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动态群体决策理论及其应用研究

作　者: 彭怡
导　师: 郭耀煌
学　校: 西南交通大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 群体决策动态群体决策交互式群体决策多阶段群体决策群体一致
分类号: C934
类　型: 博士论文
年　份: 2006年
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内容摘要

本文首先对群体决策问题的概念、特点、分类及研究发展过程进行了总结，并对群体决策问题各个分支领域的研究现状进行了系统性地整理。基于目前的群体决策研究背景，提出了动态群体决策问题作为本文的研究重点。在对动态群体决策问题的研究现状进行概述之后，对交互式群体决策、多轮群体决策和多阶段群体决策等三类具体的动态群体决策问题进行了研究。本文提出了动态群体决策问题这一个新的群体决策研究课题。指出了动态群体决策就是群体决策过程中各决策要素动态变化的群体决策。多数情形下，群体决策都包含多次群体讨论和方案评价过程。在多次群体决策过程中，各决策要素都有可能是变化的，具有动态特性。例如，决策个体给出的偏好信息可能会变化，决策问题的约束条件也可能会变化。这些可能变化的决策因素都会使得群体决策更加复杂。这类决策要素动态变化的群体决策问题就是本文讨论的动态群体决策问题。通过对社会活动和经济管理中的一些实际问题的讨论，进一步论述了动态群体决策问题具有时间关联性、决策的前后关联性等动态特性。交互式群体决策、多轮群体决策和多阶段群体决策都具有时间关联性和决策的前后关联性，都包含动态变化的决策要素，同属于动态群体决策问题。对于一般交互式群体决策，本文对其决策流程进行了描述，指出了两个不完善之处。一是决策群体对决策结果的满意度评价缺乏客观的、规范的评价方法，二是在意见反馈环节对于决策者如何调整其偏好信息缺乏有效的引导，决策者对偏好信息的调整具有随意性。一般交互式群体决策将群体交互过程分割处理，将交互式群体决策看作是单次群体决策的简单重复，实质上仍然属于静态群体决策。本文提出了满意度指标，作为决策群体对决策结果的满意度的客观评价指标。在此基础上，给出了群体交互达成一致的定义，指出了在意见反馈环节所采用的偏好调整方法应该保证能够达成群体一致，否则群体交互就是无效的。然后，本文提出了一种群体交互过程中的偏好调整方法，并证明了该方法能够保证达成群体一致。通过引入满意度指标和偏好调整方法，形成本文提出的改进交互式群体决策方法。本文接着讨论了多轮群体决策问题。多轮群体决策是综合考虑群体交互过程中的各轮偏好信息的群体决策。一般交互式群体决策方法只根据最后一

全文目录

中文摘要  5-7
Abstract  7-12
第1章绪论  12-22
  1.1 研究背景  12-17
  1.2 问题提出  17-19
  1.3 研究目的与意义  19-20
  1.4 研究思路、主要内容及成果  20-22
第2章群体决策理论研究现状  22-32
  2.1 一般群体决策理论研究现状  22-27
    2.1.1 群体决策公理体系  22-23
    2.1.2 个体偏好集结方法  23-26
    2.1.3 群体决策支持系统  26-27
    2.1.4 其他  27
  2.2 动态群体决策理论研究现状  27-32
第3章交互式群体决策的改进  32-46
  3.1 交互式群体决策基本框架及其改进  32-35
  3.2 满意度指标  35-39
  3.3 偏好调整  39-46
第4章多轮群体决策  46-71
  4.1 多轮群体决策问题  46-51
  4.2 满意偏好  51-63
    4.2.1 最小矩阵距离法  51-54
    4.2.2 加权平均法  54-57
    4.2.3 权重向量近似法  57-63
  4.3 修正权重的多轮群体决策加权算法  63-71
    4.3.1 决策个体权重逆判方法  64-65
    4.3.2 基于个体效用波动指标的权重修正  65-66
    4.3.3 基于群体一致度指标的加权算法  66-71
第5章多阶段群体决策  71-87
  5.1 多阶段群体决策问题及模型  71-73
  5.2 群体PARETO最优策略  73-77
    5.2.1 解策略的定义  73-75
    5.2.2 群体PARETO最优策略  75-77
  5.3 群体满意策略  77-83
    5.3.1 加权法  78-80
    5.3.2 理想点法  80-83
  5.4 计算实例  83-87
第6章群体决策理论应用研究  87-116
  6.1 360度绩效评价的多属性动态群体决策方法  87-96
    6.1.1 360度绩效评价方法  87-90
    6.1.2 多属性群体决策算法  90-95
    6.1.3 多轮群体决策与绩效评价  95-96
  6.2 证券投资分析的动态群体决策方法  96-102
    6.2.1 证券投资层次分析模型  98-100
    6.2.2 群体AHP算法与动态群体决策方法  100-102
  6.3 企业绩效评价的群体模糊评价方法  102-106
    6.3.1 企业绩效评价  102-105
    6.3.2 群体模糊评价  105-106
  6.4 项目投资分析的动态群体决策方法  106-116
    6.4.1 项目投资概述  107-108
    6.4.2 主要决策方法  108-111
    6.4.3 动态群体决策方法  111-116
结论  116-118
致谢  118-119
参考文献  119-132
攻读博士学位期间发表的学术论文  132

动态群体决策理论及其应用研究

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