群决策一致性：三角模糊数驱动的个体向量求解策略

这篇论文《群决策一致性寻求方法与算法》发表于1999年6月的《系统工程理论与实践》第6期，作者是周洁、李德敏和张友良，分别来自中国纺织大学的基础部、信息学院以及南京理工大学的CI MS研究所。论文的核心内容围绕群决策过程中的重要概念展开。 论文首先引入了三角模糊数这一数学工具，模糊数在处理不确定性问题时具有显著优势，能够适应决策者在表达偏好时的模糊性和不精确性。作者通过个体加权向量的概念，构建了一种衡量个体间决策一致性的相似度量函数。这个函数不仅考虑了个体决策的权重，还考虑了决策者的相似性，使得一致性评估更为精确。 基于这个相似度量函数，论文提出了个体一致性指标，这是一种量化决策者之间意见接近程度的方法。通过个体一致性指标，论文进一步探讨了群体一致性的定义，即如何从多个个体的决策中找出共同倾向或共识。在这个框架下，作者提出了两种寻找群体加权向量的方法：一种可能是通过平均或者加权平均的方式，另一种可能涉及到更复杂的算法，如迭代优化或共识求解算法，旨在找到能代表群体总体观点的最佳组合。 最后，论文详细介绍了这两种寻求群体加权向量的方法的算法，并给出了实际应用的算例，以展示其在实际决策过程中的可行性和有效性。算例部分可能包括具体的计算步骤和结果分析，以便读者理解和应用这些理论。 关键词"加权向量"、"相似度量函数"、"一致性指标"和"群体一致性"突出了论文的主要关注点，表明了作者对于群决策过程中关键要素的深入研究。这篇论文为群决策情境下的共识寻求提供了一种实用且理论支持的方法，对于理解和优化多决策者环境下的决策过程具有重要意义。