44、群体决策共识衡量与人机界面自适应研究

群体决策共识衡量与人机界面自适应研究

在群体决策和人机交互领域，一直有诸多研究致力于提升决策效率和交互体验。下面将围绕群体决策中基于熵的共识衡量方法以及人机界面根据用户感受的自适应方法展开探讨。

群体决策中基于熵的共识衡量

在群体决策（GDM）问题中，准确衡量参与者之间的共识程度至关重要。为了计算关系上的共识程度，定义了基于泰尔指数的共识指数（CTH）：
[CTH = \frac{n - 1}{n} \frac{\sum_{i = 1}^{m} \sum_{j > i} CTH_{ij}}{\sum_{k = 1}^{m - 1} (m - k)}]
其中，
[CTH_{ij} = 1 - Minimum[TH_{ij}, TH_{ji}]]

为了研究这个指数的有效性，进行了一项对比研究。总共生成了600个随机GDM问题，分别针对不同数量的备选方案（3、4和5个）和专家（3和4位）的组合，每种组合有100个问题。使用的OWA算子为平均值，权重向量(w = [1/n, …, 1/n])，选择的距离函数为欧几里得距离函数（Eu）。

这项对比研究试图回答以下问题：
1. 基于泰尔指数（CTH）得到的值能否用于计算GDM问题中的共识程度，以替代欧几里得距离函数（Eu）？
2. CTH - Eu得到的值是否为单调函数，即CTH是否总是或几乎总是大于（小于）Eu，还是会波动？
3. 如果是单调的（CTH > Eu或CTH < Eu），CTH比Eu大（小）多少？

第一个相关问题的答案反映在表1中。在所有情况下，基于泰尔指数的值都大于通过欧几里得距离函数得到的值。因此，CTH - Eu是