《群体共识决策理论与方法》PDF下载

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  • 作  者:吴志彬著
  • 出 版 社:北京:科学出版社
  • 出版年份:2017
  • ISBN:9787030525550
  • 页数:198 页
图书介绍:群体决策有着深刻的研究背景和广泛的应用领域。群体决策的本质是要获得群中成员满意的共识解。协调各种不同的看法和意见,以形成群体的看法和意见,成为群体决策的研究重点,这类群决策问题称为群体共识问题。本书主要通过对个体偏好表达形式的分析,提出在所讨论的偏好信息下群体达成共识的规则、过程及算法,建立每一类偏好信息下的共识决策支持模型,旨在提高群体共识过程的有效性和合理性。本书内容包括:(1)群体共识决策的基础理论,主要涉及决策者个体偏好的表达形式、集结算子理论、群体决策心理分析。(2)判断矩阵的共识决策理论,涉及互反判断矩阵、互补判断矩阵、语言判断矩阵及犹豫语言判断矩阵中的个体一致性分析,判断矩阵的自动化共识理论,判断矩阵的交互式共识达成理论。(3)多属性决策的共识决策理论,包括数值型偏好信息下的个体离散型决策支持模型,犹豫偏好信息下的交互式共识模型。(4)其他偏好信息与视角下的共识决策方法,包括序关系共识、成本约束共识的理论与方法。(5)群体共识决策在供应商选择、精益物流中心评价及推荐系统中的应用。

第1章 群体共识决策概述 1

1.1 共识决策的基本框架 1

1.2 集结算子 3

1.2.1 常用算子 3

1.2.2 算子权重 5

1.3 群体心理 6

1.3.1 心理现象 6

1.3.2 领导与沟通的关键作用 8

1.3.3 冲突协调 9

延伸阅读 10

第2章 互反判断矩阵共识决策 11

2.1 个体一致性度量与改进 11

2.1.1 一致性度量 11

2.1.2 一致性改进 14

2.2 共识度量及其达成方法 16

2.2.1 共识定义及其性质 16

2.2.2 群体共识达成过程 17

2.3 群体决策支持模型 19

2.4 算例分析 20

延伸阅读 23

第3章 互补判断矩阵共识决策 24

3.1 互补判断矩阵的个体一致性 24

3.1.1 个体一致性度量 24

3.1.2 个体一致性控制 26

3.2 共识度量及其达成过程 26

3.2.1 共识达成过程 26

3.2.2 达成过程讨论 28

3.2.3 算法性质分析 29

3.3 算例分析 32

3.4 互补判断矩阵共识的最优化方法 36

3.4.1 个体一致性改进的优化模型 37

3.4.2 共识一致性改进的优化模型 39

3.5 算例分析 39

延伸阅读 40

第4章 语言判断矩阵共识决策 42

4.1 处理语言变量的计算模型 42

4.1.1 虚拟术语计算模型 43

4.1.2 二元语义计算模型 43

4.2 一致性与共识度量 44

4.2.1 距离形式 44

4.2.2 度量定义 45

4.3 两种群体共识模型 46

4.3.1 欧式距离共识模型 46

4.3.2 曼哈顿距离共识模型 50

4.4 算例分析 52

4.5 多粒度语言判断矩阵共识 54

4.5.1 统一语言信息 54

4.5.2 共识度计算 55

4.5.3 反馈机制 57

4.6 算例分析 59

延伸阅读 62

第5章 区间语言判断矩阵共识 64

5.1 区间语言变量 64

5.1.1 区间语言变量定义 64

5.1.2 区间语言集结算子 65

5.2 共识模型 65

5.2.1 共识测度 66

5.2.2 个体权重 66

5.2.3 共识模型 68

5.2.4 决策框架 71

5.3 算例分析 71

5.4 进一步讨论 75

延伸阅读 76

第6章 多属性共识决策 77

6.1 全局修改策略 77

6.2 基于数集共识策略的决策模型 79

6.2.1 数集共识策略 79

6.2.2 共识达成算法 82

6.3 算例分析 83

6.4 基于个体偏好集结的多属性共识决策 87

6.4.1 基于加型集结的共识方法 87

6.4.2 基于乘型集结的共识方法 89

6.5 算例分析 91

延伸阅读 94

第7章 犹豫语言偏好信息共识决策 95

7.1 犹豫语言术语集 95

7.2 犹豫语言偏好的可能性分布处理方法 96

7.3 犹豫语言判断矩阵共识 99

7.3.1 犹豫语言判断矩阵的个体一致性 99

7.3.2 犹豫语言判断矩阵的共识达成策略 104

7.4 算例分析 108

7.5 语言共识决策方法的比较 113

7.5.1 个体一致性改进过程比较 113

7.5.2 共识达成过程比较 114

延伸阅读 115

第8章 多偏好结构下的共识决策方法 116

8.1 基于偏好信息转化的共识模型 116

8.1.1 共识度量 117

8.1.2 反馈机制 118

8.2 算例分析 119

8.3 基于排序位置差异的直接共识方法 122

8.3.1 四种偏好结构对应的选择过程 123

8.3.2 共识过程 124

8.4 算例分析 129

延伸阅读 131

第9章 考虑成本的共识决策方法 132

9.1 最小成本原始算法 132

9.1.1 加权平均数和中位数 132

9.1.2 单准则下的最小成本共识算法 133

9.1.3 二次函数最小成本算法 137

9.2 ε容忍度扩展算法 137

9.2.1 一次函数ε算法 138

9.2.2 二次函数ε算法 139

9.3 基于集结算子的优化模型 141

9.3.1 确定型集结算子优化模型 141

9.3.2 集结算子模型推广 144

9.4 最小成本共识模型的对偶模型 145

延伸阅读 149

第10章 大群体背景下的共识决策方法 150

10.1 大群体决策概述 150

10.2 基于聚类的大群体共识决策 151

10.2.1 共识过程描述 151

10.2.2 非合作行为的检查 153

10.2.3 非合作行为的处理 155

10.2.4 少数派意见 156

10.3 几种非合作行为的一般描述 156

10.3.1 非合作行为Ⅰ 157

10.3.2 非合作行为Ⅱ 158

10.3.3 非合作行为Ⅲ 158

10.4 算例分析 159

10.5 基于李克特量表的共识度量方法 161

10.5.1 共识与分歧的度量 162

10.5.2 共识度量的性质 164

延伸阅读 166

第11章 其他常见的共识决策方法 167

11.1 基于成员剔除的方法 167

11.2 算例分析 168

11.3 变权共识 170

11.4 算例分析 172

11.5 序关系共识决策 175

11.5.1 确定序关系 175

11.5.2 区间序关系 177

11.5.3 满意度方法 179

11.6 算例分析 181

11.7 基于模糊意见的最优共识 182

延伸阅读 186

参考文献 188