陶希闻, 江文奇

(1. 南京理工大学经济管理学院, 江苏 南京 210094; 2. 江苏产业集群决策咨询研究基地, 江苏 南京 210094)

0 引 言

群体决策中,个体决策者知识结构、认知逻辑等方面的差异最终体现为决策结果的分歧和冲突。面向群体共识需求而集结不同知识和偏好的个体决策者评价值,可以提高决策方案综合评价结果的有效性和应用价值[1]。通常,群体共识构建过程需充分考虑个体决策者原始意见,个体评估一致性检验、群体信息集结和群体共识改进是构建群体共识的重要内容[2]。

个体评价值的传递性特征是度量一致性水平的重要工具[3],文献[4-5]使用规划模型识别并改进个体评价的一致性;文献[6]提出了一致性识别和基于局部调整策略的一致性改进方法;文献[7]面向群体共识需求设计了一致性控制策略。现有方法对一致性调整幅度考虑不足,易扭曲原始评价信息。在群体偏好集结方面,集结效果的差异影响着群体决策效率和群体共识改进过程。文献[8]考察不同集结方式对群体共识度的影响,提出了基于有序集结算子(ordered weighted averaging,OWA)算子的集结模型;文献[9]利用决策者自信程度集结模糊偏好关系;文献[10]使用Choquet积分将评价值交互关系转换为决策者的权重信息并实施集结;文献[11]提出了诱导OWA(induced OWA, IOWA)算子,其中内生决策者权重由诱导值确定[12]。文献[13-15]分别以一致性水平、信息熵和相似度为诱导值,使用IOWA算子集结群体偏好,但群体偏好的共识程度可能无法满足需求。

群体共识改进过程会造成原始信息的损失,增加共识成本。……