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目录1

第1章　绪论1

1.1 文献回顾与问题背景1

1.1.1　决策者之间的交互影响2

1.1.2　偏好的数量集结4

1.1.3　决策的公平性与有效性6

1.1.4　决策权的测评7

1.2 研究问题与研究思路9

1.3 研究内容与研究框架9

第2章　群体决策的基本理论11

2.1 群体决策的概念12

2.2　群体决策的分类15

2.3 群体决策的绩效16

2.4　群体决策的基本假设18

2.5 群体决策的方法论20

2.6 群体决策研究中的问题21

2.7 小结23

第3章　群体决策的准则24

3.1 群体决策过程模型24

3.2 群体决策的交互过程26

3.3　群体决策准则28

3.3.1 一致性准则28

3.3.2　效用最大化准则30

3.4 群体决策复合准则策略31

3.5 小结35

第4章　个体概率偏好信息集结研究37

4.1 引言37

4.2 概率偏好集结的理论概述40

4.2.1　广义Condorcet评审理论41

4.2.3　Young—Borda最大似然估计理论43

4.2.2　Bayesian最优决策规则43

4.3.1　加性集结44

4.3 个体概率集结44

4.3.2　乘积集结46

4.3.3　Bayes集结50

4.3.4　Delphi方法51

4.4 个体偏好集结函数的讨论52

4.5 小结53

第5章　信号检测理论与二分群体决策55

5.1 引言55

5.2　二分群体决策57

5.3 信号检测原理59

5.4　群体决策模拟62

5.5 群体决策绩效64

5.6 小结66

6.1 引言68

第6章　个体模糊偏好信息集结研究68

6.2　模糊偏好的表示69

6.2.1　模糊选择集69

6.2.2　模糊偏好关系70

6.2.3　模糊效用函数71

6.3 模糊偏好和非模糊偏好的关系72

6.3.1 　模糊选择集与非模糊效用函数的比较72

6.3.2　模糊偏好关系与非模糊效用函数72

6.3.3　模糊偏好关系与非模糊偏好关系73

6.3.4　模糊偏好关系与非模糊选择集73

6.4 个体模糊偏好条件下的群体决策74

6.4.1　基于个体模糊选择集的群体决策74

6.4.2　群体非模糊选择集74

6.4.4　群体模糊偏好关系75

6.4.3　群体模糊选择集75

6.4.5　基于个体模糊效用函数的群体决策76

6.5 模糊偏好集结方法77

6.5.1　贴近度法77

6.5.2　多数规则法80

6.5.3　实例82

6.6 小结84

第7章　个体偏好序集结的一致化方法86

7.1 引言86

7.2 偏好集结函数88

7.2.1　二元关系R的性质88

7.2.2　偏好集结函数89

7.2.3　偏好集结函数的性质93

7.3 对Borda—Kendall方法的改进94

7.3.1　最小方差法的图示95

7.3.2　最小方差方法的求解99

7.4 偏好序的网络模型103

7.4.1　解释结构模型103

7.4.2　非负偏好矩阵104

7.4.3　偏好网络模型106

7.5 不一致性的模糊度量109

7.6 小结112

第8章　群体决策权的配置、度量与修正114

8.1 引言114

8.2　群体决策的权重115

8.2.1　按相对需求确定权重115

8.2.2　委托过程确定权重117

8.3 权力指数119

8.3.1　Shapley-Shubik权力指数120

8.3.2　Banzhaf权力指数120

8.4 基于信息熵的权力指数121

8.4.1　决策权力与权力指数122

8.4.2　群体序列决策的熵变化123

8.4.3　权力指数的确定125

8.5 从专家的反应信息确定权重127

8.5.1　加权集结函数127

8.5.2　通过专家的反应信息确定权重129

8.5.3　案例：博士学位论文评审问题134

8.6 小结137

第9章 群体决策中的公平与效率139

9.1 引言139

9.2　基本的分析模型140

9.2.1 群体决策的问题分解141

9.2.2　风险规避函数143

9.3.1　Pareto效率144

9.3 群体决策的有效性与公平性144

9.3.2　群体决策的公平性147

9.4 案例148

9.5 群体决策的最优赞同比151

9.5.1 群体决策的背异成本151

9.5.2　群体决策的时间成本153

9.5.3　群体决策的最优赞同比154

9.6 小结155

第10章　结束语157

10.1 本研究的主要贡献和创新157

10.2 进一步的研究工作159

附录1161

附录2164

参考文献165

后记178