目录 1
第1章 绪论 1
1.1 文献回顾与问题背景 1
1.1.1 决策者之间的交互影响 2
1.1.2 偏好的数量集结 4
1.1.3 决策的公平性与有效性 6
1.1.4 决策权的测评 7
1.2 研究问题与研究思路 9
1.3 研究内容与研究框架 9
第2章 群体决策的基本理论 11
2.1 群体决策的概念 12
2.2 群体决策的分类 15
2.3 群体决策的绩效 16
2.4 群体决策的基本假设 18
2.5 群体决策的方法论 20
2.6 群体决策研究中的问题 21
2.7 小结 23
第3章 群体决策的准则 24
3.1 群体决策过程模型 24
3.2 群体决策的交互过程 26
3.3 群体决策准则 28
3.3.1 一致性准则 28
3.3.2 效用最大化准则 30
3.4 群体决策复合准则策略 31
3.5 小结 35
第4章 个体概率偏好信息集结研究 37
4.1 引言 37
4.2 概率偏好集结的理论概述 40
4.2.1 广义Condorcet评审理论 41
4.2.3 Young—Borda最大似然估计理论 43
4.2.2 Bayesian最优决策规则 43
4.3.1 加性集结 44
4.3 个体概率集结 44
4.3.2 乘积集结 46
4.3.3 Bayes集结 50
4.3.4 Delphi方法 51
4.4 个体偏好集结函数的讨论 52
4.5 小结 53
第5章 信号检测理论与二分群体决策 55
5.1 引言 55
5.2 二分群体决策 57
5.3 信号检测原理 59
5.4 群体决策模拟 62
5.5 群体决策绩效 64
5.6 小结 66
6.1 引言 68
第6章 个体模糊偏好信息集结研究 68
6.2 模糊偏好的表示 69
6.2.1 模糊选择集 69
6.2.2 模糊偏好关系 70
6.2.3 模糊效用函数 71
6.3 模糊偏好和非模糊偏好的关系 72
6.3.1 模糊选择集与非模糊效用函数的比较 72
6.3.2 模糊偏好关系与非模糊效用函数 72
6.3.3 模糊偏好关系与非模糊偏好关系 73
6.3.4 模糊偏好关系与非模糊选择集 73
6.4 个体模糊偏好条件下的群体决策 74
6.4.1 基于个体模糊选择集的群体决策 74
6.4.2 群体非模糊选择集 74
6.4.4 群体模糊偏好关系 75
6.4.3 群体模糊选择集 75
6.4.5 基于个体模糊效用函数的群体决策 76
6.5 模糊偏好集结方法 77
6.5.1 贴近度法 77
6.5.2 多数规则法 80
6.5.3 实例 82
6.6 小结 84
第7章 个体偏好序集结的一致化方法 86
7.1 引言 86
7.2 偏好集结函数 88
7.2.1 二元关系R的性质 88
7.2.2 偏好集结函数 89
7.2.3 偏好集结函数的性质 93
7.3 对Borda—Kendall方法的改进 94
7.3.1 最小方差法的图示 95
7.3.2 最小方差方法的求解 99
7.4 偏好序的网络模型 103
7.4.1 解释结构模型 103
7.4.2 非负偏好矩阵 104
7.4.3 偏好网络模型 106
7.5 不一致性的模糊度量 109
7.6 小结 112
第8章 群体决策权的配置、度量与修正 114
8.1 引言 114
8.2 群体决策的权重 115
8.2.1 按相对需求确定权重 115
8.2.2 委托过程确定权重 117
8.3 权力指数 119
8.3.1 Shapley-Shubik权力指数 120
8.3.2 Banzhaf权力指数 120
8.4 基于信息熵的权力指数 121
8.4.1 决策权力与权力指数 122
8.4.2 群体序列决策的熵变化 123
8.4.3 权力指数的确定 125
8.5 从专家的反应信息确定权重 127
8.5.1 加权集结函数 127
8.5.2 通过专家的反应信息确定权重 129
8.5.3 案例：博士学位论文评审问题 134
8.6 小结 137
第9章 群体决策中的公平与效率 139
9.1 引言 139
9.2 基本的分析模型 140
9.2.1 群体决策的问题分解 141
9.2.2 风险规避函数 143
9.3.1 Pareto效率 144
9.3 群体决策的有效性与公平性 144
9.3.2 群体决策的公平性 147
9.4 案例 148
9.5 群体决策的最优赞同比 151
9.5.1 群体决策的背异成本 151
9.5.2 群体决策的时间成本 153
9.5.3 群体决策的最优赞同比 154
9.6 小结 155
第10章 结束语 157
10.1 本研究的主要贡献和创新 157
10.2 进一步的研究工作 159
附录1 161
附录2 164
参考文献 165
后记 178