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1. 研究目的与意义(文献综述)
群决策依托于经济学、社会学、数学、行为学、心理学和信息科学等众多学科,自从borda与1781年提出borda数法和孔多塞规则以及投票悖论起,经过200多年的发展,已初步形成完善的理论体系。目前,该领城已经成为现代决策理论的重要组成部分。arrow和sen因研究社会选择与群决策问题,先后于1972年及1998年获得诺贝尔经济学奖。我国学者在群决策理论及应用研究方面也取得了比较突出的成就。群决策主要解决专家群体主观参与的各类非结构化的决策问题,以获取决策问题的最佳方案为目的。通常,在实现正确决策之前、决策群体需要对决策问题展开广泛而充分的讨论,同时通过多次协商,达成一定程度的共识。
较早的共识研究源于french ( 1956 )发表在psychological review 上的a formal theory ofsocial power. stone ( 1961 )研究了意见集结问题,是群体意见集结较早期的研究成果。winker( 1968 )研究了基于主观概率的共识问题,发表在management science上。而关于群体共识收敛的开创性论文则发表于1974年,degroot ( 1974 )基于决策个体的主观概率分布,通过集结决策个体意见形成群体收敛意见,从而达成群体共识。该研究至今还是行为科学、社会物理学、控制论群体一致性问题等研究领域引用最广泛的论文之一。morris ( 1974 )关于群体共识决策的研究发表在management science上。随后的20世纪70年代末80年代初,基于主观概率的共识模型 ( morris, 1977; winkler, 1981 )一直是managementscience的研究热点之一。近40年来,共识研究一直是一个较为活跃的研究课题。
一般而言,群决策主要是为了解决专家群体主观参与的各类非结构化决策问题,从而获取决策问题的最佳方案,即不同决策个体通过充分沟通交流和多次有效讨论,最终形成对某一议题明确支持或反对的意见,从而达成共识( orive, 1988; butler and rothstein, 1991; eklund et al., 2007;chiclana et al., 2013)。近年来,随着群决策研究的逐步深人,大量学者提出了相应的共识定义。例如,orive ( 1988 )认为群体共识是指某一参照群体内部大多数人意见所形成的共同认识,也即群体所形成的态度偏向。而ben-arieh等(2009) 则认为群体共识就是组织中大多数人已经达成了一个明确的选择,少数反对派则认为他们有理由去影响这个选择,并且所有成员都支持这个决定。chiclana等(2013)则将共识能义为一般或普遍认可的意见,并且可以利用数学模型中的相似函数来测度不同专家意见或偏好的距离。
2. 研究的基本内容与方案
群体共识的达成需要消耗大量的时间和资源,如何以最小的成本获得共识,构建最小成本共识模型是研究的重点内容。本文在相关研究的基础上, 基于最小成本共识模型研究复杂大群体决策问题,构建新的群体共识达成模型,针对共识演化网络,研究大群体决策问题的信息融合与决策方法,从优化和网络演化两个视角来深入研究大规模群体决策问题:首先, 模型认为,决策者对于自己决策值的改变具有一定的接受范围,当一个群体中的最小满意度大于某一个阈值时,可以认为该群体中的决策者均满意该决策方案,共识过程完成。并由此构建关于数值型的共识达成模型。其次,本文将数值型的共识模型转换成模糊偏好矩阵型的共识模型,以矩阵之间的相对距离代替评分数值,将其转换成具有相同意义的满意度,并添加约束条件。最后,本文将探究出一种聚类算法,并提出子群凝聚度概念,以子群凝聚度为指标,完成共识网络演化过程。模型认为,当子群中的凝聚度较高时,满足满意度最低的决策者即可满足其他子群内的成员,而同时满足所有子群中满意度最低的决策者能使共识过程完成。
以下是研究的基本框架和拟用技术:
1. 文献综述
3. 研究计划与安排
1. 文献综述 (3月中旬前)
2. 预备知识 (4月前)
2.1 线性规划及其对偶问题
4. 参考文献(12篇以上)
1. cheng, d., et al. (2018). "modeling the minimum costconsensus problem in an asymmetric costs context." european journal ofoperational research 270(3): 1122-1137.
2.del moral, m. j., et al. (2018). "a comparative study on consensusmeasures in group decision making." international journal ofintelligent systems 33(8): 1624-1638.
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