语言环境下群体共识过程的优化研究

语言环境下群决策是经济管理、政策制定中的常见问题,Chiclana, Herrera和Herrera-Viedma团队对此提出了著名的语言群决策模型。但现有研究在语言环境复杂性、共识过程优化方面存在不足，同时未考虑策略行为下决策模型的防操纵性。本项目针对这些不足，提出独立于模糊数的语言特征值方法，建立新二元语义模型，研究多粒度非等距语言环境、多偏好格式间转换函数合理性度量；提出共识优化算子，使之在最大程度保留决策者语言偏好信息基础上，达到给定共识水平；把策略行为引入决策过程和共识过程中，从中提炼典型的局内问题，采用online算法与竞争分析去研究防操纵性能；最后，应用理论结果去解决层次分析法中的一些未解问题，并建立语言群决策案例。研究结果是对Chiclana, Herrera和Herrera-Viedma群决策研究的深化和发展，并能推动Saaty层次分析法中一些未解问题的研究进展。