基于多部门协作的冲突型大群体决策支持系统研究

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1、万方数据中图分类号UDCC931．6005硕士学位论文学校代码10533密级公珏基于多部门协作的冲突型大群体决策支持系统研究ResearchonGroupDecisionSupportSystemofConfrontationalRelationshipBasedonMulti--sectionCollaboration作者姓名：学科专业：研究方向：学院(系、所)：指导教师：副指导教师：论文答辩日期夏珥管理科学与工程管理信息系统商学院徐选华教授答辩委员会主席中南大学2013年11月万方数据学位论文原创性声明IIIIIIIIII11111illll111]i11111IIIllIIfY2687

2、901本人郑重声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。作者签名：!必日期：——年一月一日学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版；本人允许本学位论文被查阅和借阅；学校可以将本

3、学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其它手段保存和汇编本学位论文。保密论文待解密后适应本声明。．作者签名：!必。日期：——年一月一日导师签名万方数据基于多部门协作的冲突型大群体决策支持系统研究摘要：中国是世界上自然灾害最严重的国家之一，灾害的多发性决定了灾害应急决策及救援研究的必要性。如何在最佳救援时间内集结全面的灾害实时信息，协调多个部门工作，高效有序的利用现有资源展开救援行动，提高灾害的应对能力己成为我国重大自然灾害应急救援发展中面临的重要课题。灾害应急救援中往往涉及多部门协调合作以及多领域专家的决策参与，而部门或专家身处地域的不同以及各方利益的不同使得决

4、策中的冲突普遍存在，难以有效达成一致。因此，构建专门的信息集成和沟通平台才能满足这种情况下的决策需求。为此，本文通过对现有大群体决策方法及决策支持系统的研究，提出了一种单轮决策下基于群体决策成员冲突最小的大群体决策方法，在此基础上结合多Agent协作技术设计实现了灾害应急救援中多部门合作形式的群决策支持系统，并应用于郴州洪涝灾害救援模拟，为重大自然灾害应急救援决策和行动提供了理论与应用支持。论文的主要研究工作如下：1)通过对群决策中冲突协调、群决策支持系统中多Agent协作等研究现状的文献分析，将其理论演变进行了纵向梳理及横向比较，更深入的思考和总结了其中的逻辑关系，为后续研究提供了明晰的理

5、论支持。2)基于相关的研究基础，针对单轮次决策且决策偏好为区间数的情况，通过对属性权重和决策者权重的科学赋权来集结决策成员偏好，使最终的决策成员偏好冲突水平最小化。分别利用极大熵理论和相离度，并结合决策者的主客观意见进行联合赋权，保证了权重的合理性和整体决策的最优化。该决策模型为群决策支持系统提供了决策方法依据。3)构建了B／S模式下基于多部门协作的多Agent结构群决策支持系统，对系统总流程、部门协作和专家决策过程中多Agent的协作流程进行了描述，分析了多个Agent间的依赖关系，并在此基础上设计了该决策支持系统的体系结构及主体功能结构。4)最后，从技术实现上，以郴州2007年洪涝灾害为

6、研究背景，运行演示了重大自然灾害应急救援下基于部门协作的多Agent群决策支持系统的决策步骤，这对今后多部门、多专家参与的灾害应急救援工作提供了辅助和参考。万方数据关键词：洪涝灾害；应急救援；冲突最小；部门协作；多Agent：大群体决策；群决策支持系统分类号：ⅡI万方数据ResearchonGroupDecisionSupportSystemofConfrontationalRelationshipBasedonMulti-sectionCollaborationMulti．sectionCollaborationAbstract：Thenaturaldisastersoccurredfre

7、quentlyaroundtheworldinrecentyearsandhavecausedgreatlossestomanycountries，Chinaisoneofthem．Itisnecessarytoattachimportancetothestudyofdecisionmakingandrescueofdisaster．Howtocollectreal-timeinformationofdisa