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1、第十一章 群决策分析,第十一章 群决策分析,11.1 群决策的基本理论 11.2 群决策特征根法 11.3 群决策系统的熵模型,11.1 群决策的基本理论,11.1.1 群决策的定义和基本假设,11.1.1 群决策的定义和基本假设,群决策的定义,群决策在数学、政治学、经济学、社会心理学、行为科学、管理学和决策科学等多门学科中研究不同学科对群决策研究的侧重点不同，形成了群决策复杂多变的名词术语。由于群决策问题具有内在复杂性、众多学科交叉特性以及研究者不同的角度，形成了群决策各种各样的研究模型，也正因此，群决策没有一种被广泛接受的统一定义。国外学者Hwang在年对群决策研究的分析和总结后，给出一个
2、群决策的定义，即群决策是把不同成员的关于方案集合中方案的偏好按某种规则集结为决策群体的一致或妥协的群体偏好序；,Hwang的定义实际上更多地刻画出规范性群体决策的一些特征，即需要寻找一种对决策群体公平的规则对个体决策者的偏好进行集结。这个定义强调了群决策过程是寻找每一个决策个体都能够认可的群体效用函数。这个过程看起来是一个静态过程，而实际上，个体决策者在形成最终的一致或妥协的群体决策过程中是一个非常复杂的过程，有可能这个决策个体意见的一致或妥协过程不得不反复进行直至决策者群体的一致性偏好最终得以形成。国内学者陈珽这样定义群决策：群是由群众选出的代表组成的各种各样的委员会，群决策是集中群中各成员
3、的意见以形成群的意见。,11.1.1 群决策的定义和基本假设,群决策的定义,11.1.1 群决策的定义和基本假设,群决策的定义,这个定义和Hwang的定义比较相近。Luce和Raiffa认为群决策问题是定义一个“公平”的方法集结个体的选择来达成一项社会决策。正如Arrow所解释的那样，这个问题变成了集结个体偏好类型以致于产生由这些个体组成的社会唯一的偏好类型。因为能够产生这种唯一的偏好方法有很多，但并不是都是“公平”的。群体决策研究者的目的是找出这种“公平”的集结方法。由此看出，这个定义的重点是集结方法的“公平”性。不同的研究者出于不同的研究视角，给出自己的群体决策定义。,11.1.1 群决策
4、的定义和基本假设,群决策的基本假设,群决策的理论建立在个体决策理论的基础上，因此，个体决策理论假设也是群体决策假设，如对决策者理性的假设、偏好的传递性要求等等。除此之外，群决策由于是多个决策者共同对问题做出决策，它又有自己的一些特点。不同的研究者由于研究的目的不同，对群体决策研究的假设也稍有不同。,11.2 群决策特征根法,1.群决策特征根法（Group Eigenvalue MethodGEM）原理 由S，S，Sm组成的m个专家群组决策系统G，评价n个对象B，B，Bn，第i个专家Si对第j个被评对象Bj的评分值记为xijI，J（i，m；j，n）。xij的值越大，目标Bj越优。Si及其群组G的
5、评分组成n维列向量xi和mn阶矩阵x,11.3 群决策系统的熵模型,11.3.1 群决策可靠性分析原理 11.3.2 应用实例,11.3.1 群决策可靠性分析原理,我们知道，Clausius之熵用于定义信息（或实验）的不确定（或可靠）性，奠定了现代信息论的基础。我们已经定义了复熵，建立了信息全价值的熵模型，并以此改进Bayes决策，并取得良好效果。类似地，专家及其群组在进行决策或评估时，也存在决策水平（价值）差异反应到其做决策或评估结论的可靠性上。它与事业成败息息相关。因此，研究和优化决策群组与个体提供信息的可靠性，无论对于国家、企业或家庭，都是至关重要的。,11.3.1 群决策可靠性分析原理
6、,为了得到上述可靠性模型，设S1，S2，Sm为m个专家，他们构成决策群组G。被评估的对象（或称目标、指标）为B1，B2，Bn，共n个。xijI，J是第i个专家对第j个被评目标的评分值（i，m；j，n）。xij越大，Si认为目标Bj越好。向量 xi（xi1，xi2，xin）TEn 和矩阵 x（xij）mn 代表个体Si和群组G在一次决策行为中所做的结论（为领导提供的信息）。,11.3.2 应用实例,例2 根据例1，求得理想专家评分向量及目标名次为（.） x*（.，.，.）T N*1，N*22，N*3 将x按行模单位化得,代入式（5）、式（6）和式（7），计算后的结果列于表4中。表4的最可靠性由表3查出，HG1由式（8）计算得2.0021Nat。可见该群组的整体决策水平由于专家S1失误而下降。专家S5的决策水平最高，S3次之，余类推。 表4 例2计算结果,3.2 应用实例,
