张 娜，闫书丽，牛翠萍，李 波

（1.新疆财经大学 计算机科学与工程学院，乌鲁木齐 830012；2.石河子大学 商学院，新疆 五家渠 831300；3.河南科技大学 数学与统计学院，河南 洛阳 471023）

0 引言

在实际决策的过程中，决策群体的构成可能来自于同一级别专家，多个决策专家基于各自的知识、偏好和目标，通过互相学习、彼此协调来改善各自的评价信息。比如：对于某物流地产公司是否可以在某个地区批地建设物流园区的决策问题，决策层有政府部门的专家、物流地产公司的专家以及区域物流方面的专家，是否建设物流园区会直接关系到政府、地产公司和区域物流发展等方面的利益，决策人员可以从自身的角度对决策问题进行评价，并通过不断沟通和交流完善自己的决策评价信息。然而，由于决策环境、专家利益等因素往往会导致专家意见难以一致。因此，如何合理有效的集结来源于多个决策专家的决策信息，最终选择有利于目标实施的最优局势是保证考虑多个决策专家信息交互问题的关键。

本文在现有研究基础上，基于Pareto最优解的概念，全面分析了专家满意度和群体共识度相结合的信息集结问题，提出了在交互式群决策过程中一种新的专家权重设置方法，并针对灰色局势群决策问题中的权重测度问题进行深入研究。同时研究交互式决策终止的条件，使得决策个体快速修正自身决策，以达到决策意见的一致。

1 预备知识

1.1 相关概念

定义1：Pareto最优解。……