社会网络环境下基于行为管理的大群体共识决策方法

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2023.1053

摘要/Abstract

摘要：

针对社会网络环境下大群体决策共识达成过程中可能出现的非合作、策略操纵和退出行为，本文提出一种基于行为管理的大群体共识决策方法。首先，引入社会网络分析中的有向Louvain方法，实现基于有向社会网络的重叠子群划分。在此基础上，借助社交关系和偏好相似度，提出子群成员和子群权重分配方法。其次，面向共识达成过程，结合基于uninorm算子的非合作行为识别与管理机制，针对策略操纵行为设计了基于行为类别和社会网络分析的识别与管理机制，并针对决策者的主动退出行为提出了基于社交关系的管理机制，最终构建完整的基于行为管理的大群体共识决策方法。最后，利用算例分析、仿真实验和对比分析，验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词: 社会网络分析, 大群体决策, 共识达成, 行为管理

Abstract:

A behavior management based consensus method for large-scale group decision-making is proposed to address potential non-cooperative behaviors， strategic manipulation behaviors， and delegation behaviors that may occur during the consensus reaching process of large-scale group decision-making under social network environments. Firstly， the directed Louvain method in social network analysis is introduced to divide decision-makers into subgroups within overlapping communities based on the directed social network， based on which subgroup members and subgroups are weighted based on social relationships and preference similarity. Subsequently， during the process of consensus reaching， by introducing the non-cooperative behavior identification and management methods based on the uninorm operator， identification and management mechanisms are designed for strategic manipulation behaviors based on the types of behaviors and social network analysis. A social relationship based management mechanism is also proposed for delegation behaviors， after which the consensus method for large-scale group decision-making based on behavior management is completed. Finally， a numerical example， simulation experiments and comparative analysis are conducted to verify the feasibility and effectiveness of the proposed method.

Key words: social network analysis, large-scale group decision-making, consensus reaching, behavior management

中图分类号:

C934

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图/表 7

表1

子群划分结果"

子群	子群成员
$G 1$	e₁，e₂，e₃，e₄，e₅，e₆，e₇，e₉
$G 2$	e₈，e₂₀，e₂₁，e₂₂，e₂₃，e₂₄，e₂₅
$G 3$	e₁₀，e₁₁，e₁₂，e₁₃，e₁₄，e₁₅，e₁₆，e₁₇，e₁₈，e₁₉

表1

表2

影响指标及子群权重结果"

子群	$I C L k$	$O C L k$	$A T S k$	$S u b k$	$ω ˉ k$
$G 1$	0.3182	0.3356	0.0232	0.3200	0.3091
$G 2$	0.2883	0.3308	0.0259	0.2800	0.2569
$G 3$	0.3935	0.3336	0.0402	0.400	0.4340

表2

图1

图2

图3

表3

表4

参考文献 32

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方法	信息表达形式	评价矩阵形式	子群划分方法	意见调整原则	策略操纵行为	退出行为	方案排序方法
文献[11]	图片模糊数	决策矩阵	COPRA	少数原则和外部专家的信任	——	基于信任关系的代理机制	拓展的MULTIMOORA
文献[10]	数值	加性偏好关系	COPRA	多数原则和外部专家的信任	——	基于偏好相似度的代理机制	最小偏差优先法
文献[21]	数值	模糊偏好关系	基于信任网络的子群发现算法	多数原则和意见领袖	基于意见领袖并排除操纵者	——	记分值
本文方法	不确定语言变量	决策矩阵	Louvain	多数原则和社交关系	基于行为类别调整权重	基于社交关系的代理机制	占优指数

方法	最终子群权重		子群共识度	群体共识度	备选方案评价值		备选方案排序
文献 [11]	G¹	0.3605	0.8379	0.8373	x₁	0.5006	x₂ > x₁ > x₃ > x₄
	G²	0.2431	0.8488		x₂	0.5022
	G³	0.3963	0.8332		x₃	0.4830
					x₄	0.4462	x₂ > x₁ > x₃ > x₄
文献 [10]	G¹	0.3243	0.8371	0.8377	x₁	0.4971
	G²	0.3115	0.8513		x₂	0.5050
	G³	0.3641	0.8322		x₃	0.4825
					x₄	0.4453	x₂ > x₃ > x₁ > x₄
文献 [21]	G¹	0.2736	0.8370	0.8444	x₁	0.4794
	G²	0.3682	0.8740		x₂	0.5159
	G³	0.3582	0.8197		x₃	0.4897
					x₄	0.4308
本文方法	G¹	0.2754	0.8370	0.8500	x₁	0.4848	x₂ > x₁ > x₃ > x₄
	G²	0.3677	0.8795		x₂	0.5202
	G³	0.3569	0.8298		x₃	0.4832
					x₄	0.4314

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