多准则群决策中动态规划方法减少排序一致性

本文探讨了动态规划方法在多准则群决策问题中的应用，特别是在序数偏好条件下，针对多个决策者对多个备选方案进行排序的情况。该研究旨在提出一种策略来最小化决策过程中由于排序不一致带来的不确定性。首先，针对每个评价标准，通过考虑决策者的权重，计算所有备选方案在群体层面与每个决策者个人排名之间的总不一致性。这一步骤旨在衡量群体共识与个体差异的程度。 接着，文章引入了非线性整数优化方法，即Cook-Seiford社会选择函数，用于确定在考虑了所有标准权重后，群体最终排名与每个标准下排名之间的总不一致性。这种方法强调了协调各个标准的重要性，以确保决策过程的公正性和有效性。 作者们关注的是通过动态规划算法解决这一复杂问题，它允许逐步求解子问题，并利用已知结果来避免重复劳动，从而提高决策效率。这种策略特别适用于决策环境中，当决策涉及到多个利益相关者的判断和不同标准的权衡时，能够帮助减少主观偏见和冲突，提升决策的客观性。 在《系统工程与电子学》杂志2010年12月刊第21卷第6期上，Wu Li、Guanqi Guo、Chaoyuan Yue和Yong Zhao四位作者共同发表的这篇论文，为多准则群决策提供了实用的数学工具和方法论。通过这种方法，决策者可以更好地整合各方面的意见，降低决策过程中的不确定性和偏差，从而做出更为合理、均衡的决定。这篇文章对管理领域内的集体决策优化具有重要意义，特别是对于那些涉及复杂评估体系和多元利益的组织。