近日，beat365智慧决策与优化团队在计算机信息系统领域顶级期刊《Information Sciences》(中科院一区TOP期刊， IF为8.1) 发表群体共识决策的最新研究成果。beat365为论文第一单位，2022级硕士研究生田浩为论文第一作者，张世涛副教授和土耳其伊斯坦布尔国防大学副教授Muhammet Deveci博士为共同通讯作者。研究工作得到了国家自然科学基金、国家社会科学基金、教育部人文社科基金、安徽省自然科学基金等项目支持。

近年来，复杂语言信息下的群体共识决策已经发展为集数学、信息科学、管理学、数据科学、政治学、行为科学和决策科学等多学科研究于一体的交叉学科，受到了学者们的广泛关注。群体共识决策通过协调决策者观点之间的冲突，寻求各决策方广泛支持的群体方案，是群体决策领域的研究热点，相关研究在风险评价、失效模式分析、应急管理等领域都有着重要的应用。作为一种新颖的复杂语言表征工具，柔性语言表达在表征专家的模糊和不确定信息方面具有相当大的灵活性。然而，基于柔性语言表达的多属性群体共识决策的信息测度和共识机制的研究面临以下挑战：（1）当前研究主要使用语言分布逼近或三角模糊数来间接衡量柔性语言表达间的差异，缺乏精确和直接的信息测度方法。（2）带自适应反馈机制和精确测度的柔性语言共识模型的相关研究尚处于起步阶段。

为解决上述挑战，有效处理柔性语言群体共识决策问题，团队提出了一种新的共识驱动的柔性语言多属性群决策方法。该方法首先结合语言标度函数和柔性语言有序邓熵构建了一种新的柔性语言距离测度。其次，整合柔性语言有序邓熵和经典熵权法，设计了一种柔性语言有序邓熵权法，以确定专家初始个性化属性权重。随后，提出了一种带有最小调整反馈机制和动态个性化属性权重的柔性语言共识模型。最后，将提出的群体共识模型成功应用于城市洪涝背景下的失效模式风险评价。

(柔性语言有序邓熵构建框架)

(柔性语言距离测度构建框架)

(共识驱动的柔性语言多属性群决策方法流程图)

(不同共识阈值下的仿真结果)

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S002002552400416X （撰稿：刘小弟审核：杨二光）