Kemeny社会选择函数的一种改进算法

Kemeny函数是群决策中的一种社会选择函数.当候选人和投票人较多时,Kemeny函数的计算量很大,这为Kemeny函数的研究和应用带来很大的困难.对Kemeny函数的算法作了一些改进,然后利用数学软件Matlab编写了计算Kemeny函数的程序,并用该程序计算了文献[2,3]中列举的一个选举问题的所有Kemeny函数值.提出的改进算法和Matlab程序较好地解决了Kemeny函数计算的问题.

Kemeny社会选择函数的0-1规划算法

Kemeny函数是群决策中的一种社会选择函数,作者将Kemeny函数的计算过程转化成整数规划模型的求解,并提出了一种有效的算法。

多值性社会选择函数防策略性分析

研究了多值社会选择函数的防策略性,介绍了多值社会选择函数的防策略性定义,对其在严格偏好情况下的性质进行了研究分析.证明了在严格偏好情况下,多值社会选择函数满足防策略性时,一定满足一致性,且选择结果是一个常量.

对具有从属关系的社会选择函数进一步的探讨

分析了Hattori给出的三个条件的合理性,并建立了一个仅满足非限制域条件而不满足存在一个独裁者与无关个人影响力独立性条件的具有从属关系的社会选择函数,使具有从属关系的社会选择函数族更加完备。

Kemeny社会选择函数的新算法

Kemeny函数是群决策中的一种社会选择函数,当方案数目较大时,Kemeny函数的计算量太大,这为Keme-ny函数的研究和应用带来了很大的困难.将Kemeny函数的计算转化成竞赛图的变化,降低了函数的计算量.

关于选择函数展示偏好描述的评注

研究了选择函数理性化的展示偏好描述,通过定义局部严格展示偏好,给出了伪传递理性选择函数、拟传递理性选择函数和非循环理性选择函数的展示偏好描述公理,并对各展示偏好公理进行比较分析,将选择函数的展示偏好描述推广到了其它理性形式.

伪传递理性选择函数的展示偏好描述

研究了选择函数理性化的展示偏好描述 ,通过定义局部严格展示偏好 ,给出了伪传递理性选择函数的展示偏好描述公理 ,并证明了该公理是选择函数伪传递理性化的充要条件 。

三种理性选择函数展示偏好描述的比较分析

研究了选择函数理性化的展示偏好描述，通过定义局部严格展示偏好，给出了伪传递理性选择函数、拟传递理性选择函数和非循环理性选择函数的展示偏好描述公理，并对各展示偏好公理进行比较分析，将选择函数的展示偏好描述推广到了其他理性形式．

一类理性化选择函数的展示偏好描述

研究了理性选择函数的展示偏好描述，通过定义局部严格展示偏好，给出了拟传递理性选择函数的展示偏好描述公理，并证明了该公理是选择函数拟传递理性化的充要条件，将选择函数的展示偏好描述由完全理性推广到拟传递理性．

关于理性选择函数描述方式等价性的分析

研究理性选择函数描述方式的等价性问题。首先定义选择函数并给出理性选择函数的形式化描述。定义选择函数的展示偏好和一致性条件,并对展示偏好与一致性条件间的关系进行分析。在此基础上,探讨理性选择函数的展示偏好描述和一致性条件描述的相互关系,得到了3种理性选择函数在两种描述方式上达到一致的条件。所得结论表明,理性选择函数的展示偏好描述和一致性条件描述具有等价性。

关于选择函数形式的Arrow不可能性定理的注记

研究了社会选择中的不可能性定理.首先定义社会选择函数,给出理性社会选择函数的形式化描述, 并定义选择函数形式的Pareto的准则、无关方案独立性条件和非独裁性条件.在此基础上,探讨了选择函数框架下的 不可能性定理,得到了选择函数形式的Arrow不可能性定理和Sen寡头独裁不可能性定理.

关于选择函数一致性条件描述的分析

研究了选择函数的一致性条件描述问题 .定义选择函数并给出理性选择函数的形式化描述 ;定义一致性条件并探讨了一致性条件间的相互关系 .在此基础上 ,探讨一致性条件与理性选择函数间的相互关系 。

社会选择函数研究综述

社会选择函数是将个人偏好集结为社会性偏好的规则。当单个参与投票者提供的个人偏好信息表示为排序信息时,社会选择函数可以按照相应规则,将这些个人偏好排序综合为社会性的排序结果,以揭示集体性的选择倾向或形成合理的集体决策。本文基于社会选择的匿名性、中立性、Pareto最优等投票规则的性质及逐点、成对及三重等集结公理,分析了常用社会选择函数的分类及其典型社会选择函数的应用性评价,并针对社会选择的投票者多样、结果不唯一以及多目标冲突等特点及相关函数的研究局限,提出了确定投票者权重、权衡集结结果、利用群体智慧、以及优化计算复杂性等社会选择函数的可能研究方向。

供应商选择的组合多属性群决策

为解决图书供应商选择问题,建立同时考虑多个属性,由多人进行决策的组合多属性群决策模型。先用TOPSIS法求出单个决策者对各供应商的综合评价值,再用三种不同的社会选择函数分别对个体偏好进行集结,然后将三种结果进行组合,得出决策群体对供应商的最终排序结果。最后以一个实例说明模型的应用。该方法可提高供应商选择的有效性。

偏好选择情结及其证明

偏好选择情结作为最根本的选择规则先天地根植于人类的心中。无论对于选择群体还是单主体选择的个体而言,基于偏好选择情结构建的选择函数是有解的。选择中,如果以偏好选择情结为出发点,理论上选择主体是能够做出选择的。某些选择困境的出现,是在偏好选择情结之外附加了选择规则的结果。

Cook-Seiford社会选择函数的扩展及应用

用两种方式对 Cook-Seiford社会选择函数进行了扩展 ,解决了一般的社会选择函数只处理群体决策而不直接涉及多准则的决策问题 .然后用于对广东省 IT产业 2 0 0 5 -2 0 1

Cook-Seiford函数的若干推广

用例子指出Cook-Seiford函数所得的群排序的不唯一性,并利用计算机模拟实验说明这种情况出现的几率较大.提出Cook-Seiford函数的两种推广:加权的Cook-Seiford函数和基于Minkowski距离的Cook-Seiford函数;解决了Cook-Seiford函数结果不唯一的问题.推广的Cook-Seiford函数还可以用来进行多属性决策.

利用序数偏好预测的在线服务信誉度量

基于序数偏好的在线服务信誉度量方法通过聚合用户的序数偏好计算服务信誉,解决了用户评价准则不一致情况下信誉度量结果不可靠的问题.然而,在无法得到用户完整的序数偏好时,现有基于序数偏好的在线服务信誉度量方法要么直接忽略未知偏好,要么采用协同过滤预测偏好,且未对偏好预测的准确性进行实验验证,导致得到的服务信誉不可靠.为此,提出一种利用用户-服务属性偏好预测序数偏好,进而进行在线服务信誉度量的方法.该方法首先基于不完整的评分数据学习用户的条件偏好网络来获取用户对服务属性的偏好;然后根据用户-服务属性偏好计算服务的偏好优先级预测未知偏好,得到用户完整的序数偏好;最后针对Schulze社会选择函数在用户总数为偶数时存在无法确定用户群体偏好关系的问题,提出Schulze-偏好优先级方法用于聚合所有用户的序数偏好得到服务信誉.在真实数据集上的实验结果表明,该方法相较协同过滤评分预测方法,预测的序数偏好更为准确;与现有的信誉度量方法相比,该方法得到的服务信誉与用户群体中用户的序数偏好更为一致.

对非二元性选择函数和独立决定性进一步的研究

进一步分析了非二元性选择函数的相关条件与Quesada提出的t元相关独立决定性条件,在非二元性选择环境下,用Quesada提出的条件弱化了Arrow不可能定中无关方案独立性条件,所得结论表明Arrow不可能定中无关方案独立性条件和连同性可以同时弱化.

最小化序数偏好距离的多属性群决策

针对所有决策者均给出每个属性下备选方案的排序向量的决策问题,提出一种排序距离极小化方法。先定义排序向量的距离测度函数,并证明其符合Cook-Seiford条件;再以方案的群体排序与各个体排序的加权距离最小为目标建立非线性整数规划模型,求得决策群体对方案在每个属性下的排序;类似地,将方案的综合排序与其在每个属性下的排序的加权距离最小化,解得方案的最终排序结果。供应商选择算例及结果讨论表明该方法的有效性。该方法将Cook-Seiford函数扩展到多属性群决策,可较好地避免排序结果的非唯一性。