群决策理论与方法的研究现状

群决策理论与方法的研究现状

摘要：群决策是近年来决策理论研究的热点课题,它在现代政治、管理、军事和科技等重大决策问题中起到了越来越重要的作用。本文首先对群决策的定义与理论基础进行阐述，然后对群决策的研究内容和研究方法进行总结概括，最后对群决策未来的研究方向进行展望。

关键词：群决策；群决策理论；群决策方法；研究现状

Research status of group decision making theory and

method

Abstract:In recent years, group decision-making is a hot research topic in decision-making theoryand is playing a more and more important role in the decision-making of major issues in modern political, managerial, military, scientific and technological fields.Firstly,this paper describe the definition and theoretical basis of group decision-making; secondly,summarize the research contents and methods of group decision-making;at last,prospect for the future research direction of group decision-making.

Key words:Group decision-making;Group decision-making theory;Group decision-making method;Research status

在现实生活中，决策往往是群体行为，是由多人参加进行行动方案选择的活动。如各种委员会、董事会、代表大会等就是这样的群体决策机构。这些组织的成员、代表就是群体决策者中的一员。以群体行为作的决策，在决策程序、决策评价标准上与单个决策者的决策有很大的差异，在决策原则、方法、许多方面都有新的内容，因而应用单个决策者的决策方法进行群决策在许多方面都受到了限制。而对群决策的研究是解决这一状况的途径。

一、群决策的定义

Hwang[1]在1978年对群体决策作了分析和总结后，给出一个群体决策的定义，即群体决策是把不同成员的关于方案集合中方案的偏好按某种规则集结为决策群体的一致或妥协的群体偏好序；Hwang的定义实际上更多地刻画出规范性群体决策一些特征，即需要寻找一种对决策群体公平的规则对个体决策者的偏好进行集结。这个定义强调了群体决策过程是寻找每个决策个体都能够认可的群体效用函数。这个过程看起来是一个静态过程，而实际上，个体决策者在形成最终

的一致或妥协的群体决策过程是一个非常复杂的过程，有可能这个决策个体意见的一致或妥协过程不得不反复进行直至决策者群体的一致偏好最终得以形成。陈诞是这样定义群体决策的：群是由群众选出的代表组成的各种各样的委员会，群体决策是集中群中各成员的意见以形成群的意见[2]。这个定义和Hwang定义比较相近。Luce和Raiffa认为群体决策问题是定义一个“公平”的方法集结个体偏好类型以致与产生由这些个体组成的社会唯一的偏好类型。因为能够产生这样唯一的偏好方法有很多，但并不是都是“公平”的。群体决策研究者的目的是找出这种“公平”的集结方法。由此看出，这个定义的重点是集结方法的“公平”性。而邱莞华[3]却认为群决策是研究多人如何作出统一的有效抉择。多个个体组成群体。个体间可能合作，也可能是竞争的，还可以是复杂联合的以及合作基础上的有限竞争等。但必须合作择出统一的决策行为。在本文中我们认同她的观点。

二、群决策研究的前提

群决策理论研究的问题一般具有三个前提：（1）自主性。决策者有独立的选择机会，其行动不受较高层权力支配，但不排除群体成员的相互影响。（2）共存性。决策成员都在已知的共同条件下进行选择。一部分成员未作出选择的情况下，其他成员的决策行动不能说最后完成。群体决策不能在撇开一部分成员的条件下去完成。（3）共意性。群体作出的必然是所有参与者一致能接受的方案。然而，这并不意味着所有参与者都认定此方案最优。有的成员也可能持反对态度，但面临集体的最后决策而不得不作出妥协和认可。

三、群决策的理论基础

( 1)社会选择理论

ARROW的《社会选择与个人价值》是现代群体决策基础理论之一，也是现代经济学的重要发展成果之一，它分析了个人偏好和集体选择之间的关系，研究了可以对不同的社会状态进行公正的排序或以其他方式加以评价的方法，以调和个人价值与集体价值的冲突。社会选择理论是现代经济学的最新发展成果之一，也是群体决策发展的重要理论依据之一。

( 2)群体效用理论

VON NEUM ANN等的《对策论和经济行为》建立了决策的效用理论，将决策者的偏好结构用个体效用函数联合表达，成为现代效用理论和对策的基础。群体效用理论主要研究利用群体效用函数来表达决策群体的偏好结构，并据此做出群体决策，包括个体效用集结理论和群体效用生成方法。

( 3)行为决策理论

行为决策理论始于阿莱斯悖论和爱德华兹悖论的提出，是针对理性决策理论难以解决的问题发展起来的。行为决策理论从认知心理学的角度，研究决策者在判断和选择中信息的处理机制及其所受的内外部环境的影响，进而提炼出理性决策理论所没有考虑到的行为变量，修正和完善理性决策模型。群体行为决策理论着重于决策的非理性行为的研究，对决策执行过程的影响是行为决策理论中关于群体决策研究的主要方向。

( 4)模糊决策理论

1965年，美国控制论专家、数学家Zadeh发表了论文《模糊集合》，标志着模糊数学学科的诞生。20世纪80年代以来，模糊决策理论得到了迅速的发展。由于模糊决策理论更接近于实际，故特别是对冲突的消除、群决策分析、近似推理、大系统问题等具有较好的效果。

四、群决策研究内容

（1）群体理性与群体决策公理体系

目前提出的群体理性主要有Arrow理性、Bayesian理性、模糊理性。Arrow 理性认为一个理性的群体能够建立备选方案的偏好序关系，且偏好序关系应该满足2个公理和5个合理性条件[4]。Bayesian理性则认为理性的群体应该选择使群体期望效用最大的方案。苏波等[5]将群体理性定义为追求一致性极大化。群体决策公理体系的研究主要讨论群体决策问题的基本假设，研究集结个体偏好为群体偏好的映射应满足的基本条件及其存在性，构建群体决策研究的基本框架和理论基础。

有学者对ARROW的公理体系作了进一步研究，指出了Arrow 公理体系中存在的缺乏偏好强度表达和个体间偏好比较以及独立性条件不具普遍性等问题。PLOTT总结了群体决策公理体系方面的研究工作，RAMANATHAN等从群体决策公理中提炼出了4个最一般的公理; BANERJER建立了模糊偏好公理体系;胡毓达等建立了群体决策偏差度公理体系、模糊群体决策公理体系和随机偏好群体决策公理体系;还有学者构建了基于格序关系的公理体系。

（2）群体多目标决策

群体多目标决策是群体决策和多目标规划相交叉的一个研究方向，将决策的定量优化与定性描述相结合，研究决策群体按照其偏好关系，在既定目标下实现方案评价、选优及排序，在现代社会的重大决策中有着广阔的应用前景。

20世纪80年代初，WELLDELL[6]实现了多目标最优化和群体决策研究的有机结合，将群体决策的处理贯穿于整个多目标最优化过程，逐步形成了群体多目标决策的思想方法。将群体决策研究对象扩展到无限个备选方案的一般情形，从群体决策过程和多目标最优化过程的相互制约和相互反馈的关系出发，研究群体多

目标决策的联合有效解、最优性条件、求解方法等。林锉云[7]构造了基于目标规划的群体效用函数，给出了解的最优性条件;胡毓达[8]通过在Pareto有效解集上引入偏好关系，提出了群体多目标决策问题的联合有效解类概念，并且给出了这类解要满足的Kuhn-Tucke必要条件。于丽英等又证明了联合有效解类的若干最优性充分条件。此外，NEVES研究了群组AHP，扩展AHP在群体多目标决策中的研究。

（3）群体多属性决策

群体多属性决策是群体决策和多属性决策相交叉的新研究方向。它研究决策群体按照某种偏爱结构，对含有多个属性的问题进行选优、排序或评价的问题。在工程项目、社会管理、军事领域等具有较大的研究与应用价值。

XU等提出了一种基于不确定语言有序加权平均算子和不确定语言混合聚合算子的多属性群决策方法YEH等根据分级加权法的特点以及主观判断的不精确性，建立了基于三角模糊数的群多属性决策模型。WU等研宄在语义变量基础上决策偏好值的形式；LI引入排名指数概念，提出了基于折衷比值法的模糊多属性群决策模型。文献[9]运用线性梯形模糊数的语言方式来描述决策的主观性和不精确性，从而提高同质和异质专家群体用于处理模糊意见集的效果SHIH通过标准化、测度、平均算子以及决策者的参数设定，改进了TOP-SIS法，实现了决策过程的统一。周荣喜等提出了基于离差最大化和OWGA算子的多属性群决策方法，充分发挥了离差最大法的客观赋权性和OWGA算子的有效集结性；龚本刚针对语言评价信息不完全的多属性群决策问题，运用Dempster-Shafer合成法则对不同属性下各焦元的基本概率分配函数值进行合成，通过计算信度函数和似真函数值对决策方案进行排序。

（4）模糊群决策研究

模糊群体决策对于不确定偏好信息的处理方法是采用模糊数的形式表达不确定信息，建立模糊偏好关系不少文献分别研宄了模糊偏好信息与其他偏好信息或不同特性模糊偏好信息的集结问题，并提出了相应的一致化集结方法和最优化集结方法、语言集结算子。李荣钧[10]在模糊优先关系的基础上，结合模糊集概念，提出了两类折衷型的多属性群决策方法。李庆国等[11]针对水利工程的多指标半结构性评价问题，在模糊集理论基础上提出了将专家个人与群体意见综合的模糊评价方法，给出了有效的评价指标定量方法与专家意见和指标结果的集结方法。王中兴等[12]研宄了模糊群决策理想解法，提出了一种基于互补判断矩阵确定排序向量的方法。逄金辉等[13]基于模糊不确定性理论，推广和改进了多属性群决策的Bernardo方法，给出了博弈联盟选择的模糊机会约束模型及求解方法。张肃等[14]研宄了属性值以直觉模糊值形式的多属性群决策，提出了基于证据理论的直觉模

糊群决策方法。

五、群决策研究内容

（1）群决策支持系统(GDSS)

有关GDSS的研究始于80年代初期，并于80年代中期以来得到迅速的发展，目前已成为解决群决策问题的最常见、最主要的方法之一。其系统开发与应用领域的研究已取得显著成果，并正在逐步建立和完善其理论体系[15]。

GDSS将决策分析技术、计算机与通信技术融于一体，为群决策提供技术支持。其支持作用主要表现在：

第一，利用计算机辅助增进信息流通和分享，促进决策者之间的交流，减少或消除决策信息、人员联系的障碍。

第二，辅助决策者进行决策环境分析，选择合适的决策方法技术、支持方案生成和评价、辅助决策者的偏好分析及调整。

在群决策理论和方法现有基础上，GDSS方法是一种能较好地表达问题、促进决策过程结构化、减小决策分析中的难度、提高群决策效率和决策有效性的方法，其深人的研究必将把群决策理论和方法的研究推向一个新的高度，在目前乃至以后一段时间内都仍将保持作为研究热点的地位[16]。

（2）交互式群决策方法

交互式方法可以看作是决策人通过与分析者或计算机多次对话、加深对问题的理解，明确偏好结构、最终获得满意解的一种决策方法。交互式群决策方法是在一般交互式决策方法上发展起来的，它不要求决策者预先宣布其偏好，甚至决策者的偏好是可改变的，这对于决策群体偏好的集结提供了极大的方便，通过对问题的深人明确和决策者相互的不断沟通，使各成员的偏好趋于一致，从而较易形成群体一致的偏好，且抉择的方案使群体的愿望值达到尽可能大。

交互式决策方法自70年代初发展起来以后，由于其解决问题的灵活性和实用性，尤其对减轻群决策问题中的困难表现出了良好的效果，因而受到越来越多的关注。目前，关于交互式群决策方法至少在以下几个方面得到了大量的研究: 第一，交互式方法和决策支持系统的结合，使交互更为简捷、迅速。

第二，交互空间不仅局限于目标空间和决策空间，以便在更广泛的基础上为抉择过程提供便利。例如，问题格式化阶段的交互，可以加深决策者对问题的理解，使方案生成更接近于决策者的偏好。

第三，决策者之间的交互。促进决策者的相互沟通，促进群体偏好的集结。

第四，对多层决策问题的交互进行研究，帮助解决低层决策者的偏好循环问题。

（3）评价方法

决策者偏好的确定和决策方案的排序离不开评价。文献[17]对各种评价方法进行了综述。群决策中决策者偏好结构确定的复杂性和问题本身的复杂性，更需要有合适的评价方法来对各个因素给出相应的标值。目前，涉及群决策问题评价的方法很多，但大多基于一些主要方法的改进和综合，其中主要的方法有：AHP方法、模糊综合评价方法[18]、各种多目标决策评价方法的推广[19]、国内发展起来的灰色评价方法和FHW决策系统方法等。

在进一步的研究中，以下几个方面是需要特别注意的地方：

第一，合适的评价方法、评价体系选择的研究，在原有基础上向群评价改进的有效性研究。

第二，评价的主、客观性的研究。

第三，评价的交互式方法和支持系统的研究。

（4）—些群效用函数生成法

群体效用的研究主要侧重于两个方面，一是研究效用集结的理论。另一方面是寻求直接生成群的效用函数的方法，以下介绍几种常见的方法：通过委托过程求群决策问题的解，是Bodily的研究成果[20]，其处理方法是依靠群的全体成员去共同选择群体赋予每个决策者的权，而按照简单加性的办法将每个决策者的效用函数集结成群的效用函数，从而对所有方案排序，或者从一集方案中求出一个群体满意的解。

由群价值判断求群效用函数的方法可以概括为[21]：在一些假定条件下，一群决策人对于一系列方案和目标的可能结果，按照所采用的群决策规则，集结成群的价值判断，从而形成群效用函数的估计。这种方法可以改进通常用群效用函数集结求解群决策问题面向价值的特点，使决策过程着重于目标。

多目标递阶决策方法源于将多目标群决策问题当作一个两级优化问题的思想。如果将每个决策者作为一个子系统分别求解，然后在这些决策人之上有一个协调者协调他们之间的结果，这样就形成了一个两级递阶系统，可以参照递阶控制系统的理论和主从对策方法进行研究。目前，有一些学者从事这方面研究，但这类方法还不具有太大实用价值。

六、群决策未来研究方向

(1) 基于优化计算的群决策理论与应用研究

20世纪80年代初期，产生了人工神经网络、遗传算法、蚁群优化算法等现代优化计算方法，并在一些领域及实际问题中得到了成功应用与发展。群决策技术的出现实现了集思广益的功效，但其复杂性、偏好的差异性也很大程度上影响了决策的效果，将现代优化计算方法与群决策理论相结合，实现群决策的优化是研宄的重点之一。

(2) 基于知识转移的群决策理论与应用研究

知识转移是组织内或组织间跨越边界的知识共享，即知识以不同的方式在不同的组织或个体之间有目的、有计划地转移或传播。现代的群决策应是在知识共享学习、传递的情况下进行的，这对于群决策的理论与应用又是一个重要的发展方向。

(3) 群决策过程中随机过程研究

随机理论与经验知识是解决决策过程中不确定的重要方法，尤其是存在对信息的明确解释框架，但信息量不够时，随机理论的重要性就得以体现运用随机理论可以研宄群决策过程中变量、参数以及数据的分布特性，这对于多轮群决策、交互式群决策多目标群决策的研究具有重要的意义[22]。

(4) 多智能群决策的研究与应用

认识科学和分布式人工智能的研宄为认知群体求解问题提供了有力的工具。用分布式人工智能的理论研究Agent技术的应用，可以解决信息分布、处理分布和决策分布等GDSS中的一系列问题，深入研究群体决策中个人和群体的决策心理或认知过程及群体成员交换的影响，满足不同环境和组织的决策支持需要。Agent技术与GDSS相结合是GDSS发展的必然趋势。

七、结语

群体决策作为决策理论的研究热点之一，日益受到专家学者的关注，研究成果也在不断涌现。随着决策理论的发展、多学科的交叉、信息技术的应用，群体决策将会在现代政治、管理、军事和科技等重大决策问题中发挥越来越重要的作用。

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