复杂系统ANP-BOCR群组决策新方法：基于DEA投票排序的分析

"这篇论文研究了基于投票排序的复杂系统ANP-BOCR群组决策新方法，旨在改进传统ANP-BOCR方法在处理复杂系统决策时的不足，如未考虑不同BOCR子网络中元素间的关联以及信息集成时的损失。新方法通过构建ANP-BOCR的复杂分析结构，结合DEA（数据包络分析）的投票排序，实现整体论与方法论的融合，确保群组专家决策信息的无损集成。案例应用证明了新方法的有效性和实用性，具有较高的实际应用价值。" 这篇论文聚焦于解决在复杂系统决策中的问题，特别是当决策涉及多个层面的利益（B）、机会（O）、成本（C）和风险（R）时。传统的ANP-BOCR方法虽然在处理这类问题上有一定成效，但存在局限性。首先，它忽视了不同BOCR子网络间元素的相互影响，这在现实决策中可能是至关重要的。其次，该方法在综合专家意见时，可能会丢失部分专家的偏好信息，因为通常要求所有专家提供全面的方案评估，这在实际操作中并不总是可行。 为了克服这些挑战，作者提出了基于DEA投票排序的ANP-BOCR群组决策新方法。数据包络分析（DEA）是一种效率评估工具，常用于多输入多输出系统的比较，它在此处被用来对不同专家的排序进行整合，从而更好地捕捉和保留专家的偏好信息。新方法构建了一个复杂的ANP分析结构，不仅包括了单一的ANP网络，还包含了多个ANP子网络，这些子网络分别对应于B、O、C、R四个维度，从而更全面地考虑了复杂系统的特性。 新方法的关键创新在于它能够将整体论（考虑元素间的相互作用）和方法论（独立分析每个子网络）相结合，同时在群组决策过程中保持信息的完整性。这意味着专家的意见得以充分尊重，而不会因为集成过程而丢失重要细节。通过一个案例应用，新方法的有效性和实用性得到了验证，证明了其在复杂系统决策中的实际应用潜力。 这项研究为复杂系统决策提供了一种更全面、更灵活的工具，有助于提高决策质量和效率，特别适用于那些需要多维度评估和多个决策者参与的复杂环境。这一新方法对于IT行业的项目管理、系统设计和风险评估等领域有着重要的理论和实践意义。