第1 章  导论
　　本书是在国家自然科学基金项目“面向特大自然灾害的复杂随机多维属性大群体决策模型研究（项目编号： 70871121）” 和国家创新研究群体科学基金项目（批准编号： 70921001） 支持下历经多年研究的成果， 研究成果主要包括： 面向特大自然灾害的复杂大群体决策模型理论框架， 复杂大群体决策偏好结构分析模型， 确定型偏好信息复杂大群体决策偏好集结模型， 不确定型偏好信息复杂大群体决策偏好集结模型， 复杂大群体决策偏好冲突协调模型， 基于上述决策模型的复杂大群体决策支持平台， 在重大冰雪灾害应急管理能力评价、大型水电工程复杂生态环境风险评价、长株潭城市群“两型” 产业评价支持系统中的应用等。
　　1.1  特大自然灾害决策问题分析
　　近年来我国自然灾害尤其是特大自然灾害公共危机频繁发生并且呈明显上升趋势， 如冰雪灾害、地震灾害、洪水灾害、泥石流地质灾害、高温旱灾和疾病等， 灾害种类明显增多， 发生频率明显增高， 涉及范围明显扩大， 灾害的复杂性和应对难度逐渐加大， 给我国造成了严重的社会问题， 给国家经济和人民生命财产造成重大损失。例如， 2008 年的冰雪灾害直接经济损失就达1000 多亿元， 汶川地震灾害损失更大； 2010 年重特大自然灾害造成4.3 亿人次受灾，直接经济损失高达5339.9 亿元。特大型自然灾害公共危机应急协调处理决策涉及的面非常广泛， 迫切需要群体尤其是大群体甚至特大群体协同进行， 迫切需要相应的支持手段和相应的信息系统及群决策支持系统的支持。
　　特大自然灾害公共危机应急决策问题大多为多属性决策问题， 大致分为两大类： 一是求解决策问题， 即制定决策问题的最佳决策方案； 二是多方案排序决策问题， 即在众多决策方案中选择最优和次优的决策方案。这种决策问题与其他领域决策问题的不同之处在于： 一是决策问题属性存在较大差异， 按照灾害的自然性质进行分类， 不同类型自然灾害的决策问题属性不尽相同， 表现为多种形式， 如决策属性为独立型和关联型、属性数量为固定型和变动型、属性值为确定型和不确定型等； 二是参与这种问题的决策群体规模较大且关系复杂， 并且决策群体成员的类型存在较大的差异。群体成员由于其背景和利益主体的不同以及信息对称性和认知差异， 他们的偏好之间存在显性和隐性冲突，其决策偏好信息表现为确定型和不确定型， 其中不确定型偏好信息按照其表现形式的不同又分为： 效用值偏好信息、残缺值偏好信息、不确定语言值偏好信息、随机值偏好信息和关系偏好信息等。这样就给决策问题的解决和灾害应对决策带来了复杂性和困难。
　　目前特大自然灾害的研究大多侧重于灾害风险控制、灾害预测和管理机制的研究（万洪涛和陈述彭， 2000； 周健和柏奎盛， 2006； Karimi and Hüllermeier，2007； Huang and Inoue， 2007）， 本章从这些文献出发并且结合冰雪和洪水灾害实际案例， 探索面向特大自然灾害公共危机应急决策问题属性表现形式和构成、决策群体的特殊性等， 在此基础上提出复杂大群体决策模型理论框架。
　　1.2  复杂大群体决策的特点
　　特大自然灾害应急决策群体的特点发生了深刻的变化， 根据南方冰雪和洪水灾区调研可以发现呈现以下特点： 一是群体规模比较庞大， 其成员分布广泛。例如， 特大型自然灾害公共危机应急协调处理， 涉及范围更广， 需要各级政府行政管理人员、政府各个职能部门人员、各个行业相关人员、相关企事业单位人员、相关领域专家、救援军队、新闻媒体等参加并且快速调动他们协同行动。同时他们又是具有不同权重的相互协作、利益基本一致和某些利益冲突关系的大群体， 决策问题的解决往往需要兼顾各方面， 尽量科学并达成共识。因此这种群体的规模比较庞大， 没有信息系统和群决策支持系统的支撑是难以实现的。二是决策问题属性呈现多维性、复杂性和随机性。具体表现在决策问题存在多个维度（或类型） 的属性， 这些属性的重要性存在差异， 属性之间不仅可能存在复杂的关联关系， 而且属性（值） 有时呈现随机性。例如， 自然灾害公共危机应急协调处理决策问题由于灾害程度、灾害发生的时间和危机某些方面的随机性， 其涉及的属性（值） 也呈现随机性， 这就给决策带来复杂性。三是目前对群体偏好的一致性和偏好集结忽视了决策成员的不完全理性和对决策方案的学习改进及谈判协调能力， 因此在现实中， 决策质量并不一定是群决策的完全充分条件， 决策结果能否被群体接受或在多大程度上能被群体接受往往更具有现实意义和更能快速推广和容易实施。这样群决策过程实际上就是群体取得一致性意见的协调过程。由此可见这种决策群体已变成具有复杂随机多维属性的大群体， 我们称之为复杂大群体。
　　本书着重阐述面向特大自然灾害的基于上述决策问题解决的复杂大群体决策模型和相应的方法， 并且以此为基础研究和开发复杂大群体决策支持平台并进行应用， 为其他领域的复杂大群体决策模型和方法的研究打下一个基础。
　　1.3  群决策理论与方法发展
　　群决策模型、技术和方法有许多研究领域， 如偏好分析、效用理论、社会选择理论、委员会决策理论、选举理论、对策论、专家评价理论等。群决策比个体决策要复杂得多， 造成复杂性的因素主要有： ①优先度； ②主观概率判断； ③沟通； ④人数。沟通的作用： ①能集思广益， 各个成员将各有特色的知识和经验汇入群决策过程中； ②是实施民主的必要环节； ③有利于决策的实施。无沟通情况下的群体决策称为社会选择。在1951 年发表的?社会选择和个人价值?一文中， 阿罗等证明了社会选择并不能在完全符合理性的条件下将个人优先序集结为群体一致认可的优先序， 少数服从多数并不能提供一种令人满意的社会选择顺序， 该论文构成了现代群体决策理论的基础。多属性群决策希望解决的问题是集结群体成员的偏好以形成群体的偏好， 然后根据群体的偏好对决策方案进行排序或从中选择群体所最偏爱的方案。对多属性群决策问题的研究中， 研究内容主要集中在对个体意见的一致性判别、集结个体意见为群体意见、决策者权重的确定、属性权重的确定及纯语言形式的多属性群决策等方面， 基本上都使用了模糊数学等方法。主要研究工作体现在以下几个方面。
　　1.多属性群决策中决策者权重确定方法
　　在多属性群决策过程中， 一般先由各决策者（或称群体成员） 做出自己的求解（或判断）， 然后再将这些决策结果按某种方法集结为群体偏好（或意见）。无论使用何种集结方法， 都会涉及决策者的权重。群体成员权重的确定是一件困难的工作， 如公共政策决策， 专家的判断是通过问卷调查方式获得的。
　　对于主观权重， 根据决策者的能力水平、知名度、职位高低、对决策问题的熟悉程度等确定决策者权重的方法（陈世权等， 2000）。对于客观权重， 王应明和张军奎（2003） 提出了一种确定多指标决策权系数的新方法――标准差和平均差极大化方法； 梁?等（2005） 将专家客观权重分为个体可信度权值和群体可信度权值， 通过提取专家判断矩阵信息， 确定专家在具体判断中自身的相对个体可信度权值， 确定各专家的相对群组可信度权值得出专家判断信息合成时的各专家客观权重。
　　关于组合赋权法， 徐泽水和达庆利（2002） 提出了多属性决策组合赋权的一种线性目标规划方法； 陈雷和王延章（2003） 提出了将主观判断与客观情况相结合、定性定量相结合的熵权法来确定指标的权重系数， 进而将TOPSIS法与熵权系数综合集成进行合理方案的评价； 王应明（2002） 提出了四种基于相关性的组合预测方法， 即关联度极大化组合预测方法、相关系数极大化组合预测方法、夹角余弦极大化组合预测方法、Theil 不等系数极小化组合预测方法。
　　关于主客观权重的平衡， 宋海洲和王志江（2003） 指出了一个常用的计算综合权重公式存在的两个问题， 在此基础上提出了相应的计算公式， 使客观权重和主观权重得到更好的权衡。
　　另外， 还有刘开第等（2005） 以不确定性信息的数学处理理论为基础， 建立了一类专家意见的不确定性量化表达式， 定义了表达式间的运算与运算律， 给出此类专家意见合成的不确定性决策模型。宋光兴和邹平（2001） 将决策者的权重分为主观权重和客观权重两部分， 并给出确定多属性群决策中决策者客观权重的几种方法； Van Den Honert （2001） 提出了基于AHP 的成员属性的分配和确定方法。
　　2.多属性群决策中属性权重确定方法
　　在多属性决策问题的求解过程中， 属性的权重具有举足轻重的作用， 它被用来反映属性的相对重要性， 属性越重要， 则赋给它的权重应越大， 反之则越小。因此很多已提出的多属性决策方法（如简单加性加权法、TOPSIS 法、多属性效用理论等） 都涉及属性权重， 属性权重的确定就成为多属性决策中的重要问题。目前关于属性权重的确定方法很多， 根据计算权重时原始数据的来源不同， 可以将这些方法分为三类： 第一类是主观赋权法， 它根据对各属性的主观重视程度由专家根据经验进行赋权。第二类是客观赋权法， 它是各属性根据一定的规则进行自动赋权的方法， 它不依赖于人的主观判断。上述两种赋权方法各有优缺点， 因此人们又提出了第三类主客观综合赋权法（或称组合赋权法）。
　　对于客观赋权法， 王应明和张军奎（2003） 提出了一种确定型多指标决策权系数的新方法――标准差和平均差极大化方法； 黄定轩等（2004） 针对属性权重完全未知且属性值以连续值形式给出的无决策属性的多属性决策问题， 提出了利用属性重要性来进行客观权重的分配方法； 管红波和田大钢（2004） 提出了一种新的基于属性重要性的规则提取算法， 称为IADT 算法，采用粗糙集理论中的属性重要性概念， 通过建立树结构来提取规则。但以上客观赋权法未考虑所确定的属性权重是否为最优。
　　对于组合赋权法， 陈华友（2004） 基于离差最大化的基本原理， 通过一个最优规划模型来确定组合权重， 研究了模型的求解， 给出权重的计算公式，探讨组合赋权方法的检验； 郭春香和郭耀煌（2005） 基于偏序结构、属性值是用模糊语言给出且每个属性没有决定权重的多属性群决策问题提出了一种综合权重方法。
　　另外， 对信息不完备情况下多属性群决策问题进行研究， 尤天慧和樊治平（2003） 依据传统的熵权概念， 给出一种确定区间数熵权的误差分析方法；Liang （1999） 提出基于理想和非理想点的新模糊多属性群决策方法， 使用决策权重矩阵来确定多属性的不同权重， Chang 和Chen （1994） 将语言变量和模糊数结合来讨论多属性权重， 以达到决策最优。
　　3.群体一致性研究
　　群体一致性研究是群决策研究中的热点， 有许多学者提出了解决群体一致性的方法， 它们是： ① 一致性指标的方法。如元继学和吴祈宗（2004） 提出了群决策的三种三维层次模型， 用欧几里得距离表示个人决策中方案的评价值， 然后设置一致性指标值A， 作为群体数据一致性的判断依据， 提出了满足一致性基础上的一种群决策方法。② 基于粗糙集理论的方法。安利平等（2005） 通过对多属性群决策问题的描述， 提出将不同决策者的不一致决策对象进行合并分析， 得到更加直观明确的规则， 对规则集进行构成分析， 从而解释决策者之间的冲突所在。③ 基于交互的方法。徐泽水（2005） 首先将每个残缺互补判断矩阵拓展， 集成群体互补判断矩阵， 然后基于群体互补判断矩阵与个体拓展互补判断矩阵之间的偏离阈值同决策者进行交互， 最后给出一种基于残缺互补判断矩阵的交互式群决策方法。④ 基于聚类的方法。江文奇和华中生（2005） 给出了相对加权一致度的一种计算方法， 当群决策的结果不一致时， 提出了依据相对加权一致度对决策者进行聚类的方法， 并给出了每一类决策者决策结果的综合方法。Hsu 和Chen （1996） 使用基于一致性的度量方法来定义专家之间的重要性和一致性指标。
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