近日，我院管理科学与工程2021级硕士研究生吴碧瑶、2022级硕士研究生姜晨雨在导师谢杰华教授、邹娓副教授指导下，以南昌工程学院为第一单位在国际权威期刊《Fuzzy Sets and Systems》《Applied Soft Computing》发表学术论文。这是我院管理科学与工程硕士研究生首次在此类高水平SCI期刊上发表学术论文。

吴碧瑶在期刊《Applied Soft Computing》上发表题为“Ordered weighted utility distance operators and their applications in group decision-making”的学术论文，创新提出了在多属性群体决策的信息聚合过程中，定义了一类考虑决策者心理行为的距离算子，从而提出了一类解决多属性群体决策问题的稳健性方法，这类方法可以很好地揭示决策者的风险态度对最终决策结果的影响。

多属性群体决策(Multiple attribute group decision-making, MAGDM)是决策科学的重要组成部分，它描述的是多个决策者对备选方案进行多角度评估，并从有限数量的可行方案中找到最优方案的问题。在MAGDM实际问题中，决策者基于个人偏好及理性分析评估不同的备选方案，给出备选方案偏好评估值，如何将所有单个决策者的方案评估值聚合为一个整体是一个基本且重要的步骤。近年来，通过比较偏好评估信息和理想方案属性值的距离测度来选择最优备选方案的想法备受关注。此项工作在多属性群体决策的信息聚合过程中，定义了一类考虑决策者心理行为的效用距离算子，通过此效用距离算子，提出了一类解决多属性群体决策问题的稳健性方法，这类方法可以很好地揭示了决策者的风险态度对最终决策结果的影响。

论文链接如下：https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.111016

吴碧瑶、姜晨雨在期刊《Fuzzy Sets and Systems》上发表题为“Curvilinear patchwork constructions of (quasi)-copulas with given curvilinear sections”的学术论文。Copula函数将多个随机变量的联合分布函数分解为边缘分布和相依结构的复合形式，克服了传统相关性分析中的缺陷。文章创新提出了创建(quasi)-copula函数的曲线拼接方法，从而可以保证所构造的(quasi)-copula函数与任意曲线上给定的相依性信息相匹配。

Copula理论是概率和统计学科的一个分支。Copula函数将多个随机变量的联合分布函数分解为边缘分布和相依结构的复合形式，它的优势在于保持边缘的分布函数不变，而灵活地选择各个随机变量之间的相依性。在金融、保险以及管理领域，Copula函数已经成为刻画风险相依性有力的工具之一。实际中可以获得随机变量相依性的部分局部信息。一个自然的问题是，如何构造与已知的相依性局部信息相容的Copula函数。此项工作在任意曲线上相依性信息已知的情形下，研究了与这些信息相匹配的Quasi-Copula函数和Copula函数族；提出了创建Quasi-Copula函数和Copula函数的曲线拼接方法，从而可以保证所构造的(Quasi)-Copula函数与任意曲线上给定的相依性信息相匹配。

论文链接如下：https://doi.org/10.1016/j.fss.2023.108720

近年来，工商管理学院硕士研究生多次在国际期刊上发表高水平论文，2023届管理科学与工程硕士毕业生中有8人被录取为博士研究生，升博率达30%。以上成果是学院注重研究生思想素质、道德素质、科研能力、学术素养等多方面协调发展，不断提高研究生专业及学术科研能力，推动研究生培养高质量发展的成效体现。（文/图 李昌彦 谢杰华）