基于社会网络分析的偏好冲突消解决策方法研究

【摘要】：随着实际决策问题的日渐复杂,为了提高决策的科学性与民主性,越来越多的成员参与到决策当中,群决策成为一种被广泛采用的决策方式。一方面由于不同决策成员在专业领域、知识背景以及习惯等方面的差异以及实际决策问题的复杂性,使得每个决策者对方案的评价存在不一致甚至是冲突的现象,如何协调决策者评价消解偏好冲突得到群体一致接受的方案对于群决策十分重要。另一方面,互联网和社交媒体的高速发展使得人与人之间的联系日益密切,各个决策成员处于规模不一的关系网络中,不再是独立的决策个体。在决策过程中,成员之间的社会关系会影响决策者对方案的评价。为了准确的刻画和解决实际生活中的群决策问题,研究将决策者之间的信任关系纳入群决策过程中,考虑信任关系对偏好冲突的影响,本文进行了以下研究。针对模糊且缺失的信任关系。首先,通过期望值公式对决策者三角模糊形式的信任关系去模糊化转化为精确信任关系。其次,通过社会网络分析构建了决策者信任关系传递算子,补齐决策成员之间缺失的信任值,将不完全信任网络补值为完全信任网络。最后,在完全信任网络和社会网络分析的基础上,考虑了信任关系随着时间变化的特性,构建了基于马尔科夫链的信任状态转移模型,解决了社会网络群决策中决策者之间信任关系动态变化的问题。针对存在信任关系的决策者偏好冲突问题。首先,在完全信任网络的基础上,基于决策者的信任关系与方案评价双重信息定义决策成员之间的关系相似度并通过关系相似度最小化模型求解决策者的权重。其次,提出基于Weber点的偏好集结模型,最小化所有决策者与群体之间的评价差距并将偏好集结过程可视化。最后,针对决策者的偏好冲突问题,构建了基于信任关系的冲突消解模型,从属性层面、方案层面以及决策者层面对偏好冲突进行测度与逆向识别并根据决策者的信任关系与评价信息进行偏好冲突消解机制设计,解决了群决策中包含信任关系的决策者偏好冲突问题。本文最后在冲突消解的基础上给出了基于评价关联度的方案排序方法并对一个存在偏好冲突的实际群决策案例进行分析,验证了所提模型的可行性和有效性。本研究提出面向偏好冲突的动态决策模型,以期为存在信任关系与偏好冲突的决策问题提供解决思路与决策依据。