文档介绍：中文摘要群体决策具有信息来源广,备选方案多,充分发挥群体智慧,有效调动决策参与者的积极性,提高决策准确性,保障决策公正性,增强群体组织的凝聚力等诸多优点。这使得群体决策在社会组织和经济生活中的应用范围不断扩大。而群体智能在蜜蜂群体解决诸如搬家、觅食等决策问题上得到了充分的体现。本文通过对蜜蜂群体决策方法的研究,将蜜蜂的群体决策方法与人类群组决策问题相结合,提出了受蜜蜂群体启发的人类群组决策方法。本文首先通过对蜜蜂群体选择新巢穴的决策过程的研究,从中抽取出蜜蜂群体的决策行为和过程,对其进行了形式化描述,建立了蜜蜂群体决策过程模型,并使用软件对不同属性的蜜蜂群体的决策行为进行了仿真,说明了蜜蜂群体决策的科学性和有效性。然后对蜜蜂群体决策问题与人类群体群组决策问题进行了对比分析,分析了蜜蜂群体决策问题与人类群组决策问题的相似性,提出了一种基于蜜蜂群体决策的人类群组决策方法,建立了该方法的决策模型,并使用软件进行了实例仿真,仿真结果能够较好地反映出该决策方法的科学性和有效性。关键词:蜜蜂群体;群组决策;仿真
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第一章引言选题背景及研究意义群体决策¨。是管理科学中一个重要的研究内容,它作为一种广泛的决策形式,其理论和方法在政治、经济、文化等多个领域的决策中都有着极其重要和广泛的应用。由于现代经济、管理组织中的活动大多是通过群体间的协作来完成的,而决策是群体协作过程中不可缺少的一环,因而群体决策作为决策理论研究中的一个新兴领域,引起了学者广泛的研究兴趣,并且成为现阶段决策理论研究的热点和前沿。长久以来,科学家就在对众多的生物群体行为进行研究。他们发现单只蚂蚁并不聪明,而蚁群却很聪明。单个蚂蚁百思不得其解的问题能轻易地被蚁群解决,比如说找到最佳食物源头的捷径,又如给工蚁分配不同的工作,或者是保卫自己的领地不受邻蚁侵犯。这些都是通过“群体智慧”乜赐瓿傻摹H死嗤ü砸先好偈彻的研究创造出了蚁群算法。而蚁群算法不仅解决了典型的侍猓乙丫J逐渐被运用到网络路由、生产调度、电力系统优化、机器人路径规划等众多领域中。此外人们受到鸟群觅食行为所创造出微粒群算法目前也得到广泛的运用。在过去的十年里,生物学家们一直在研究各种蜂群的行为,观察它们如何选择新的蜂巢。晚春时分,一个蜂巢总是会非常拥挤,通常情况下蜂群就会分裂,蜂后、雄蜂与几乎一半的工蜂便会短距离地分行并簇拥于一个树枝。蜜蜂群在那里露宿,而一些蜜蜂会外出寻找新的扎根地点。它们都是具有丰富经验的“侦察蜂”∞K出发向四面八方搜寻可以用来做巢穴的地点,一只侦察蜂如果找到了一个令它满意的地点,它便会返回蜂群并用“摇摆舞”8嫠咄樾鲁惭ǖ奈恢煤头较颉N璧傅那度代表它对这个地点的满意程度。侦察蜂们会发现若干个新巢穴的地点,那些没有发现的侦察蜂如果喜欢哪个地点就会加入这个地点的支持者和宣传者的行列,而那些获得较少支持的地点,逐渐将被淘汰,条件好的巢穴会获得越来越多的支持者。直到某个地点的支持者达到“法定人数”瞄淙憾孕鲁惭ǖ木霾呔统晒α耍械蜜蜂将向它们的新家飞去。从上述我们可以发现蜜蜂做决策的法则是先寻找到多种可选择的候选地点,然后激励大家在不同想法中进行自由竞争,最终使用一种有效的办法来使选择最优化。蜜蜂决策团队具有三个特征:保证群体成员思考问题的自由;鼓励知识的多样性和意见的独立性;在限定的时间段中尽可能的收集问题的解决方案。正是因为这三个
国内外动态行商问题的算法,后来经过归纳提炼演变为现在被我们所熟知的蚁群优化算法。非常简单和单一的,也可以让它们拥有学习的能力来解决具体的问题。特质才使得蜂群的决策行为可以做到时间和精度上的完美契合。本文试图通过对蜂群选择新的巢穴决策行为过程的研究,建立蜜蜂群体决策方法模型并进行仿真,对蜜蜂群体决策方法的科学性进行验证。同时通过对蜜蜂群体决策问题和人类群体决策问题的相似性进行研究,提出适用于人类群体的新的