优化团队协作：平衡决策者偏好与性能的群体角色分配方法

本文主要探讨了"平衡偏好与性能在群体角色分配中的问题"。在角色基础的协作过程中，角色分配是一个关键环节，决策者在进行这项任务时需要考虑诸多因素，其中包括决策者的个人偏好以及团队的整体表现。文章提出了一套方法论，旨在通过与一种被广泛接受且逻辑驱动的关联规则挖掘方法——一次一条规则（One Clause at a Time, OAT）相结合，解决群体角色分配中的平衡问题。 OAT方法强调逐步分析每个个体特征对角色分配的影响，这有助于确保决策过程既考虑了决策者的主观倾向，又注重了团队效率。作者提出的方法旨在实现偏好与性能之间的有效平衡，使得角色分配既能满足决策者的个人喜好，又能提升团队的整体绩效。这种方法并非直接硬性规定每个成员的角色，而是通过数据驱动的方式，从粗粒度的偏好出发，挖掘出更精细的分配策略。 研究者通过模拟实验验证了这些方法的有效性和实用性。实验结果显示，采用提出的策略，决策者只需设定大致的偏好，而更细致的个人需求可以通过算法自动挖掘并整合到角色分配中，从而实现偏好与性能的动态协调。这种灵活性使得团队成员能在尊重个人意愿的同时，共同推动团队向目标前进。 总结来说，本文的核心贡献在于提供了一种基于OAT方法的框架，用于解决群体角色分配中的偏好与性能平衡问题，它简化了决策者的任务，并通过数据分析增强了角色分配的合理性与有效性。这对于优化团队协作、提高工作效率具有重要的理论和实践价值。