2、管理科学前沿：统计分析、机器学习与决策分析的发展与展望

管理科学前沿：统计分析、机器学习与决策分析的发展与展望

在当今数字化时代，管理科学领域正经历着前所未有的变革。统计分析、机器学习和决策分析作为管理科学的重要组成部分，在各个领域发挥着关键作用。本文将深入探讨这些领域的发展现状、应用案例以及未来趋势。

统计分析、机器学习与决策分析的应用现状

• 机器学习的广泛应用 ：机器学习在现代社会的几乎所有领域都展现出了广阔的应用前景。例如，JKS. Meza和DO. Yepes运用基于决策树的机器学习、支持向量机和人工神经网络，对哥伦比亚波哥大的城市垃圾产生量进行了预测分析。M. Rezapour和AM. Molan则将机器学习应用于预测摩托车事故中的受伤严重程度，并与传统的逻辑回归模型进行了比较。此外，在2020 ICMSEM会议上，Gen针对实际的火车调度案例，提出了具有学习能力的并行混合多目标遗传算法，并在GPU上进行了数值实验，旨在通过最小化乘客平均等待时间和列车运营周期总数，为乘客满意度和列车运营成本找到最佳折衷方案。
• 决策分析的重要性日益凸显 ：决策分析有助于决策者在高度不确定和复杂的环境中做出有效、科学的选择。随着决策环境变得越来越复杂，对更灵活的决策分析方法和相关决策标准的需求也在增加。Narula等人开发了一种交互式方法，用于解决具有大量离散选择和少量标准的多标准决策分析问题，使决策者能够根据标准值的预期或可接受变化来设定标准。Y. Guo等人提出了一种基于数据挖掘技术的智能决策分析系统，并将其应用于智能制造，以确保制造企业的决策更加有效和科学。CB. Smith则利用自适应科学管理框架和决策分析，管理土地和水资源，并协助内布拉斯加州中