群决策支持系统中的一致性分析技术(4)

群决策支持系统中的一致性分析技术

第14卷第6期卓越等:群决策支持系统中的一致性分析技术639法。本文主要针对后两项工作进行讨论。

(1)群体商定加权系数的上限幅UML和下限幅DML

群体商定意见高度一致阈值ΧiΗiΗA+A和意见严重分歧阈值ΧD+D以及可接受的GAI值。一般GAI接近0.6即可,即日常操作中的惯例“超过半数”。

2)计算各项软评价指标

Πdi,dj∈D,i≠j,依次计算d(i,j)和wd(i,j),生成判定矩阵GC和GD。Πdi∈D,计算IAIi和IDIi,并记IAI3=max{IAIi},IDI3=max{IDIi}。计算GAI和GDI。

3)确定关键人物

记D1={di IAIi=IAI3,di∈D}<D,D2={di IDIi=IDI3,di∈D}<D。Πdi∈D1,与di意见高度一致的人较多,协调员可引导大家围绕di的意见继续讨论。Πdj∈D2,与dj意见严重分歧的人较多,从D中暂时去掉dj,重新计算GAI和GDI,

如果GAI增大或GDI减少,则可确定dj,协调员可引导dj考虑di的意见。如果dj仍固执已见,且djΚj,D中的成员协商,从D中去掉dj。如果dj的权重系数Κj,歧被放大导致其IDI较大,这是正常的,可保留j4)确定“联盟”的子群体

如果GC中为1,“联盟”的群体,即意见高度一致的子群体。:GC的所有子矩阵GCS和递进推理。前者过程简单,但计算量较大;,但过程比较复杂。

下面简要说明递进推理过程。如果Υ(ds1,ds2)=1,则{ds1,ds2}是一个最小的联盟。假定S={ds1,…,dsk}是一个“联盟”的子群体。Πdi∈D,且di|S,如果Πdsj∈S,Υ(di,dsj)=1,则S′={ds1,…,dsk,di}是一个更大的“联盟”的子群体。

5)确定存在严重意见分歧的备选决策对象

iiT),将Wi′归一化处ΠOk∈N,由权重向量Wi中去掉Ξki,得到Wi′=(Ξ1,…,Ξki-1,Ξki+1,Ξn i)T。i理得新的权重向量 Ξi=( Ξ1,…,Ξki-1,Ξki+1,Ξn利用 Ξi重新计算软评价指数。如果GAI明显

增加或GDI明显减小,则决策群体对Ok的评价存在严重分歧,协调员应进一步澄清Ok的内容或性质,引导大家重新评价Ok。

4　应用实例

　　现有11个决策人对5个备选对象进行评价。所有决策人的地位相同,权重都是1 11。商定Χ.8+10i,Χ.6+15i,当群体意见一致指数GAI接近0.6时结束讨论。A+iΗA=0D+iΗD=1

经过两轮讨论后,决策群体成员给出的模糊偏好数据如表1所示。每个决策成员的软评价指标如表2所示。由此计算出决策人意见的广义距离。

　　群体意见一致指数GAI=0.53,群体意见分歧指数GDI=0.08。可见群体的意见已经比较一致。

分析表2可以发现大部分人与d5和d11意见一致,由群体意见一致判定矩阵GC可以发现{d2,d5,d9,d11}、{d3,d4,d5}等多个“联盟”的子群体。因此协调员应该引导群体围绕d5或d11意见继续讨论。另一方面,由表2和图1可以发现几乎没有人与d1的意见一致。因此,d1也是影

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