共识满意度驱动的异质群体共识度测算方法

研究群体共识决策过程的共识测度问题.从共识协调者的角度定义异质群体的共识满意度指标,用以表征共识协调者对群体关于一对方案评价值达成共识的乐观估计程度;建立一种新的OWA算子权重确定模型,构建共识满意度驱动算子对专家的偏好相似度进行集结;提出一种计算异质群体共识测度的方法.最后,通过一个算例说明方法的应用步骤与可行性.     

面向群体共识的三阶段犹豫模糊型信息融合方法研究

个体一致性检验、群体偏好集结、群体共识改进是达成共识的三个关键阶段, 高一致性、高共识度、低共识成本分别是群体共识构建三个阶段的重要决策目标。本文通过分析群体共识构建过程中三个核心阶段对共识实现的影响, 建立了各个决策阶段的优先模型。首先, 针对犹豫模糊偏好关系的评价值特征, 设计了融合局部标准化系数的一致性检验和调整模型, 为实施群体信息集结提供可靠的模糊判断; 其次, 以贴近度为诱导值实施犹豫模糊偏好关系群体信息集结, 结合统计推断方法设计共识度阈值, 科学刻画群体共识水平; 然后, 针对群体共识度水平较低的情形, 设计了融合优化集结权重和最小调整距离的共识改进模型, 有效减少群体共识改进中的信息损失与迭代次数。最后, 通过比较分析凸显所提决策方法的可行性和优越性。     

基于案例比较信息的多准则群决策分类方法

提出了一个基于案例比较信息的多准则群决策分类方法.该方法使用级别高于关系作为决策者的偏好模型.它要求决策者根据自己的偏好预先给出部分方案之间的比较信息.基于这些比较信息和决策者的重要度确定了具有最大可信度的群体一致案例比较信息集,并利用该信息集构建一个混合整数规划模型来计算方案的分类区间,从而引导决策者给出部分方案的精确分类信息.在此基础上,确定一个代表函数来获得其余方案的精确分类.最后通过一个实例说明了方法的可行性和合理性.     

极端偏好影响的大群体应急决策风险演化模型

针对极端偏好成员在应急决策中存在较大影响力的问题,构建了个体极端偏好影响力模型,结合风险偏好矢量的方向性和距离性提出了一种新的决策成员风险偏好相似度模型,并根据此模型将极端偏好群体划分为极端偏好同质群体集和极端偏好异质群体集,在此基础上引入非极端偏好决策成员主观接受程度来说明非极端偏好决策成员对个体极端偏好同质群体集和异质群体集影响力的接受程度,进而构建多阶段大群体应急决策风险偏好演化模型.最后通过案例及数据仿真结果的对比分析,验证了该模型的合理性和有效性.     

基于BA-BSO交互机制的自适应群体共识模型

多准则群体决策环境下,决策个体间存在复杂交互关系,由经验阈值引导的共识过程难以规避非合作行为对共识的扰动,导致群体决策结果的一致性与稳健性较差.本文聚焦于群体共识实现过程中交互网络结构,共识驱动要素和偏好交互模型等三个核心内容,提出了基于BA-BSO交互机制的自适应群体共识模型.鉴于交互关系分布的不平衡性,本文设计了BA无标度交互网络模型,实现对非合作者的动态识别及其交互关系的自适应管理.其次,结合个体贴近度和共识成本设计了满足超模博弈条件的个体交互效用,以引导个体偏好的收敛与群体共识的自发涌现.在偏好交互过程中,本文基于BSO优化算法和“多数原则”设计了偏好交互模型以及最优方案选择规则,既反映了个体与相近观点交互的倾向,又规避了非合作者观点的过度影响,改善了群体决策结果的一致性与稳健性.最后,算例分析与对比分析说明了本文方法的有效性与优越性.     

基于调整成本的三阶段区间直觉模糊型多准则群体共识改进模型

群体共识度是实现高效群决策的重要指标,较高群体共识的实现是一个多阶段多约束的动态决策过程。本文提出了高水平群体共识的构建包含群体信息集结、调整元素识别和元素调整步长设计3个阶段,并以相似度作为群体共识度刻画指标贯穿于3个阶段。首先,以相似度为诱导变量进行区间直觉模糊型群体信息集结;其次,基于统计假设检验思想和相似度近似正态分布的构想,识别需要调整的元素集合(决策方案在特定准则下的评估值和决策者);再次,以最小化调整成本为决策目标,以共识度阈值、个体相似度保序、最小调整量、区间直觉模糊评价值特征为约束条件,构建共识度改进优化决策模型;最后,通过比较分析凸显本文算法的可行性和优越性。     

基于调整成本的三阶段区间直觉模糊型多准则群体共识改进模型

群体共识度是实现高效群决策的重要指标,较高群体共识的实现是一个多阶段多约束的动态决策过程。本文提出了高水平群体共识的构建包含群体信息集结、调整元素识别和元素调整步长设计3个阶段,并以相似度作为群体共识度刻画指标贯穿于3个阶段。首先,以相似度为诱导变量进行区间直觉模糊型群体信息集结;其次,基于统计假设检验思想和相似度近似正态分布的构想,识别需要调整的元素集合(决策方案在特定准则下的评估值和决策者);再次,以最小化调整成本为决策目标,以共识度阈值、个体相似度保序、最小调整量、区间直觉模糊评价值特征为约束条件,构建共识度改进优化决策模型;最后,通过比较分析凸显本文算法的可行性和优越性。     

犹豫模糊偏好决策研究进展与前景

犹豫模糊偏好关系作为一种刻画事物不确定性的有效表达方式,能够用多个可能的隶属度同时描述决策者对事物两两比较的评价结果.本文对基于犹豫模糊偏好关系的决策理论发展进行了综述:首先介绍了犹豫模糊偏好关系的发展背景及定义;然后从基于偏好关系的权重导出模型,一致性测度及非一致性修正算法和群体共识模型的角度概述了犹豫模糊偏好决策的研究进展;并且给出了一些基于犹豫模糊拓展型偏好关系的决策理论以及现有相关决策模型的应用,最后展望了基于犹豫模糊偏好关系的研究前景.     

基于犹豫模糊语言的专家综合集成研讨方法

针对犹豫模糊语言信息下的多属性群决策问题,提出了一种专家群体分类共识信息集成的专家综合集成研讨方法.将专家决策信息的综合集成过程分为两个阶段:第一阶段,通过文本自由语法和转化函数将专家语言信息转化为犹豫模糊语言术语集,基于决策信息矩阵对专家群体进行分类,进而利用共识模型使类内专家群体达成共识,将共识达成后的类内专家决策信息转化为概率语言组合,实现类内专家决策信息集成;第二阶段,通过专家类群体规模以及类间决策信息偏离程度综合计算专家类权重,将类内决策信息集成结果进一步加权集成,实现决策信息类间集成.依据决策信息集成结果对决策对象进行优劣排序,决策机构参考排序结果即可选择最优决策方案.最后,通过算例验证了所提方法的有效性.     

基于优势粗糙集的建设项目过程评价

针对建设项目过程评价中的评价指标通常包含偏好信息,将优势粗糙集方法应用于建设项目后评价的过程评价中,以便探讨一种科学、规范的后评价方法,从包含偏好信息的决策表中导出偏好决策模型.研究结果表明,建立起的偏好模型接近于决策者的自然推理,较易理解,获取的偏好决策规则可为建设项目后评价中的过程评价提供决策建议.     

不完全信息条件下的多指标群体决策方法

研究在不完全信息、多指标条件下,利用个体决策结果形成群体一致偏好的方法.在大多数情况下,群体决策成员只可能给出决策的不完全信息,从个体的偏好结果形成群体一致排序需要求解一组线性规划.群体成员对方案成对辨优的结果,提供了一个方案优于其它方案的偏好强度信息.偏好集结过程考虑了决策成员的偏好净强度和决策成员权重信息不完全的情况.最后,给出一个投资决策的案例说明群体决策方法的实际应用.该集结方法能够平衡决策时间、决策质量和决策者负担三方面要求.     

社会网络行为数据驱动的大群体应急决策共识模型

针对大群体应急决策中决策参考信息不足和共识达成困难的问题，构建了一种由社会网络行为数据驱动的大群体应急决策共识模型。首先，针对决策参考信息不足的问题，提出基于公众行为大数据分析的属性挖掘方法。该方法将公众关注度作为数据聚类标准，挖掘社交媒体数据中的公众关注主题和权重，将其作为决策参考信息，应用到大群体应急决策过程。其次，针对大群体共识达成困难的问题，建立了基于信任-相似分析的决策共识模型。该模型在专家社会网络聚类的基础上，引入自信系数和保留系数，设计共识反馈规则以调整专家偏好，提高了群体共识水平。最后，通过公共安全事件案例验证了所提模型的可行性和合理性。     

群决策问题的一种求解方法

本文提出了一种求解各决策问题的模型。首先，每个决策者给出对候选方案偏好度量，然后求解群体的偏好序以使所有决策者对群体序的不满意度最小。本文还给出了模型的求解算法。     

多元不确定性偏好信息集结的目标规划方法

研究群决策过程中区间数偏好序、区间数效用值、区间数互反判断矩阵与区间数互补判断矩阵等四类不确定性偏好信息的集结方法.定义四类不确定性偏好信息的一致性,建立具有相同决策机理的各类不确定性偏好信息的统一权重求解模型.为解决决策误导问题,引入偏差系数建立权重分布范围的估计模型.建立决策群体意见集结的目标规划方法,研究了模型所具有的性质.为度量决策群体意见的一致度,定义了专家偏好与综合偏好的决策关联度系数和排序相关性系数.     

基于二元关系和布尔推理的分级决策模型

分级决策问题是将备选方案分类到预先定义的具有偏好顺序的决策类中.其中每个方案是由一个有限属性集合来描述的,该属性集合包括名义属性、连续型属性和有序属性.为了建立分级决策模型.提出了一种基于粗集理论和二元关系、布尔推理相结合的方法.首先在名义属性、连续型属性和有序属性上分别定义了不可分辨关系、相似关系和优势关系.然后提出了分辨-相似-支配矩阵的概念来建立相应的布尔函数.通过计算布尔函数的主蕴含,得到了"IF…THEN…"分级决策规则集作为偏好模型.最后利用一个算例说明了该方法的有用性.     

基于DEA交叉效率与冗余信息识别的大群体应急决策方法

针对现有模糊偏好环境下的大群体应急决策方法对决策效率考虑不足的问题,本文提出一种基于DEA交叉效率与冗余信息识别的大群体应急决策方法.首先,构建产出倾向的DEA模型和中立型DEA交叉效率评估模型分别用于求解具有完全加性一致性的模糊偏好关系和不具有完全加性一致性的模糊偏好关系的排序权重.其次,为度量大群体偏好信息的合理性和重要性,根据模糊偏好关系及其排序权重构建基于相容性测度的群体平方相容性模型,在此基础上通过筛选模型最优解中零值分量实现冗余信息识别.再次,通过集成DEA交叉效率与冗余信息识别建立大群体应急决策方法.最后,通过案例和对比分析说明本文提出的大群体应急决策方法可以有效提高决策效率.     

考虑同事偏好的项目-员工匹配决策

针对项目-员工匹配决策问题,本文给出了一种考虑员工间具有同事偏好信息的匹配决策方法。首先,根据项目和员工给出的弱偏好序信息计算员工对项目、项目对员工、员工对其他员工的满意度;其次,构建考虑同事偏好的多目标匹配决策模型,该模型改进了传统的蚁群算法,通过求解匹配模型获得最优匹配结果;最后,通过数值分析验证了决策模型的可操作性。     

基于可变精度粗糙集的多决策表分析方法

针对可能存在分类误差缺失信息的群体分类决策问题,提出了一种可以从多个决策表中获取群体分类偏好的可变精度粗糙集方法。该方法通过控制决策者的分类误差率,群体分类一致率及反对率,将多个决策表中符合条件的信息汇集,形成群体分类模式表,然后根据每种分类模式在不同分类误差率和群体一致率下得到支持和反对的频数,得到群体分类模式集合的下近似,即群体分类偏好。给出了应用该方法的具体步骤,算例验证了该方法的有效性。     

杂合灰色聚类与扩展优势粗集的概率决策方法

为了能够由多标准信息表获取最小的知识表达,提出了一种灰色定权聚类与扩展优势粗糙集杂合的方法,杂合方法建立的基本思路为:首先运用灰色定权聚类方法将由不同量纲偏好属性组成的多标准信息表生成多标准决策表,接下来应用扩展优势粗糙集方法进行概率决策分析,并导出偏好概率决策模型.该方法被应用于区域关键技术的评价选择中,获取的偏好概率决策规则可为决策者提供决策参考.     

决策要素动态变化的群体决策偏好演化过程

研究交互式动态群体决策偏好收敛自适应过程的内在机制和规律,发现和控制影响群体一致度和偏好收敛时间的关键因素,以改善群体决策时间绩效. 应用计算实验方法,基于Deffuant有界自信假设的妥协策略,在微观层面上构建偏好演化动力 学模型,模型符合群体决策共识过程原则要求;在模型基础上观察分析个体属性特征对一致性绩效、收敛时间绩效的作用. 论文在决策成员社会惰性、空间位置、决策偏好动态变化的决策情景中,研究决策者社会惰性对群体决策偏好收敛时间的影 响. 建立了动态群体决策的概念框架,分别针对惰性不变的偏好演化模型和惰性变化的偏好演化模型设计了两个计算实验. 实验1：比较不同社会惰性水平p^*和不同选择半径r组合下,决策偏好时间T_c的变化. 实验2：比较不同惰性 递增速率v和不同惰性递增上限ps组合下,决策偏好时间T_c的变化. 研究发现：1）社会惰性越大,对 偏好收敛的阻滞效应越显著;2） r越小,T_c随着p*递增的趋势更强;3）当扩大决策成员交互对象的 选择范围,T_c的波动减小,群体达成共识的时间更稳定;4）当社会惰性值随休眠持续期在一定范围内线性 递增时,T_c递增存在一个分界值.