基于概率对偶犹豫模糊信息的群决策分析

摘要

针对概率对偶犹豫模糊偏好关系环境下的群决策问题，为有效处理专家意见分歧并控制共识反馈代价，构建了一种融合一致性检验与合作博弈理论的决策模型.首先，利用转换矩阵定义概率对偶犹豫模糊偏好关系的加性一致性，对专家初始偏好的逻辑一致性进行检验；其次，将专家群体视为合作联盟，综合考虑专家意见相容性与单位调整成本，利用Shapley值量化专家对联盟的边际贡献并客观分配专家权重，从而有效识别协同价值并抑制极端偏好，建立最小成本共识反馈优化模型，在保障群体达成预设共识水平的前提下实现全局调整代价最小化；最后，构建最小偏差规划模型求解最优方案权重向量以完成评估排序.该决策方法不仅保障了决策的可靠性，更有效弥补了传统模型忽视调整代价的不足，兼顾了群体共识达成的高效性与经济性.

关键词

概率对偶犹豫模糊偏好关系 / 共识 / 合作博弈 / 一致性