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群体决策作为一门涉及多个学科领域的复杂交叉性学科，研究内容十分广泛。简言之，群体决策就是在一定的决策准则下将群体各成员的偏好集结成单一的群体偏好的过程。下文将已阅读过国内外文献中各学者的观点及方法进行概括和分析。66358
一方面在群体一致性形成的影响因素中，从行为角度看，文献[1]认为从众偏好、群体交互次数和群体规模对三类从众行为存在明显的影响。文献[2]通过实验分析了这种风险偏好行为对决策者价值判断的影响。文献[3]研究了个性与决策行为之间相互影响的实现方法。文献[4]研究了能力多样化和认知风格多样化对多媒介群决策过程准确性的影响。从系统支持角度看，文献[5]提出了一个允许专家以多种形式表示不完全偏好(模糊、语言、多粒度有语言偏好)的共识支持系统。文献[6]采取可视化方式帮助决策群体了解决策背景和感知问题边界；文献[7]基于影响群体研讨的两个重要因素（时间和共识）构建的智能可视化模型；文献[8]为解决复杂大群体下决策问题求解过程中出现的冲突加剧和共识难以达成等问题，提出了层级驱动框架；分布式信息提高了群体在短时间内获得和分享巨大信息的能力[9]。从问题分解角度看，文献[10]给出了决策者决策信息的灰色关联度计算方法，并基于灰色关联度提出了对决策者进行分类的灰色聚类算法。文献[11]针对传统影响图模型不具备对群决策过程的建模能力，提出了层次影响图模型，建立了不同影响图之间的消息传递形式和影响图演算方法。针对现有FCM聚类算法中存在的局部极值和伸缩性较差等问题，文献[12]提出了基于全部最小连通支配集算法改进的聚类算法辅助复杂大群体决策。来.自/751论|文-网www.751com.cn/
从群体一致性集结角度出发，在群体一致性集结方法方面：文献[13]基于保持每个决策者可接受的个体一致性前提，提出了一个辅助群体一致性实现过程的决策支持模型。文献[14]运用AWA算子将个体优先性决策矩阵集结为群体决策矩阵，接着建立了一种可转换的交互的算法实现群体一致性。文献[15]定义了一致性指标测量，用行几何平均优先方法来测度群体间一致性程度。文献[16]考虑了专家意见的可信度，用模糊相似度方法将个体意见集结为群体意见。文献[17]考虑到针对个体给出的方案优先性，给出了自我一致和广义自我一致的决策规则。
在群体协调中，从学习角度看，文献[18、19]针对可拓群决策分类产生的不完备决策信息系统，主要从知识发现、知识约简提取一些学习规则。针对决策问题求解过程中出现的冲突加剧、共识难以达成等问题，文献[20]剖析了群集智能中的反馈机制和学习机制。从群体意见修正看，文献[21]通过梯度下降法逐渐修正群体一致性，来避免因个别成员意见偏离太大而引起的群决策失误。文献[22]基于可能的专家错误的模拟，建议使用遗传算法寻找判读矩阵的最大可能偏差。从群体交互式看，文献[23]运用元素之间的可达关系，提出了不同残缺偏好信息的交互式群决策方法。文献[24]考虑到领导者的支配活动及领导者和追随者之间的满意度比率，提出模糊交互决策方法。文献[25]设计了决策群体，提出了一种交互式记忆的新方法。文献[26]采用定量数据计算权重，针对每个准则通过交互式算法获得最佳权重。从群体协商看，文献[27]提出模糊物元微粒群优化的协商算法，解决复杂产品创新设计系统中多主体协作的冲突协商问题。文献[28]挖掘群决策偏好关系结构信息，提出决策者个体偏好与群体偏好关系及网络结构稳定的群决策协商控制模型，促使决策者个体偏好、群决策偏好关系网络结构正向演化。针对不同专家(或利益相关者)之间对方案的评价经常存在意见不一致的情况，文献[29]提出了一种基于两阶段协商的群体评价方法。文献[30]提出了网络环境下运用计算机进行协调的相关模型。论文网