群体决策中多种研讨信息关系的自动识别方法

决策是管理的核心,决策贯穿管理的全过程.群体决策中会产生海量的研讨信息,研讨信息与决策方案之间存在多种关系.论文研究了群体决策中多种研讨信息关系的自动识别方法,构建了多种研讨信息关系自动识别模型,并应用于实际的群体决策过程.应用结果表明,该模型较好地实现了研讨信息与决策方案之间强烈支持、一般支持、中立、一般反对和强烈反对关系的自动识别,可以辅助人对群体研讨信息的整理和分析,提高了群体决策过程信息组织的效率.     

基于多主体仿真的大群体应急决策风险致因分析

大群体应急决策风险来源众多,且对决策的影响不容忽视。本文从个体因素和群体因素两方面对大群体应急决策风险进行系统识别,并将各风险因素与两类群体效应(认知冲突和关系冲突)进行关联,建立大群体应急决策风险致因体系。在此基础上,设置由个体认可度、群体结构、沟通方式、决策策略和外部影响组成的仿真变量,然后基于观点动力学利用Netlogo工具建立大群体应急决策风险致因多主体仿真模型,最后通过案例模拟得出各风险因素致因机理的一般规律。仿真结果表明:控制高认可度决策主体的比例,增加聚集间交互,采取必要的预见性措施,对降低决策风险,提高决策共识速度,应对决策环境的高动态性具有积极作用。研究有助于掌握大群体应急决策风险因素的组成及其影响规律,为应急决策的策略引导提供参考和借鉴。     

考虑个性化语义和一致性的群体决策共识模型

本文针对专家给出语言偏好关系的群体决策问题,考虑不同专家语言术语的个性化语义和个体一致性,提出了一种群体决策共识模型。首先,基于一致性驱动的方法论确定专家语言术语的数值标度,将专家的个体语言偏好关系转化为模糊偏好关系,并通过计算个体模糊偏好关系与群体模糊偏好关系的相似度对群体共识度进行度量。为辅助不满足个体共识水平的专家调整其语言偏好关系,建立了考虑一致性控制的混合0-1线性规划模型来确定其语言偏好关系元素的调整范围。在此基础上,提出了考虑个性化语义和一致性控制的共识达成算法。最后,以在线教育平台选择问题为例说明了所提算法的可行性,并设计仿真实验验证了所提算法的有效性。实验结果表明,本文所提算法可以在保证个体一致性不被破坏的前提下提升群体共识水平。     

创新生态系统主体技术策略研究——基于领先企业与跟随企业的演化博弈与仿真

创新生态系统内主体基于知识的博弈不仅关乎个体的生存和发展，也影响创新生态系统的演进.文章从群体演化博弈视角，研究了差异性环境下创新生态系统主体创新保护策略及跟随策略选择问题.先后构建非对称演化博弈模型和多智能体仿真模型，分析了制度、生态、技术等因素对创新生态系统演化均衡稳定性及演化稳定策略的影响.研究发现：专利运营及维权成本、救济力度、政府补贴、技术替代与模仿相对难度是影响系统演化均衡的关键因素；基于上述因素形成的不同情境，系统涌现四种均衡状态：(专利，模仿)、(专利，替代)、(技术秘密，模仿)、主体策略规律性持续波动；仿真模型呈现随机波动，在趋势上符合演化稳定分析结果；合作网络密集度高、学习搜索范围广时，由于主体交互性增强，决策不确定性下降、有效性提高，各群体长期演化趋向于平均收益期望大的策略.信息模糊度高时，决策不确定性及系统波动幅度增加，群体间策略交互制约作用减弱，系统长期演化偏离演化稳定分析结果.     

一种基于区间直觉梯形模糊数偏好的大群体决策冲突测度研究

针对决策偏好为区间直觉梯形模糊数的大群体决策冲突测度问题,首先给出了两个区间直觉梯形模糊数的距离,提出了群体成员冲突函数,基于该函数对大群体成员偏好进行聚类形成若干聚集,以此为基础提出了聚集冲突测度模型并集结为群体冲突测度模型,然后应用于大群体偏好集结。最后通过一个算例对模型进行了验证。该模型便于大群体意见的分析与协调,适用于群决策支持系统,在应急决策中具有实际应用价值。     

产业创新升级阶段市场结构演化仿真分析

本文研究产业创新升级阶段产品创新对市场结构的影响.应用Swarm多主体演化博弈的思想,构建一个不完全信息竞争市场下产品创新过程中多主体进行演化博弈的仿真模型.在模型中,常规产品、自主创新产品和模仿创新产品的需求是依据消费者的效用函数、产品质量及价格决定的.模型将相同境况的企业视为一个群体.并将企业的个体决策置身于群体决策中,企业则以一定的概率选择常规经营、自主创新或模仿创新.模型刻画了企业利用在博弈过程中所获取的信息,不断修正行为规则的演化过程.演化博弈仿真结论可以为企业选择创新策略和政策选择恰当的激励手段提供理论支持.     

知识学习对动态群体决策观点收敛时间的影响研究

通过建立动态群体决策观点演化模型,研究个体知识学习对动态群体决策观点稳定性和收敛时间的影响。分析结果表明,决策个体的知识水平、邻接节点数和知识学习率对观点稳定性和收敛时间有正向影响,其中个体知识学习率的影响最显著,但群体达到稳定状态时的观点值是不确定的。仿真实例证明,所提出的观点演化模型可为动态群体决策观点演化和收敛时间的影响分析提供研究基础。     

共识条件下最小最大妥协的直觉模糊数集结方法研究

直觉模糊集（IFS）理论是描述广泛模糊事物的重要工具。为减小决策过程中个体偏好值与群体偏好值的差异,协调个体与群体间矛盾,提升决策结果的执行效率,本文提出最小化最大妥协度（Minimize maximum compromise）的决策准则。给出直觉模糊环境下的,个体偏好值的集结算法及决策方法,并分别考虑了有无共识条件、有无决策主体权重的三类决策情景。最后给出算例,验证本文方法的有效性,结果表明,相较于I-IFOWG算子,本文方法能够有效降低群体决策中个体的妥协程度。     

移情关系影响下的群体共识决策模型研究

群体成员之间的社会关系及其网络结构特征是影响群决策的重要因素。移情关系是客观存在于一些现实群决策问题中的一种社会关系,但目前考虑移情关系的群决策研究尚不多见。为拓展群决策模型的应用范围,面向移情网络环境提出一种群体共识决策方法,并揭示移情关系对群体共识决策的影响规律。首先,从偏好交互影响的角度出发,构建局部移情模型和全局移情模型,并由此确定移情关系影响下决策者偏好演化的结果。其次,利用个体偏好分解为内在偏好和移情偏好的结构特点,为群体共识达成过程设计一种有效的移情关系引导的反馈机制,该机制可以通过内在偏好层面的偏好调整实现个体偏好层面的共识收敛。最后,数值仿真分析表明：群体成员之间的移情关系提升了群体共识水平,而且全局移情关系比局部移情关系更有利于群体共识的达成;移情网络结构和群体规模是影响移情网络环境下群体共识达成的重要因素。相关决策模型和研究结论可为移情网络环境下的群体共识决策提供理论和方法支持。     

基于成员特征及历史信息的合作意愿度迭代模型

本文从博弈论有关概念和心理学角度出发提出合作愿意度概念,并结合对群体成员特征和历史信息的考虑,构建了反映群体动态演化的合作意愿度模型;该模型克服了已有模型忽视历史信息、群体成员特征和自身的愿望以及对合作—竞争—冲突过程缺乏统一解释的局限性,揭示了群体成员达到稳定博弈均衡前调整、互动的过程;为了进一步体现模型的应用价值,我们对涉及环境和偶然(突发)事件的合作意愿度模型进行了仿真研究,并对仿真结果做了详细的分析。     

考虑风险关联和决策者偏好的海外投资国家风险评估研究

国家风险是我国企业海外投资优先考虑的外部因素,其构成的多维度性、不同维度风险之间关联的客观存在性以及企业决策者差异化的偏好等特点,加剧了海外投资国家风险评估的难度。本文引入风险关联和决策者偏好,提出一种二元语义DEMATEL法、基尼系数客观赋权法与VIKOR法相结合的海外投资国家风险评估方法来量化风险关联,并从主客观集成视角确定风险评估指标权重,以期得到不同决策机制下的投资风险国别排序。随即,通过采集“一带一路”沿线63个国家的数据开展实证分析,验证所提出方法的有效性,并对结果进行分析与讨论。研究结果能够为海外投资区位选择提供必要的决策支持,也能够对我国企业海外投资风险防范、推动共建“一带一路”高质量发展有所裨益。     

基于改进模糊综合评价法的信用评估体系研究—以我国中小上市公司为样本的实证研究

分析我国中小企业目前的融资困境及其根源,提出改进模糊综合评价模型—AFF模型(Analytic hierarchy process- Factor Analysis- Fuzzy Comprehensive Evaluation)对中小企业进行信用评估。该模型在进行指标权重决策问题时,不仅考虑了复杂大群体决策的不确定性,更是将主观赋权法和客观赋权法思想相结合,提出以基于群决策的AHP方法确定主观权重,基于因子分析法(FA)确定客观权重,最后将主客观权重集结得到指标的综合权重。模型既克服了传统主观因素赋权的不足,又充分考虑客观因素,而且引入了群体决策的思想,拓展了模糊综合评价法的应用,更具理论实际意义。选取信息技术服务业53家公司为样本,利用该模型进行了实证分析,验证了该模型的适用性、稳定性和客观性。分析结果表明,采用AFF模型能准确地得到公司的信用等级,并能发现导致公司信用状况不佳的相关因素,通过对相关因素的剖析,帮助领导者和决策者改善公司信用状况,具有较强的实践意义。AFF模型在各类理论与实践的综合评价中均具有应用和推广价值。     

一种新的混合型多属性决策方法及在供应商选择中的应用

研究了一种属性权重未知的混合型多属性决策模型.为了简化计算,把区间数和模糊数转化成精确数得到规范的决策矩阵.基于属性的熵,建立了具有柔性的客观权重模型,把客观权重和主观权重线性合成为综合权重.给出了客观权重和综合权重合理性的判定定理.最后的案例说明该法是可行、有效的.     

Looking at the IPO from the “top floor”: a literature review

This article aims to assess the current situation and the evolution of the literature on the role of top level decision-makers in initial public offerings. The article combines bibliometric and qualitative reviews of 147 articles published in 57 journals until 2015. Findings show that the debate on the role of top-level decision-makers in initial public offerings has followed an irregular pathway. Research attention has moved from studies on the actors and the dynamics of going public to a focus on the strategic implications of initial public offerings. The paper is a good starting point for future policy-making interventions designed to support top-level decision-making. By enhancing awareness of the strategic role of initial public offerings, we hope to improve the governance practices associated with them. The paper also sheds light on the importance of fostering the corporate transparency of top-level decision-making in firms going public, as an additional tool to increase investors’ trust and attract financial resources. Finally, the paper provides a comprehensive overview of the academic field, examining research trends and the evolutionary pattern. It also suggests future research avenues by identifying un(der)explored issues to advance knowledge on the topic.     

A proposed methodology for the prediction of mental workload, based on engineering system parameters

In the design of engineering systems, mental workload is one of the most important factors in the allocation of cognitive tasks. Current methods of task allocation have criteria that are defined in only general terms and are thus not very useful in aiding detailed decision-making in system design. Whilst there are many quantitative criteria available to determine the physical space in human-machine interaction, system designers really require an explicit model and specific criteria for the following identification of the mental workload imposed by the system; prediction of both human and system performance; evaluation of the alternatives of system design; and the design of system components. It is argued that the available methods of workload or performance are either too domain-dependent to apply to the design of other systems, or subject-dependent and thus do not reflect the objective workload imposed by the system. The presented research adopts a new approach to cognitive task analysis in dynamic decision-making systems. Based on the characteristics derived from task analysis, a general conceptual model of the prediction of mental workload in system design is proposed. In the new model, workload is represented by a set of system parameters—task arrival rate, task complexity, task uncertainty, and performance requirements—which are considered to be the main sources of workload. In this context, workload becomes an objective demand of engineering systems, independent of any subjective factors. Whether an individual or population is overloaded depends upon their workload threshold with respect to the specified task and environment. It is hoped that this new model, after both laboratory and industrial validation, could be used by system designers to predict the workload imposed on people by systems.     

基于信任关系和信息测度的概率语义社会网络群决策模型

设计专家权重和属性指标权重的计算模型已成为近年来备受关注的两个重要研究课题。针对评价信息为概率语义信任函数的社会网络群决策问题,提出一种基于信任关系和信息测度的概率语义社会网络群决策模型。首先,构建基于信任关系的概率语义决策空间,探究专家之间的信任传递模型,通过专家之间信任关系计算专家的权重;其次,引入概率语义信任函数的熵和相似度概念,并运用三角函数设计概率语义信任函数信息熵和相似度的衡量方法;最后,构建基于信任关系和信息测度的概率语义社会网络群决策模型,进而得到合理可靠的决策结果,同时将提出的社会网络群决策模型用于电动汽车供应商的选择实例,对比分析实验验证了模型的合理性和有效性。     

基于一致性度量的概率模糊语言多属性群决策方法

人们通常习惯用语言术语来表达他们的偏好,因此概率型语言术语集(Probabilistic Linguistic Term Set, PLTS)在决策过程中有着十分重要的作用。目前PLTS的研究刚刚起步,有关PLTS的相关研究没有关注到一致性度量的问题,对于PLTS的多属性群决策方法有待进一步研究。首先,给出了一种新的PLTS的集结方法,并且在已有的PLTS可能度公式的基础上,构建了PLTS的相似度量方法,在此基础上,进一步提出了基于PLTS一致性度量的多属性群决策方法。该方法在各决策者权重未知的情况下,考虑到各决策者之间的一致性。首先,定义PLTS的一致性度量公式,确定决策者权重;并根据PLTS的集结方法,集结各决策者的评价信息;最后,利用可能度公式对PLTS进行排序。通过案例分析验证了该方法的可行性和优越性。     

基于CI-TOPSIS的梯形直觉模糊多准则群决策分类方法

模糊群决策分类方法广泛应用于政治、经济与社会生活各个领域,可有效避免个人知识与经验局限性所导致的决策失误。针对信息不完备的多准则群决策问题,提出基于CI-TOPSIS的梯形直觉模糊多准则群决策分类方法。首先,给出梯形直觉模糊集及广义梯形直觉模糊几何聚类算子,兼顾考虑群决策中相应依赖属性与决策者的决策偏好。其次,给出基于离散Choquet积分的TOPSIS算子（CI-TOPSIS）,以此为基础,进一步给出基于CI-TOPSIS的梯形直觉模糊多准则群决策分类步骤,用于确定具有最大可信度群体一致案例比较信息集,并逐步引导决策者给出部分及全部方案的精确分类,充分考虑模糊决策环境下决策者偏好与案例比较信息的级别关系。最后,通过一个投资决策实例对所提出的多准则分类方法进行验证。实例分析表明：该方法克服了决策过程中信息的遗漏,充分保留了决策过程中信息的完备性,更适用于直觉模糊群决策环境下的决策实践,是一种非常有效和科学的方法,可应用推广到更多决策领域。本文所得结论,对于有效解决多人多投资方案的群决策问题,具有一定的借鉴意义。     

基于加权群体AHP的企业资信评价方法

本文研究加权群体AHP方法及其在企件资信评价中的应用问题,建立了反映各专家或决策者优先权及各判断矩阵可信度的两种加权距离法,从主观和客观两方面切实有效地反映了各专家或决策者意见对最终评判结果的影响。企业资信评价是银行信贷风险管理的重要基础工作之一,各企业资信等级的正确评定取决于许多相关因素,需要各方面专家或决策者进行综合评判,合理的评判结果应反映各专家或决策者对各企业及信贷风险状况了解和认识的程度,同时应反映各专家或决策者对各企业评判所给出的判断矩阵的可信度,因此,本文建立以各专家或决策者优先权及各判断矩阵可信度为权系数的加权距离法,较好地解决了该问题。     

Trust in Risk Management: A Model‐Based Review of Empirical Research

This review of studies of trust in risk management was designed, in part, to examine the relations between the reviewed research and the consensus model of trust that has recently emerged in other fields of study. The review begins by briefly elaborating the consensus views on the dimensionality and function of trust. It then describes the various models of trust that have been developed in the field of risk management, comparing them with the consensus approach. The findings of previous reviews are outlined, followed by a delineation of the open questions addressed by the present review, the method used, and the results. Finally, the findings of the review are discussed in relation to the important issue of trust asymmetry, the role of trust in risk management, and directions for future research. The consensus model specifies two conceptualizations of trust, each linked to particular types of antecedents. Relational trust, which is called trust in this review, is based on the relations between the trusting person and the other. Calculative trust, which is called confidence, is based on past behavior of the other and/or on constraints on future behavior. Results of this review showed that most studies of trust in risk management, while exploring matters of particular concern to the risk management community, were at least in part consistent with the consensus model. The review concludes by urging greater integration between the concerns of the former and the insights of the latter.