Материалы портала «Научная Россия»

0 комментариев 483

Создан алгоритм принятия оптимальных групповых решений за короткий срок

Создан алгоритм принятия оптимальных групповых решений за короткий срок
В Ухани, где был очаг вспышки COVID-19, исследователи из РУДН и Китая успешно протестировали модель быстрого принятия коллективных решений и достижения консенсуса в группе на примере администрации рынка и продавцов

В Ухани, где был очаг вспышки COVID-19, исследователи из РУДН и Китая успешно протестировали модель быстрого принятия коллективных решений и достижения консенсуса в группе на примере администрации рынка и продавцов.

Проблематика исследования обусловлена тем, что при принятии решений, с развитием информационных технологий все большее количество экспертов привлекаются к решению проблем.

Актуальность работы профессор РУДН Энрике Эррера-Вьедма описывает следующим образом: «С развитием информационных технологий все большее число лиц участвуют в принятии решений. Поэтому LSGDM [Large-scale group decision making - Масштабное групповое принятие решений. Прим. "НР"] стало „горячей точкой“ исследований. Участники в LCGDM представляют различные сферы интересов, поэтому консенсус занимает больше времени и требует модератора, который способен убедить экспертов приблизить свое мнение к консенсусу».

На основе робастной оптимизации, области теории оптимизации, математики предложили в данном случае оптимизировать или изменить межличностные связи участников. Ученые предложили разделить экспертов, задействованных в принятии решений, на кластеры. Деление зависело от степени доверия экспертов между собой и близости их взаимоотношений.

Далее, внутри кластера формировалось общее мнение экспертов. Ученые выбирали тот кластер, в котором мнение наиболее сильно отличается от остальных, и корректировали его. Такие корректировки продолжались до тех пор, пока не достигался консенсус. При этом, для математиков было не важно, каким образом корректировалось мнение группы внутри кластера. Единственный показатель, на который они ориентировались – «цена» переговоров – ресурсы, которые на это тратились (время, деньги и проч.).

Ученым также удалось успешно протестировать модель на примере Уханя, где после вспышки COVID-19 администрации рынка пришлось принимать решение о его закрытии с последующей компенсацией продавцам. Математики выбрали и разбили на кластеры 20 продавцов, в зависимости от их мнений, местоположения торговой точки и других факторов. Участникам переговоров удалось добиться консенсуса за три шага. Компенсация, с которой все согласились, составила 880 юаней, а владельца рынка «цена» переговоров была минимальной в соотношении с другими существующими алгоритмами.

 

Исследование: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0020025520307787

Иллюстрация: https://paramitacenter.ru/sites/default/files/2_3.jpg

Источник: www.rudn.ru

LSGDM достижение консенсуса принятие решений рудн

Назад

Социальные сети

Комментарии

Авторизуйтесь, чтобы оставить комментарий

Информация предоставлена Информационным агентством "Научная Россия". Свидетельство о регистрации СМИ: ИА № ФС77-62580, выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций 31 июля 2015 года.