突发事件处理：复杂偏好下的大群体决策新策略

在现代社会中，面对复杂的突发事件，如自然灾害、公共卫生危机或技术故障等，快速、准确的应急决策显得至关重要。本文标题《基于突发事件相似度和区间一致性的复杂偏好大群体应急决策方法》提出了针对这类问题的一种创新策略。该研究主要关注两个关键要素：突发事件的相似度比较和大群体决策中的区间一致性处理。 首先，对于突发事件的处理，传统方法往往依赖于历史案例分析。文章利用案例库的规范化指标对新发生的事件进行筛选，选择若干与目标事件相似的参考案例。这些参考案例的事故等级被用来作为评估目标事件可能演化路径的一个参考标准。当目标事件的平均演化等级达到预设的重大突发事件阈值时，意味着需要启动大规模的应急决策过程。 其次，大群体在应急决策过程中可能存在犹豫和模糊的偏好，这可能导致决策的一致性问题。针对这一挑战，研究者提出了一种新的专家赋权方法，它考虑了决策者的偏好区间的一致性，不仅包括偏好值的均值，还关注其稳定性。这种方法旨在减少不确定性，提高决策效率，并促进大群体间的共识。 文章的核心贡献在于设计了一种兼顾突发事件相似度和决策者区间一致性复杂偏好的应急决策框架，这对于理解和处理不确定性高、涉及多方利益的大群体决策问题具有实际意义。作者陈可、黄燕霞和徐选华在《控制与决策》期刊上发表了这项研究成果，提供了详细的方法论和实证案例，证明了这种方法的有效性。 同时，文章还提及了一些相关的研究，如基于案例推理的应急决策方法、分众模式的多部门大群体决策、以及基于累积前景理论的风险型动态决策，这些都是应急决策领域内的重要进展，展示了研究者对该领域的深入探索和不断发展的趋势。 本文提出的应急决策方法为解决突发事件下的大群体决策提供了一个有力工具，强调了案例分析、相似度匹配和区间一致性处理的重要性，有助于提高决策的科学性和有效性。对于那些面临类似问题的组织和个人，理解和应用这一方法无疑将有助于在紧急情况下做出更为明智的决策。