群决策支持系统中的一致性分析技术
第14卷第6期
Vol.14No.6 控 制 与 决 策CONTROL AND DECISION 1999年11月 Nov.1999
群决策支持系统中的一致性分析技术
卓 越 王 红 吴秋峰 朱善君 张 佐
(清华大学自动化系 北京,100084)Ξ
摘 要 提出一些在群决策支持系统(GDSS)中支持协调员引导群体意见趋向一致的技术和方
法。协调员利用决策群体成员所表达的模糊偏好数据计算出广义距离等一些软评价指标,能够
获得群体意见一致程度和群体意见分歧程度等信息,发现“联盟”的子群体和存在严重意见分歧
的决策备选对象等,从而掌握决策过程并引导群体意见趋向一致。结合一个应用实例说明如何
使用该分析技术优化群决策过程。
关键词 群体决策支持系统,一致性分析,广义距离,软评价指标
分类号 TP399
1 引 言
的一项重要功能。群决策过程大体可分为三个逻辑阶段。目前已有大量文,GDSS平台都提供了较好的支持,但有关第三阶。
第三阶段的核心是分析和聚合群体意见并判定是否结束群决策过程。如果需要继续讨论,协调员则应给出讨论议题或方向,以引导群体意见逐渐趋于一致。简单的结束规则是经过了预定的讨论时间后即结束,而复杂的规则涉及较多的因数,一般包括群体就所讨论的问题达成一致这个条件。在群决策环境下,由于群体意见的模糊性、多样性和决策问题的复杂性,群体几乎不可能就所有问题达成完全一致,而只可能是大部分成员就绝大部分讨论的问题基本达成一致[1]。度量群体意见的一致性程度并判定群体进一步讨论的方向是比较困难的,特别是在群体成员和 或备选评价对象较多时。
本文以AHP[2]、模糊评判及多因素决策等决策分析技术[1,3]为基础,提出一些分析群体决策成员所表达的模糊偏好数据的技术。它定义了两个决策人意见的广义距离,在此基础上计算一些软评价指标[2],帮助协调员在群决策过程中及时确定群体意见一致的程度和不一致的程度,发现意见高度一致的子群体联盟和存在较大争议的决策备选对象等。这些支持工具为协调员引导群体决策过程提供了极大的便利。
2 数据分析技术的基本概念
假定由m个决策人d1,d2,…,dm组成的决策群体D评价n个决策备选对象。备选对象集
T合用N表示。决策人的地位差异用权重向量Κ=(Κ。每个决策人对1,Κ2,…,Κm)表示,∑Κi=1di∈D
Ξ 国家自然科学基金(69784005)资助课题
1998-05-12收稿,1998-08-25修回