许成磊，段万春，孙永河

(昆明理工大学管理与经济学院，云南 昆明 650093)



多属性群决策的混合结构偏好识别与融合方法

许成磊，段万春，孙永河

(昆明理工大学管理与经济学院，云南 昆明 650093)

为有效应对现有群决策偏好一致性检验方法的系列弊端，针对目前群决策情景所展现的决策导向多元、方案属性构成迥异和偏好结构复杂等特征，在解析群决策偏好一致性判定复杂性、刻画群决策偏好信息表征假设情景的基础上，对常规多属性群决策问题进行公理化描述。依据从方案层面到属性层面的整体决策信息判定策略，给出决策导向层面的整体判断偏好一致性检验方法、决策群体偏好类型识别方法、同种偏好内部及偏好间累积判断偏差求解方法、偏好整体相对一致性检验方法和多轮次非一致性决策信息调整策略。案例应用结果表明，上述所构建的方法和策略有效、可行，能够为决策导向多元、备选方案差异显著情景下的混合结构偏好一致性检验、调整与集结提供借鉴。

多属性群决策；混合结构偏好；偏好识别；偏好融合

1 引言

多属性群决策(Multi-attribute Group Decision Making, MAGDM)是集结群体决策偏好信息实现集思广益的共同思考过程[1]，主要研究决策方案有限的多准则决策问题，即研究在多个属性条件下基于专家群组判断信息对有限个备选方案进行评价、优选或排序[2]。由于参与决策的专家通常具有不同的知识结构、经验积累、思考逻辑、价值认同和利益取向[3]，因此他们将表现出差异性显著的决策偏好[4]，群体判断信息融合过程中面临偏好信息的取舍、转换与调整问题，特别是在某一特定问题表述方式、决策交互流程和意见集结方法的限定情境下。……