決策要素動態(tài)變化的群體決策偏好演化過程
發(fā)布時間:2021-04-11 23:49
研究交互式動態(tài)群體決策偏好收斂自適應過程的內(nèi)在機制和規(guī)律,發(fā)現(xiàn)和控制影響群體一致度和偏好收斂時間的關鍵因素,以改善群體決策時間績效.應用計算實驗方法,基于Deffuant有界自信假設的妥協(xié)策略,在微觀層面上構建偏好演化動力學模型,模型符合群體決策共識過程原則要求;在模型基礎上觀察分析個體屬性特征對一致性績效、收斂時間績效的作用.論文在決策成員社會惰性、空間位置、決策偏好動態(tài)變化的決策情景中,研究決策者社會惰性對群體決策偏好收斂時間的影響.建立了動態(tài)群體決策的概念框架,分別針對惰性不變的偏好演化模型和惰性變化的偏好演化模型設計了兩個計算實驗.實驗1:比較不同社會惰性水平p*和不同選擇半徑r組合下,決策偏好時間Tc的變化.實驗2:比較不同惰性遞增速率u和不同惰性遞增上限ps組合下,決策偏好時間Tc的變化.研究發(fā)現(xiàn):1)社會惰性越大,對偏好收斂的阻滯效應越顯著;2)r越小,Tc隨著p*遞增的趨勢更強;3)當擴大決策成員交互對象的選擇范圍,Tc的波動減小,群體達成共識的時間更穩(wěn)定;4)當社會惰性值隨休眠持續(xù)...
【文章來源】:系統(tǒng)工程理論與實踐. 2014,34(09)北大核心CSSCIEICSCD
【文章頁數(shù)】:10 頁
【部分圖文】:
具有社會惰性的群體決策交互與偏好演化概念模型
銎?枚??莼?嬖蚧?痙?先禾寰霾吖彩豆?淘?潁?①公平地考慮任何一個參與決策的人的意見; ~~[—1~②每個成員都可參與并支持所做出的決策; ^ ③做出一個負責任的決策需要執(zhí)行特定的步驟; f ? ④做出決策前,必須探討所有潛在的問題;⑤防止對反對?者的打擊報復; ⑥削弱從眾、從權心理: [J][YI⑦使討論更加結(jié)構化,并且控制討論的進度; t r⑧促使對強烈意見的關注;⑨提供一個易用的決策支持系統(tǒng); ~~⑩遵循有效的數(shù)學模型. 圖2二維方格網(wǎng)絡交互對象選擇4.3惰性變化的偏好演化模型處于休眠狀態(tài)的決策個體隨休眠狀態(tài)的持續(xù),社會惰性會對個體偏好的改變形成越來越強的阻力,導致個體偏好變化意愿降低1151.假設決策個體的社會惰性值隨休眠期呈線性遞增:P(M+1)={°'「(nifT(i)=Q (5)1min["xr(i),ps],ifr(i)>0?(0<w<1)表示社會惰性值隨休眠期線性遞增的速率.為了防止該值超出定義域,給定社會惰性遞增上限押(0<ps<1).式(5)表示在時步t,若個體i的觀點改變,則其休眠期r(i)重置為0,且個體i在(<+1)B寸步的惰性值P(i,<+1)=0;若個體i在時步t未發(fā)生偏好改變,則個體i的社會惰性值隨休眠期遞增.直至發(fā)生偏好調(diào)整.1)在i =0時,初始化成員的位置坐標、社會惰性、決策偏好值:各個成員個體坐標隨機分布在二維方格網(wǎng)絡中.初始偏好值隨機分布在[0,1]實數(shù)區(qū)間上.令群體內(nèi)所有個體的社會惰性值為0.決策成員在初始時刻都處于激活狀態(tài).2)依據(jù)空間距離選擇對象:在任一時步t(0<t<T).隨機選擇一個“觀察個體” i,在以i為中心,r為半徑的摩爾鄰域(稱為個體的交互對象選擇半徑)內(nèi)隨機選擇另一個“對象個體”j,個體i,j的偏好值分別記為
第9期 楊雷,等:決策要素動態(tài)變化的群體決策偏好演化過程 2309在不同交互對象選擇半徑r下.偏好平均收斂時間Tc均值變化的實驗結(jié)果如圖3所示,Tc標準差變化的實驗結(jié)果如圖4所示.15000r 1 : ‘ 1 1 1 1 110r 1 : 1 ^. 1 ]rJ /-% ,/I 一-窣作58.10203040.50.60.7080.9 “10203M°-5060.70.80.9P' P*圖3p*與7;均值的關系 圖4P*與Tc標準差的關系從圖3可見,在交互對象選擇半徑r不變的情況下,p*以0.1為幅度遞增,Tc呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢,且上升速度隨V*的增大而加快:在W不變的情況下,r越大,Tc越小.相對于交互對象選擇半徑r為5和10,當r*=2時,rc隨著p*遞增的趨勢更強.由圖4可見,Tc的標準差隨p*變化有微小波動,p*對Tc標準差的影響可以忽略:r越大,Tc的標準差越小,即當決策成員交互對象的選擇范圍擴大,Tc變得更穩(wěn)定.5.2實驗2:基于惰性變化的偏好演化模型仍采用雙因子組內(nèi)設計.自變量是惰性遞增速度r和惰性遞增上限ps,偏好收斂時間Tc是觀察變量.惰性遞增速率w設9種水平:0.0001,0.0005,0.001,0.005,0.01,0.05,0.1,0.5,1;惰性遞增上限ps設3種水平:0.9,0.7,0.5.雙因子組合產(chǎn)生9x3二27組實驗.交互對象選擇半徑r設為10,設仿真結(jié)束時步T=7000.實驗重復運行40次.惰性遞增上限ps分別取0.9,0.7,0.5,通過計算實驗觀察社會惰性遞增速率”對觀點收斂時間Tc均值的影響.以社會惰性遞增速率v的自然對數(shù)為橫坐標,Tc均值為縱坐標作圖,實驗結(jié)果如圖5.7000i ‘ ‘ ■ ■ 廠—“——?~ps=0.9 /岸5000-—ps=0.7 /盒 -*-ps=0.5 /嘉4000- /S-/—一Kxxj11‘
【參考文獻】:
期刊論文
[1]管理科學研究中的計算實驗方法[J]. 盛昭瀚,張維. 管理科學學報. 2011(05)
[2]基于保護少數(shù)人意見的群體一致性分析[J]. 熊才權,李德華,金良海. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2008(10)
[3]復雜網(wǎng)絡上的群體決策[J]. 王龍,伏鋒,陳小杰,王靖,武斌,楚天廣,謝廣明. 智能系統(tǒng)學報. 2008(02)
[4]多決策方法多交流方式的群體決策比較[J]. 鄭全全,鄭波,鄭錫寧,許躍進. 心理學報. 2005(02)
[5]計算實驗方法與復雜系統(tǒng)行為分析和決策評估[J]. 王飛躍. 系統(tǒng)仿真學報. 2004(05)
[6]綜合集成研討廳的研制[J]. 戴汝為,操龍兵. 管理科學學報. 2002(03)
[7]意見綜合——怎樣達成共識[J]. 顧基發(fā). 系統(tǒng)工程學報. 2001(05)
[8]理性群體決策的概率集結(jié)研究[J]. 楊雷,席酉民. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 1998(04)
本文編號:3132187
【文章來源】:系統(tǒng)工程理論與實踐. 2014,34(09)北大核心CSSCIEICSCD
【文章頁數(shù)】:10 頁
【部分圖文】:
具有社會惰性的群體決策交互與偏好演化概念模型
銎?枚??莼?嬖蚧?痙?先禾寰霾吖彩豆?淘?潁?①公平地考慮任何一個參與決策的人的意見; ~~[—1~②每個成員都可參與并支持所做出的決策; ^ ③做出一個負責任的決策需要執(zhí)行特定的步驟; f ? ④做出決策前,必須探討所有潛在的問題;⑤防止對反對?者的打擊報復; ⑥削弱從眾、從權心理: [J][YI⑦使討論更加結(jié)構化,并且控制討論的進度; t r⑧促使對強烈意見的關注;⑨提供一個易用的決策支持系統(tǒng); ~~⑩遵循有效的數(shù)學模型. 圖2二維方格網(wǎng)絡交互對象選擇4.3惰性變化的偏好演化模型處于休眠狀態(tài)的決策個體隨休眠狀態(tài)的持續(xù),社會惰性會對個體偏好的改變形成越來越強的阻力,導致個體偏好變化意愿降低1151.假設決策個體的社會惰性值隨休眠期呈線性遞增:P(M+1)={°'「(nifT(i)=Q (5)1min["xr(i),ps],ifr(i)>0?(0<w<1)表示社會惰性值隨休眠期線性遞增的速率.為了防止該值超出定義域,給定社會惰性遞增上限押(0<ps<1).式(5)表示在時步t,若個體i的觀點改變,則其休眠期r(i)重置為0,且個體i在(<+1)B寸步的惰性值P(i,<+1)=0;若個體i在時步t未發(fā)生偏好改變,則個體i的社會惰性值隨休眠期遞增.直至發(fā)生偏好調(diào)整.1)在i =0時,初始化成員的位置坐標、社會惰性、決策偏好值:各個成員個體坐標隨機分布在二維方格網(wǎng)絡中.初始偏好值隨機分布在[0,1]實數(shù)區(qū)間上.令群體內(nèi)所有個體的社會惰性值為0.決策成員在初始時刻都處于激活狀態(tài).2)依據(jù)空間距離選擇對象:在任一時步t(0<t<T).隨機選擇一個“觀察個體” i,在以i為中心,r為半徑的摩爾鄰域(稱為個體的交互對象選擇半徑)內(nèi)隨機選擇另一個“對象個體”j,個體i,j的偏好值分別記為
第9期 楊雷,等:決策要素動態(tài)變化的群體決策偏好演化過程 2309在不同交互對象選擇半徑r下.偏好平均收斂時間Tc均值變化的實驗結(jié)果如圖3所示,Tc標準差變化的實驗結(jié)果如圖4所示.15000r 1 : ‘ 1 1 1 1 110r 1 : 1 ^. 1 ]rJ /-% ,/I 一-窣作58.10203040.50.60.7080.9 “10203M°-5060.70.80.9P' P*圖3p*與7;均值的關系 圖4P*與Tc標準差的關系從圖3可見,在交互對象選擇半徑r不變的情況下,p*以0.1為幅度遞增,Tc呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢,且上升速度隨V*的增大而加快:在W不變的情況下,r越大,Tc越小.相對于交互對象選擇半徑r為5和10,當r*=2時,rc隨著p*遞增的趨勢更強.由圖4可見,Tc的標準差隨p*變化有微小波動,p*對Tc標準差的影響可以忽略:r越大,Tc的標準差越小,即當決策成員交互對象的選擇范圍擴大,Tc變得更穩(wěn)定.5.2實驗2:基于惰性變化的偏好演化模型仍采用雙因子組內(nèi)設計.自變量是惰性遞增速度r和惰性遞增上限ps,偏好收斂時間Tc是觀察變量.惰性遞增速率w設9種水平:0.0001,0.0005,0.001,0.005,0.01,0.05,0.1,0.5,1;惰性遞增上限ps設3種水平:0.9,0.7,0.5.雙因子組合產(chǎn)生9x3二27組實驗.交互對象選擇半徑r設為10,設仿真結(jié)束時步T=7000.實驗重復運行40次.惰性遞增上限ps分別取0.9,0.7,0.5,通過計算實驗觀察社會惰性遞增速率”對觀點收斂時間Tc均值的影響.以社會惰性遞增速率v的自然對數(shù)為橫坐標,Tc均值為縱坐標作圖,實驗結(jié)果如圖5.7000i ‘ ‘ ■ ■ 廠—“——?~ps=0.9 /岸5000-—ps=0.7 /盒 -*-ps=0.5 /嘉4000- /S-/—一Kxxj11‘
【參考文獻】:
期刊論文
[1]管理科學研究中的計算實驗方法[J]. 盛昭瀚,張維. 管理科學學報. 2011(05)
[2]基于保護少數(shù)人意見的群體一致性分析[J]. 熊才權,李德華,金良海. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2008(10)
[3]復雜網(wǎng)絡上的群體決策[J]. 王龍,伏鋒,陳小杰,王靖,武斌,楚天廣,謝廣明. 智能系統(tǒng)學報. 2008(02)
[4]多決策方法多交流方式的群體決策比較[J]. 鄭全全,鄭波,鄭錫寧,許躍進. 心理學報. 2005(02)
[5]計算實驗方法與復雜系統(tǒng)行為分析和決策評估[J]. 王飛躍. 系統(tǒng)仿真學報. 2004(05)
[6]綜合集成研討廳的研制[J]. 戴汝為,操龍兵. 管理科學學報. 2002(03)
[7]意見綜合——怎樣達成共識[J]. 顧基發(fā). 系統(tǒng)工程學報. 2001(05)
[8]理性群體決策的概率集結(jié)研究[J]. 楊雷,席酉民. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 1998(04)
本文編號:3132187
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