信任机制在不完全信息大群体决策中的应用

"基于信任机制的不完全信息大群体决策方法" 在不完全信息的大群体决策过程中，决策者可能无法获取所有成员的完整偏好信息，这为决策带来了挑战。本文针对这一问题，引入了访问控制领域中的信任机制，旨在提高决策的准确性和可靠性。信任机制在该场景下分为直接信任度和推荐信任度，这两种度量方式共同构成了对决策者偏好的补充和校正。 直接信任度是基于决策者之间直接交互或观测到的行为来评估的信任程度，而推荐信任度则是通过其他可信决策者的推荐来估计的。这两种信任度的建立有助于在不完全信息环境下填补偏好信息的空白，从而提供更全面的决策依据。 文章进一步分析了基于距离相似度的不足之处，提出了一种新的距离相似度计算方法，并将其与余弦相似度相结合，构建了决策偏好二元相似度的相聚模型。这种模型能够更准确地捕捉决策成员之间的偏好关系，尤其在处理非线性和复杂偏好结构时更具优势。 在决策成员权重的确定上，文章采用了聚类方法，通过对决策者进行分组，可以识别出具有相似偏好和影响力的重要成员。这些权重被用来加权合成补值后的完整偏好矩阵，以生成综合评价结果，最终实现决策方案的排序。 通过一个实际的文献案例，作者验证了所提方法的有效性和优越性。案例分析显示，基于信任机制的补值方法能够在不完全信息条件下提供更合理的决策顺序，提高了大群体决策的质量和一致性。 本文的研究为不完全信息环境下的大群体决策提供了一种创新方法，它利用信任机制和改进的相似度模型，增强了决策过程的稳健性和准确性，对于处理大规模、复杂决策问题具有重要的理论价值和实践意义。