第05讲 群决策理论与方法.ppt

决策理论与方法 5 群决策理论与方法 合肥工业大学管理学院2020年2月7日 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策概论 群决策概念 群决策是指具有不同知识结构 不同经验 共同责任的群体对管理问题进行求解的过程 如何集中群中各位成员的意见是群决策研究的关键 解决此问题的核心是群决策机制的设计 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策概论 分类 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 票决制 票决是一个多准则决策过程 投票 计票 非排序式选举只有一个方案获胜的情形绝对多数获胜机制 多轮决胜 只有某方案获得票决人半数以上的支持才能获胜 如果第一轮没能决出胜负 则可采用末尾淘汰制 前两位晋级制 主动退出制等进行第二轮投票直至决出胜负 简单多数获胜机制 一轮决胜 所有备选方案中得票最多者获胜 特点 一人一票 不分权重 只有第一 不考虑第二 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 票决制 同时有两个或多个方案获胜一次性非转移式票决 投票人仅选一个方案 得票多的前两个或多个方案获胜 复式票决 要产生几个方案就投几张票 但每个方案只能得到相同投票人的一张选票 最后按得票多少确定胜负 不适合完全对立的政治选举 受限的复式票决 投票人的投票数少于当选数 然后按得票多少确定胜负 并不能完全解决复式票决中的问题而很少被采用 累加式票决 投票人的投票数等于当选数 且可以任意支配选票 有利于小党派 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 票决制 名单制 由各政党按一定顺序提出候选人名单 然后由投票人直接投票给某个政党 再根据政党得票情况分配当选比例 各政党根据获得的席位数按候选人名单顺序确定当选人 各政党当选人数的分配方法主要有最大均值法和最大余额法 最大均值法 设第i个政党的得票数为ni 且已经获得ki个席位 则下一个席位分配给ni ki 1 为最大的政党 该方法对大党有利 最大余额法 设第i个政党的得票数为ni 总席位数为m Q ini m 则第i个政党第一轮获得 ni Q 个席位 剩余席位数为m i ni Q 按各政党剩余票数ni Q ni Q 的多少分配 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 票决制 可转移式票决 多轮决胜 每投票人仅投一票 得票数超过门槛数者当选 末位淘汰 当选门槛数为Q n m 1 n为总票数 m为剩余席位数 认可选举 只要投票人愿意 可以投票给尽可能多的候选人 但每个候选人只能得一票 按得票多少确定当选人 排序式 偏好 选举与投票悖论投票规则 投票人按偏好顺序为每个候选人排序 最偏好的记1 其次记2 直至最后一个候选人 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 票决制 过半数决策规则 Condorcet原则 如群中认为方案x优于方案y的人数多于认为方案y优于方案x的人数 则称x群优于y 若对于任意方案y均有x群优于y 则x获胜 投票悖论 若出现x群优于y y群优于z z群优于x 则称其为投票悖论 备选方案越多出现投票悖论的概率越大 Borda法 设备选方案数为n 第i个投票人将方案x排于第ki位 则方案x的得分为 i n ki 最后按得分多少从高到低选择 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 票决制 策略性 操纵性 投票谎报偏好而获益 为了保护某个方案A 明知竞争方案B优于无威胁方案C 但投票时作出C优于B的投票策略 换票交易 相互支持以牺牲第三者的利益 小集团操控 利用个人的组织能力等特殊能力胁迫其他人放弃其偏好或利益 次序效应 设计特殊的表决次序以维护某方面利益 如a b b c c a 那么谁最后参与表决谁获利 Black证明在相互偏好信息完全未知的条件下 在其他方案表决次序不变时 待保护的方案投入表决越迟 胜出的机会越大 而在偏好信息完全已知时结论正好相反 Farquharson 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 社会选择函数 票决制 投票与计票 有其存在的民主基础 但也存在着一定的不可靠性 因此需要对其合理性进行研究 以找出能正确反映群中成员意愿的公平合理的方法 为此 我们从 社会选择 和 社会福利 两个角度来加以分析 社会选择函数 采用某种与群中成员的偏好有关的数量指标 投票计票规则 来反映群对各候选人的总体评价 偏好集结 这种指标称为社会选择函数F D 其中D是每个投票人的偏好集合 F D 是群的偏好 偏好可以用1 0 1表示 对于给定方案对 x y 1表示x优于y 0表示x与y无差异 1表示y优于x 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 社会选择函数 社会选择函数应具备的性质 明确性 能够从投票者们的每一种偏好得出明确而惟一的排序 中性 对偶性 对候选人的公平性 社会选择机制应同样对待所有候选人 匿名性 平等原则 对投票人的公平性 每个投票人权重相同 单调性 正的响应 若某个投票人将A的位置往前排 而其他投票人的偏好不变 则A的相对地位不比原来差 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 社会选择函数 一致性 弱Pareto性 即当所有投票人认为A优于B时 A应取胜 齐次性 若某投票人a认为A与B无差异 则等价于两个投票人a1和a2 其中a1认为A优于B a2认为B优于A 除此之外 a1 a2的偏好与a的偏好均相同 Pareto性 当每个投票人都认为A不劣于B时 则群应持同样的态度 可依据这些性质判断社会选择函数的优劣 设计优良的社会选择函数是群决策研究者的重要任务之一 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 社会选择函数 常见的社会选择函数Condorcet函数 若x与所有候选人逐一比较均能按过半数获胜 则x应当获胜 x称为Condorcet候选人 若不存在Condorcet候选人 则按值的大小排序 其中N x y 表示支持x优于y的票数 A为方案集 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 社会选择函数 Borda函数 设备选方案数为n 第i个投票人将方案x排于第ki位 则方案x的得分为 最后按得分多少从高到低选择 其他社会选择函数有Copeland Nanson Dodgson Kemeny Cook Seiford 特征向量函数 Bernardo 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 社会福利函数 社会福利函数 从符合社会福利 伦理标准的角度将群中个体成员的偏好序映射成群的偏好序 社会福利函数的Arrow条件 应具备的性质 公理1 连通性 任意两个方案x与y均可比较优劣 公理2 传递性 x优于y y优于z 那么x优于z 完全域 条件1 1 方案数不少于3 2 社会福利函数定义在所有可能的个人偏好分布上 3 群中至少有两个成员 社会与个人价值的正的联系 单调性 条件2 对除x以外的方案进行成对比较时偏好不变 而在x与其他方案进行成对比较时要么偏好不变要么x变得更有利 则x的社会位置不比原来差 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 社会福利函数 无关方案独立性 条件3 设A1是方案集A的子集 若排序的分布发生变化但每个成员对A1中各方案作比较时偏好不变 则社会关于A1中方案的偏好次序无论是从原来的偏好分布中得出的还是从发生了变化的偏好分布中得出的 应该完全相同 非强加性 公民主权 条件4 社会偏好来自于个体偏好 若一个社会福利不管社会中任何个人作何选择总有方案x优于y 甚至所有成员认为y优于x 社会也得不到y优于x 则称这种社会福利函数为强加性的 非独裁性 条件5 社会中没有哪个成员具有这样的权力 只要他认为x优于y 不管其余所有成员的偏好如何 社会也认为x优于y 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 社会福利函数 Arrow定理定理1 若方案总数为2 则过半数决策方法是一种满足条件2 5的社会福利函数 它能对每一种个人排序集合产生一个社会排序 定理2 一般可能性定理 若至少存在三个方案 社会中的成员可以对它们以任何方式自由排序 则满足条件2和条件3且所产生的社会排序满足连通性和传递性的社会福利函数就必定是 要么是独裁的 要么是强加的 决定性子群 若对于任一方案对x y 只要子群V认为x优于y 无论其他成员的偏好为何均有x优于y 则V是决定性子群 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 社会福利函数 Arrow定理的意义 没有任何方法能合并个人的偏好序以获得能满足某些朴素条件的社会排序结果 即如果对成员的排序不加限制 则没有任何表决方式能排除投票悖论 这从思想上削弱了获胜者的信任程度 市场机制也不能产生合理的社会选择 因为如果消费者的价值观能有投票人的个人排序表示 那么公民主权说与集体理性学说是矛盾的 任何表决体制都有受人操纵的倾向 若实施任何防投票策略 则当有两个以上候选人时都可能产生一个独裁者 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 社会福利函数 社会福利函数设计 社会福利函数的设计主要是通过放松Arrow条件 使得应用过半数决策方法 Borda法或某种加权法产生的社会排序不会出现投票悖论现象 主要社会福利函数有 Black Arrow单峰偏好函数Coombs条件Bowman Colantoni法Goodman Markowitz法基数效用函数等 请参阅 岳超源 决策理论与方法 科学出版社 2003 343 359 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 专家咨询 社会选择主要是研究用什么方法将成员偏好集结成群的偏好 成员在偏好判断时依据的准则往往是隐性的 虽然参照某些准则 但不会根据具体哪几项准则对方案进行量化评价 是一种定性的模糊综合评判法 下面我们介绍一类给定决策准则 多准则 的群决策问题 设参与决策的专家成员n名 待评方案m种 评价准则p个 则专家i对各备选方案的评价可记为 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 专家咨询 需要解决的问题 ajl的值如何确定 不同专家的评价结果如何集结 序数评价法ail的值根据准则l判断第j个方案的优劣次序 Borda集结法 将m个专家根据准则l判断的优劣次序应用Borda法得到各方案关于准则l的得分bjl 该得分高低体现了群根据准则l对各方案优劣的评价 简单加权法 最后应用简单加权法 设第l个准则的权重为wl 确定各方案的优劣 lwlbjl 在实际应用中 存在一致性问题 相关内容请参考文献 同上 369 372 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 专家咨询 另外基数评价法 AHP法都可以用来获得ajl的值 而所有的多属性决策方法如简单加权法 TOPSIS法 ELECTRE法都可以用于群决策 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 专家咨询 证据理论 证据是指我们的经验 知识以及对问题的观察和研究的结果 用基本可信度分配来描述 证据理论引入信度函数描述事物处于某种状态的可能性 它无需准确知道事物状态变化的概率 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 专家咨询 TraditionalDecisionMatrix AveragePointAssessment 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 专家咨询 BeliefDecisionMatrix BeliefDistributionAssessment ItcanrepresentprecisenumbersforeachalternativeoneverycriterionItcanrepresentsubjectivejudgementsItcanrepresentignoranceexplicitly 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 专家咨询 等级H1 WorldClass ideal H2 Awardwinners reliable H3 Improvers potential H4 Drifters unfavourable H5 Uncommitted unqualified 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 专家咨询 Teachers assessmentsofastudent PeterYoung Teacher1 PeterisabsolutelyExcellent Teacher2 PeterisGoodtoabeliefdegreeof50 isExcellenttoabeliefdegreeof50 basedontheassessmentoftheevidence Assumption Thetwoteachershaveequalweightintheassessment 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 专家咨询 Whydonotuseasimpleadditivemethod TheassessmentmightbethatPeterisGoodtoadegreeof25 0 5X 0 0 5 Excellenttoadegreeof75 0 5X 1 0 0 5 Itisindeedasimpleapproach However whatdoyoumeanby25 and75 probability canyoupasstheadditiveindependencetest 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 专家咨询 Student1 uncertainassessment 50 Teacher1 Bad Teacher2 Bad50 Teacher1 Good Teacher2 Good Student2 uncertainassessment 50 Teacher1 Good Teacher2 Bad50 Teacher1 Bad Teacher2 Good IsStudent2betterthanStudent1 Yes NoIsStudent2worsethanStudent1 Yes NoIsStudent2indifferenttoStudent1 Yes No 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 专家咨询 Step1 DistributedAssessments BeliefDegrees Step2 NormalisedWeights Ignorance 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 专家咨询 Step3 BasicProbabilityMass Attribute1 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 专家咨询 Step3 BasicProbabilityMass Attribute2 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 专家咨询 Step4 CombinedProbabilityMass 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制 专家咨询 Step5 CombinedBeliefDegreesandAssessment TotalIgnorance 2020年2月7日5时36分 决策理论与方法 群决策理论与方法 群决策机制