准测度的共识评价与冲突、异议识别
5.6.1 群体共识水平
5.6.2 个体之间的冲突识别
5.6.3 关于方案的最大异议
5.6.4 共识评价序列
5.7 基于准测度、指派模型和受限三角不等式的选择过程
5.8 基于准测度和共识评价序列的共识达成过程
5.9 选择过程的计算复杂度分析与一个复合的群决策过程
5.9.1 选择过程的计算复杂度分析
5.9.2 偏好映射与Cook-Seiford向量的相互转换
5.9.3 一个复合的群决策过程
5.10 基于准测度的群决策公理体系及比较
5.10.1 共识间距的公理系统及说明
5.10.2 与Cook-Seiford的距离公理系统的比较和分析
5.11 群决策与对策的联系：从不动点的视角
5.11.1 群决策里的一种均衡
5.11.2 用偏好映射描述纳什均衡
5.11.3 群决策与对策的一种联系：不动点的角度
5.12 本章小结
第6章 关于共识的进一步讨论
6.1 偏好映射的隶属度表示以及有关结论
6.2 基于Marczewski-Steinhaus测度的共识分析
6.2.1 Marczewski-Steinhaus测度
6.2.2 基于Marczewski-Steinhaus测度的共识定义
6.2.3 共识差异指标与共识相似程度指标
6.2.4 共识时的偏好控制关系
6.3 共识的半群结构
6.4 共识的公理化视角
6.5 共识定义的扩展
6.6 解决Arrow不传递性的一个充分条件
6.7 本章小结
第7章 知识的度量、知识熵与基于知识熵的决策
7.1 符号和假设
7.2 认知过程中知识水平和无知水平的度量
7.2.1 模型
7.2.2 度量公式
7.3 知识水平与Wierman的知识粒度测度的关系
7.4 无知水平（知识熵）与Shannon信息熵的关系
7.5 弱序偏好中知识水平的度量
7.5.1 个体弱序偏好中的知识水平
7.5.2 共识时的群体弱序偏好中的知识水平
7.6 基于知识熵的决策
7.6.1 传统的基于信息熵确定熵权的过程
7.6.2 基于知识水平确定客观权重的过程
7.6.3 基于知识熵确定熵权的过程
7.7 算例分析
7.8 本章小结
参考文献