發(fā)布時間：2020-07-26 19:09

【摘要】：在現(xiàn)實生活中，人們經(jīng)常會面臨各種各樣的決策，由于各人的社會經(jīng)歷、文化水準、社會地位等方面的差異，對同一問題往往有不同的理解和看法，因而所做的決策不盡相同甚至相反。群體共識模型主要研究如何協(xié)調(diào)各種不同意見和看法以形成群體總的看法和意見。本文對群體決策中的一些共識問題進行了研究，主要工作與創(chuàng)新點如下： 1.在最小共識成本的概念基礎上，提出了基于集結(jié)算子的最小成本共識模型。當集結(jié)算子選擇加權(quán)向量為(1/2,...,0,...1/2)T的OWA算子時，提出的新的共識模型退化到Ben-Arieh等的共識模型。同時，論文研究了在一般的集結(jié)算子（例如加權(quán)平均算子和OWA算子）下帶線性成本的最小成本共識模型，并給了求解這些模型的線性規(guī)劃方法。 2.在群體決策中，基于偏好關(guān)系的一致性度量一般包括兩個問題：個體偏好關(guān)系的一致性和群體共識。在AHP中，決策者用判斷矩陣（即：乘性偏好關(guān)系）來表達他們的偏好。當采用加權(quán)幾何平均綜合排序向量法（RGMM）來進行AHP群體決策時，幾何一致性指標通常被用來度量個體判斷矩陣的一致性。本文進一步定義了度量群體判斷矩陣和個體判斷矩陣間共識度的共識指標。在Chiclana等的共識框及Xu和Wei的個體一致性改進模型的基礎上，論文提出了基于RGMM法的AHP共識模型。仿真表明提出的兩個共識模型都能改進判斷矩陣的共識度，從而幫助決策者達到共識。同時，提出的AHP群體決策共識模型有兩個優(yōu)點1）在達到共識的同時，個體判斷的矩陣的一致性也得到改進；2）共識模型滿足Pareto準則。 3.提出解決模糊偏好關(guān)系的一致性問題（比如個體一致性的構(gòu)建、共識模型和不完全偏好關(guān)系的管理）的線性優(yōu)化模型。提出的方法在構(gòu)建個體一致性和達成共識時最優(yōu)保存原始偏好信息，在計算不完全模糊偏好關(guān)系時最大化了模糊偏好關(guān)系的一致性水平。由于線性優(yōu)化模型的求解簡單花費時間少，因此，在群體決策問題中，本文得到的結(jié)果對模糊偏好關(guān)系的一致性問題的應用來說是簡單和方便的。 4.通過引進區(qū)間數(shù)值標度的概念和定義區(qū)間數(shù)值標度的逆運算，提出了區(qū)間二元語義模型及相關(guān)的處理二元語義的計算模型。區(qū)間二元語義模型通過區(qū)間數(shù)來匹配語言標簽集中的標簽，是已有的二元語義模型的推廣。此外，通過定義傳遞性構(gòu)造矩陣的區(qū)間一致性，論文提出了由傳遞性構(gòu)造矩陣得到區(qū)間數(shù)值標度的一致性方法。 5.提出了語言標簽集上的分布評價的概念并研究了它的運算規(guī)則。提出了語義的分布評價的加權(quán)平均算子和OWA算子。進一步，提出了基于分布評價的語言偏好關(guān)系，研究了基于分布式的語言偏好關(guān)系的共識測度，討論了共識測度的兩個性質(zhì)。最后，提出了基于分布評價的語言偏好關(guān)系的共識模型。研究結(jié)果為基于分布評價的語言偏好關(guān)系的應用提供了基礎。 論文最后對研究結(jié)果進行總結(jié)，并提出需要進一步深入研究的問題。
【學位授予單位】：西安交通大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：C934

【參考文獻】

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1 顧基發(fā);意見綜合——怎樣達成共識[J];系統(tǒng)工程學報;2001年05期

本文編號：2771173