"复杂网络下大群体应急决策的意见与信任融合方法及应用"
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本文针对大群体决策中的复杂性和大规模性问题,提出了一种基于复杂网络的应急决策专家意见与信任信息融合方法。在传统小群体决策无法适用于大群体决策情境的背景下,本文通过利用网络通信技术促进个体之间的信息共享,构建了一个社会网络环境下的交互式活动模型,实现了DMs之间的多样化、动态化的社会网络关系的建立和维护,其中包括信任和不信任关系。通过应用复杂网络理论,将专家意见信息和信任信息进行融合,为大群体决策提供了更加全面和准确的决策支持。 本文首先分析了大群体决策的主要特征,包括复杂性、大规模性和信息交互等方面。在大群体决策中,DMs需要综合考虑所有人的意见,从一组备选方案中选出群体最满意的方案。为了解决这一问题,本文引入了复杂网络理论,构建了一个包含DMs之间社会网络关系的网络模型。在这个模型中,不同节点代表不同的DMs,节点之间的边代表DMs之间的关系,包括信任和不信任关系。通过分析网络的拓扑结构和节点之间的连接关系,可以更好地理解大群体决策中的信息流动和意见交换过程。 在实际应用中,本文设计了一种基于复杂网络的专家意见与信任信息融合方法。该方法首先利用专家意见信息构建DMs之间的意见传播网络,通过分析网络中节点之间的信息传播路径,确定意见传播的主要路径和关键节点。然后,利用信任信息构建DMs之间的信任传播网络,通过分析网络中节点之间的信任传播路径,确定信任传播的主要路径和关键节点。最后,将意见传播网络和信任传播网络进行融合,综合考虑专家意见和信任信息,为大群体决策提供更加全面和可靠的决策支持。 本文还针对大群体应急决策的具体场景,给出了一个应用案例。在这个案例中,DMs需要在面临突发事件时迅速做出决策,这就需要DMs之间高效的意见交流和信息传递。通过应用本文提出的基于复杂网络的专家意见与信任信息融合方法,可以更好地实现DMs之间的信息共享和意见协调,提高决策效率和决策质量。最后,本文对该方法进行了实验验证,并对实验结果进行了分析和讨论,验证了该方法的有效性和可行性。 综上所述,本文提出了一种基于复杂网络的大群体应急决策专家意见与信任信息融合方法,通过构建社会网络环境下的交互式活动模型,实现了DMs之间的信息共享和意见协调,为大群体决策提供更加全面和可靠的决策支持。这一方法在实际应用中具有广泛的应用前景,可以为各种大型组织和机构的决策活动提供有力的支持和帮助。
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