群体决策

摘要： 多专家评价是评估雷达系统抗干扰能力的传统有效手段,但存在不同专家水平高低、偏好不同引起的评价失准问题。该文将层次分析法(AHP)与主成分分析法(PCA)相结合,提出了保证多专家群体决策一致性的AHP-PCA方法。将AHP-PCA运用于雷达导引头抗干扰能力评估,得到不同专家对于同一环境下的导引头系统抗干扰能力评价的综合结果,并定量描述该综合评价结果的群体决策一致性。结果表明AHP-PCA方法可以减少评价失准问题的影响,降低由于专家偏好不同导致的评价的主观性,具备工程应用价值。

摘要： 作为一种既考虑数据的概率分布信息,又能保证结果不会过于保守的求解方法,分布鲁棒优化方法的研究越来越多。本文在最小成本共识模型的基础上,提出一种考虑风险成本的两阶段分布鲁棒最小成本共识模型。首先,考虑到风险的不确定性,使用CVaR来对第二阶段风险成本进行刻画。其次,通过Wasserstein距离定义一个包含经验分布周围所有分布可能的不确定集。针对问题中的风险度量部分给模型造成难以求解的后果,给出一种改进的RNGA算法来对模型进行更好地求解。最后,为了评价所提模型的鲁棒性,将TSDRO-MCCM-CVaR与SP-MCCM进行了比较。案例分析证明,SP-MCCM结果过于乐观,性能不理想,而本文提出的模型的解决方案更加鲁棒。既有更好的性能,又有足够的抗风险性。

摘要： 群体决策的合理性和科学性是提高综合效益的重要保证,一旦决策选择失误,将直接影响效益的获得。为此提出一种基于直觉犹豫模糊集的群体决策规则提取方法。首先利用一种爬虫+数据仓库的方法,收集网络决策基础信息,并进行整理和归纳,然后利用遗传粒子群算法对基础信息进行属性约简,降低其维度,最后结合直觉犹豫模糊集理论,依据基础数据构建直觉犹豫模糊矩阵,通过计算各决策权重和得分函数值,得出各决策的综合分值,并按照从大到小顺序排序,提取最优群体决策规则。实验结果表明:将所研究方法应用到配送中心选址问题中效果较好,证明了所研究方法的有效性。

摘要： 针对现有多属性群体决策方法较少考虑社会网络和决策者有限理性因素的影响,考虑到社会网络中的信任关系,提出了基于信任关系的TODIM(TOmada de decisão interativa multicritério)群体多属性决策方法。根据决策专家之间的信任关系,计算出信任网络中的领导者、信任关系矩阵以及评价矩阵等。专家根据自身的自信程度来参考领导者的评价矩阵,调整备选方案的优势度。运用TODIM方法计算各方案最终的排序结果,并与未考虑信任关系时得出的排序结果进行比较,并对自信程度进行灵敏度分析。算例结果说明了该方法的可行性和有效性。结合信任网络和TODIM决策方法的性质和研究现状,对未来的研究发展方向进行了展望。

摘要： [目的/意义]随着有待智库解决的问题域不断拓宽,智库研究的对象变得复杂而广泛,学科交叉属性日益凸显。科学把握智库研究的基本逻辑,积极优化与探索智库决策路径尤为重要。[方法/过程]通过对逻辑层次法(MIPS)中的形成方案环节进行勾勒,本文构建了智库群体决策路径模型。该模型由汇总匹配环节与择优决策环节组成,其中汇总匹配环节包括汇总匹配工具箱等,择优决策环节包括问题认知、解析、求解和决策与统筹等模块。随后本文运用案例对其进行实证。[结果/结论]经散发疫情防控的实证环节证明,基于MIPS形成方案环节构建的智库群体决策路径模型具有合理性与可用性。

摘要： 针对在群体决策中如何利用专家之间的社会关系和决策专家的有限理性的问题,提出一种信任网络下的TODIM群体决策方法。首先,根据专家讨论次数,在每一次讨论中,每个专家会根据信任接受程度参考信任者的决策矩阵,并通过信息交互和协商修改决策矩阵;其次,当达到设定的专家讨论次数时,计算最终的群体决策矩阵;最后,分别运用信任网络下的TODIM群体决策方法和TODIM群体决策方法计算各方案排序。对所得结果进行对比分析,并对专家讨论次数和信任接受程度进行灵敏度分析。案例分析结果表明,信任网络下的TODIM群体决策方法能充分结合信任网络,保证了决策过程中的多阶段信息交互和反馈过程,并在对比分析和灵敏度分析上优于对比方法。

摘要： 如何有效地监控在线教学过程、精准地评价在线课程的教学质量,是开展在线课程教学的核心问题.针对现有教学评价方法存在的缺陷,提出了一种基于学生学习行为数据的在线课程教学质量评价方法.首先将在线课程教学分解成若干个单元教学,然后在教学平台上获取与学生的学习行为与偏好相关的数据,最后以学生为决策者、学生的学习行为与偏好为属性决策变量、每个单元教学为决策方案,采用群体决策方法实施在线课程教学质量的评价.实例分析结果表明,群体决策方法不仅能够从整体上评价每个单元教学的优劣情况,而且还能够帮助教师发现学习困难的学生,为教师及时改善和优化教学过程与策略、提高在线课程的教学质量提供借鉴.

摘要： 多属性群体决策中,因决策问题复杂、群体成员众多难以形成一致的决策,对群体成员进行聚类形成子群体以减少群体集结复杂度,这是群体决策的重要基础。通过聚类算法提高群决策的效率与质量,首先,结合皮尔逊相关系数和切比雪夫距离定义了新的相似性度量;其次,利用模拟退火算法的参数全局寻优特性改进近邻传播算法;最后,通过实例应用与对比分析,说明新的相似性度量的优势并展示了改进算法的有效性和稳定性。

摘要： 本文针对出行需求演化复杂性,首先将票价的优化过程视为智能体在复杂环境中经过不断探索获得最优价格的学习过程;其次引入深度强化学习算法,采用价值函数神经网络拟合出行需求(环境)对票价制定(动作)的反应函数,在不同运输方式间的博弈过程中通过对票价调节动作的奖惩训练其达到决策目标;然后在群体出行决策复杂性刻画方面,基于Logit模型、累积前景理论及Bush Mosteller模型,设计了3种由简单到复杂的出行需求演化场景;最后以现实场景下地铁和公交之间的票价博弈为例,通过数值模拟考察方法的有效性。研究发现:(1)深度强化学习算法在感知出行需求演化复杂性过程中具有良好的票价弹性刻画能力;(2)深度强化学习算法能够针对复杂出行需求给出合理稳定的价格方案,优化地铁(公交)票价后,使不同出行需求模型下地铁(公交)的利润及各出行方式的总体利润均得到显著增长。

摘要： 针对权重未知的区间粗糙数多准则群体决策问题,提出一种基于相似度最大化的群体决策方法。文章对区间数构造区间粗糙数的方法进行改进,进一步定义区间粗糙数相似度公式,并给出相应的性质;以各方案与标准方案相似度最大化及熵值最大为目标,建立多目标优化模型求解准则权重,利用区间粗糙数算子求出方案的综合决策值,进而由区间粗糙数可能度和排序向量模型获得方案的排序结果。最后,通过投资实例证明该方法是有效的、合理的。

摘要： 针对当前的信息集结算子研究在解决协同设计方案多准则群体决策中的不足,提出一种基于密度峰值法的类信息可靠性诱导有序加权平均算子.首先由决策者根据模糊数学的隶属度理论对备选设计方案进行定量评价,形成决策矩阵,在此基础上将决策者对每个设计方案的决策结果表示为特征向量;然后提出一种改进的密度峰值聚类算法对每个设计方案的决策向量进行聚类,并获取每一类的聚类中心作为代表数据;最后计算每类决策信息的可靠性,利用类信息可靠性诱导的有序加权平均算子进行信息集结,得到每个设计方案的综合评价结果.以某型号卫星的结构设计方案决策为例,证明了文中方法在解决多准则群体决策问题中的有效性.

摘要： 多数学者认为,利用修改证据体的方法来解决证据冲突问题较为合理,然而已有的基于修改证据体的方法仅考虑如何提高证据组合结果的聚焦程度,并未通过证据修正来缩减证据间的冲突.而且现有的融合方法均采用组合性融合方法,当焦元数目较多时运算量过大.针对此问题,本文提出一种基于群体决策和多准则选择性融合的证据组合方法,首先利用不同的群体决策方法对证据体进行预处理,以达到消除证据冲突的目的,然后采用选择性融合方法代替传统的组合性融合方法,选取证据可信度、证据信息散度和证据冲突度量三个评价指标并基于排序融合实现多个准则的综合利用,最终从多个待组合证据中选取一组最优的证据作为最终的融合结果.实验结果表明本文所提方法是合理有效的.

摘要： 在许多军事问题中，经常会出现由诸多专家对问题根据某种指标进行排序，从而确定最终的决策。这类问题可归结为，根据决策群体的每个决策者对决策对象的优劣、爱好、重要性等判断所做出的排序(或子决策)，确定这个群体的最终决策，这种解决问题的方法称为群体决策方法。其优点是有利于集中不同领域专家的智慧，应对日益复杂的决策问题;能够利用更多的知识优势，借助于更多的信息，形成更多的可行性方案;可以相互启发，在群体背景下想出更好的主意，从而激发创造力;有利于充分利用其成员不同的教育程度、经验和背景;能提高对错误的警觉，解除模糊相对于个人决策过程的不完全理性，决策结果不一定满足不同个人或组织要求的不足;群体决策作为一种抉择的手段，是处理重大定性决策问题的有力工具。rn 本文描述了群体决策的原理和方法,分析了简单多数规则、Borda数规则和中位数规则,以及不同规则对决策结果的影响.建立了目标价值评估指标体系.结合目标价值分析实例,阐明了群体决策的一般过程,给出了运用群体决策求解类似军事问题的方法和步骤.战场目标的价值往往可以从不同的角度和侧面进行评估，因此对战场目标价值进行分析时，首先要确定与目标价值相关的因素，从而建立对目标价值进行分析评估的指标体系，再运用上述方法才能对其进行合理、科学的评估。从任务一致性、目标重要性、目标时敏性、情报可靠性、体系相关性、目标易损性六个方面建立目标价值评估指标体系。

摘要： 任务类型是群体决策中一个非常重要的变量,往往可以解释多达50％的群体绩效.然而,缺乏关于群体任务类型的相关综述,在一定程度上妨碍了国内学者理解群体任务的本质,并以此来解释群体绩效的变异或设计新的过程和技术来支持群体活动.为了填补这一空白,本文综述了与群体决策任务相关的几个问题:群体决策任务的分类体系,群体决策任务的实现,每类决策任务的绩效指标和测量方法,以及与群体任务类型相关的理论.如何有效支持群体决策将仍然是管理学研究的一个重要问题。当人们试图用在线社区、网络论坛、微博等这些新型社会技术系统来支持群体任务时，也必须对群体任务的分类、实现、绩效测量和相关理论有一个清楚的了解。从这个意义上说，本文不仅对群体决策中与任务类型相关的知识进行了总结，而且为将来研究利用新媒体支持群体活动的学者提供了一个理解任务本质的快捷指南。

摘要： 群体决策问题是决策科学的核心问题之一.基于动态模糊理论,从动态角度研究群体决策问题,提出了一种动态模糊形式化关系决策方法.从个体偏好信息表达、个体偏好数据分析、个体偏好集结、方案选择和意见反馈五个阶段探讨了动态模糊群体决策模型,并通过实例验证了该模型的可行性和合理性.

摘要： 本文研究群体规模对动态群体决策观点演化收敛时间的影响.通过引入观点动力学的多数选择模型和Deffuant模型,分别研究在面对判断性问题与评价性问题时,决策参与人数多少对收敛时间的影响.根据决策交互方式的不同,将决策过程分为部分个体主导交互与全部个体同时交互两种情况,结合决策交互的动态性建立观点演化模型,进行仿真分析.结果发现:群体规模对决策观点演化过程产生显著的影响.在部分个体主导交互过程的情况下,随着群体规模的增大,决策收敛时间呈现线性增长趋势.而在全部个体同时交互的情况下,群体规模使得决策收敛时间对数式增长.但决策结果都可以在预期时间内出现.

摘要： 针对指挥控制群决策过程中存在的不确定性,采用一种基于直觉模糊集的方法,解决指挥控制群体决策中的方案优选问题.首先,根据具体的使命任务,由决策专家给出决策方案的属性权重和评估值;计算各决策专家给出的属性权重与聚合后的属性权重之间的差异值,基于差异值选择合适的决策专家并确定其权重;然后修正各属性的综合权重,并对决策方案进行综合排序;最后,通过数值示例检验了所提出方法的有效性和合理性.

摘要： 传统的作战推演方式中,参与者的指挥、决策很大程度上是出于个人主观判断,缺乏决策支持.本文结合科研工作实际,介绍了一套支持综合集成决策方法的作战推演系统,该系统按照"战略层次开放式研讨、战役层次开环式推演、战术层次闭环式仿真"的设计思想,集成应用综合研讨和仿真模拟的方法,为作战推演提供定性与定量相结合的综合集成决策支持,能够有效增强推演过程中问题决策的科学性,对推演中如何开展决策支持具有借鉴意义.rn 支持综合集成决策方法的作战推演系统(以下简称“作战推演系统”)将综合集成研讨技术和仿真实验技术进行集成，构建能够将各领域专家的群体智慧与仿真资源有机地结合起来进行未来战争设计的“战争预实践”环境，在该环境中，能够将作战理论和战法演化出的具体作战模式和作战行动，置于各种不同的作战环境和条件下进行仿真实验，通过对作战过程进行人在回路的推演，提出合理的装备、作战运用方法和体系对抗模式。在推演环境中，采用专家研讨与仿真计算相结合的方式，实现人人、人机之间有效的分工与协作，促进专家集体智慧与量化分析结果的有机结合，提高作战运用决策的规范性、科学性。rn 通过设计一体化模型体系框架，实现了战略、战役、战术三层子系统间模型的无缝连接，战术级模型仿真运算的结果可直接支撑战役级推演，弥补了战役级模型指标粒度较粗、量化不足的缺陷，通过群体决策研讨子系统，能够对推演中关键事件集智集慧、综合研讨，将领域专家的集体智慧与定量的实验结果加以综合集成，形成解决方案，使推演结果更加科学合理，有力提升了推演工作的有效性与科学性。

摘要： 信息技术条件下的现代海战，复杂性已成为其本质属性之一，其中，作战决策的复杂性是海战复杂性的重要组成。为深入研究海战决策问题，对导致海战决策复杂性的原因进行了探讨，指出海战决策复杂性的根源在于决策者之间错综复杂的“协同”关系上，并进一步以协同作为研究的突破点，结合海战决策问题“群体决策”的特点，提出一种面向复杂海战的分布式群体决策方法──“海战协同决策方法”，能够为海战指挥员面临复杂战场态势时的作战指挥，提供科学的辅助决策支持。

摘要： 探讨灰色关联系数的集结与多类型灰色关联度模型融合方法。提出算子集结关联度模型,该模型通过有序加权平均算子(OWA 算子)对关联系数序列进行集结,并证明原有关联度是OWA 算子集结关联度在"全部"语义下的特例。将各种灰色关联分析模型视为因素关联分析中的"代理专家",利用群体决策方法进行多种类型关联分析模型的融合。最后通过算例验证该融合方法的有效性与实用性。

摘要： 提供了一种群体决策方法和装置。所述方法包括：使用区间毕达哥拉斯模糊集IVPFS表征专家对于各方案在各属性下的评估以获得基于区间毕达哥拉斯模糊IVPF的决策矩阵，基于专家集合的子集的λ‑模糊测度获得专家集合的广义沙普利Shapley值；基于所述决策矩阵和专家集合的广义Shapley值获得专家群评估；基于专家群评估确定群体层次上的共识程度是否大于预设阈值；响应于确定群体层次上的共识程度大于所述预设阈值，计算属性集的最优模糊测度；基于最优模糊测度计算属性集的广义Shapley值；以及利用计算出的属性集的广义Shapley值，将群评估按照属性集成以获得对各方案的评价。

摘要： 本发明公开了一种基于层次分析及群体决策算法的器件失效率评估方法，本发明通过使用层次分析法(AHP)分析元器件失效率的问题，揭示影响元器件失效率不同因素之间的相互关系，使之层次化、条理化；通过专家客户端对每层因素两两之间的相对重要程度进行比较，形成定量主观评价，再利用权值来反映全部因素的相对重要程度，并利用权向量对目标可靠性进行分配。通过本方法获取元器件失效率的成本较低，实现也更为方便；同时使用范围广泛，不拘泥于特定场景；可推广至各电子产品的电子元器件失效率的计算。

摘要： 本发明实施例提供一种群体决策能力评估方法及装置，所述方法包括：确定每个发言角色的每次发言内容的主题和关联度向量；所述关联度向量是反映所述发言内容与所有发言角色的所有主题关联程度的向量；根据每个发言角色的所有发言内容对应的所有关联度向量、及每个发言角色对应的可量化的群体决策结果，确定每个主题影响群体决策结果的重要程度；根据所有重要程度和关联度向量，计算每个发言角色对应的衡量个体抓取主题能力的第一指标参数，并根据所述第一指标参数对每个发言角色的个体抓取主题能力进行评估。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的群体决策能力评估方法及装置，降低评估成本、提高评估效率。

摘要： 本发明公开了一种基于群体决策集成学习的泡沫浮选工况识别方法，以提高工况识别的准确率，为实现药剂添加量的最优控制提供基础，进而提升矿物回收率，本发明方法包括：收集泡沫浮选数据集以及专家经验知识；利用联结主义学习与符号主义学习生成个体学习器；根据个体学习器的性能，利用2AGSAIVIFCA算子计算个体学习器的权重；利用混合状态转移算法，找到最优的属性权重；利用群体多属性决策方法，输出工况识别结果。本发明运行可靠，通过提高工况识别的准确率，既提升了泡沫浮选的矿物回收率，又减少了药剂的浪费。

摘要： 本发明公开了一种基于区块链的无人机群体决策方法，本发明在执行任务的过程中，由于单个无人机获取信息的能力有限，对整体环境感知能力不强；因此，借助多无人机协同控制，实现对任务和目标的决策与共识机制。当一个无人机节点在任务过程中发现可疑目标时，即可发起群体决策，其余无人机将聚集在目标周围，根据采集信息进行投票，同时将投票结果和采集信息写入区块链中，以提供透明、安全、可溯源的群体决策过程，并达成共识。另一方面，依据区块链中历史信息，可以甄别无人机采集数据的真实性，保证无人机网络内信息交互的有效性。

摘要： 本申请提供了一种基于群体共识的信息不确定性灰色群体决策方法，包括；步骤S1、建立并规范化决策矩阵；步骤S2、计算决策者之间的信任度；步骤S3、计算决策者之间的共识度；步骤S4、根据决策者之间的共识度调整一致性决策矩阵，获得调整后的矩阵Zk；步骤S5、确定基于共识度的决策者的综合权重；步骤S6、获取综合属性权重；步骤S7、备选方案的整体评估排名。籍此，在决策过程中，将灰靶的靶心从矢量更改为矩阵，并根据信息的增加来调整靶心矩阵；结合信任度和共识度，考虑决策者自身的优势，并与群体进行协商，以最小的成本进行一致性调整并获得决策者的权重，结合决策者的主动性和竞争力，提高决策结果对决策者的接受程度。

摘要： 本发明具体涉及一种基于群体决策算法的总线仲裁器及其实现方法，具有仲裁公平性好、总线利用率高的特点，属于总线仲裁器和仲裁方法领域。通信架构正在成为多主机互连系统的瓶颈，高效的仲裁器能够解决互连总线系统中由于多个主机同时请求访问而引起的争用现象。本发明引入Borda数的概念，将多种仲裁机制的优势结合，得出新的优先级序列。相较于固定优先级仲裁，它可以快速满足经常需要占用总线主机的响应。相较于轮询仲裁，它可以减少常访问总线的主机一半的等待时间，以避免多主机环境中的饥饿问题。与经典的总线仲裁算法相比，群体决策算法不仅考虑了多种优先级的综合优势，还保证了一定的公平性和更合理的总线利用率，具有一定的优越性。

摘要： 本发明提供竞争性群体决策考评体系。所述竞争性群体决策考评体系，包括：综合评分系统、决策要求系统和决策规则系统，所述决策规则系统的输出端连接于所述决策要求系统的输入端，所述决策要求系统的输出端连接于所述综合评分系统的输入端。本发明提供的竞争性群体决策考评体系，采用竞争性群体决策考评系统，这套考评体系有五大要求和四个评分项，五大要求包括：客观性、公正性、现实性、严谨性、递进性，四个评分项包括：流程分、运营分、利润分、教师评分，充分考虑到买卖双方的交易心理，将关键性的定性因素转化为定量指标和科学的考核公式，从而切实的解决了跨境电商实训的考核问题。

摘要： 本文公开一种车路协同环境下实现车辆群体决策的方法及装置，本发明实施例对待通过冲突区的自动驾驶车辆，根据各车道的车辆的转向，按照车辆排序逐步确定车辆通过冲突区的顺序并计算车辆通过冲突区的总时长，在逐步确定车辆通过冲突区的顺序的同时，相同车辆按照不同顺序通过冲突区时，删除除总时长最短其他车辆排序的调度方案，降低了调度运算的运算量，提升了车辆协同的决策速度和实时性。

摘要： 提供了一种群体决策方法和装置。所述方法包括：使用区间毕达哥拉斯模糊集IVPFS表征专家对于各方案在各属性下的评估以获得基于区间毕达哥拉斯模糊IVPF的决策矩阵，基于专家集合的子集的λ‑模糊测度获得专家集合的广义沙普利Shapley值；基于所述决策矩阵和专家集合的广义Shapley值获得专家群评估；基于专家群评估确定群体层次上的共识程度是否大于预设阈值；响应于确定群体层次上的共识程度大于所述预设阈值，计算属性集的最优模糊测度；基于最优模糊测度计算属性集的广义Shapley值；以及利用计算出的属性集的广义Shapley值，将群评估按照属性集成以获得对各方案的评价。