复杂性科学理论视角下的群决策分析模型

复杂性科学理论视角下的群决策分析模型

目前，已经有200多年的历史了，在研究其基本理论和方法方面取得了一些成果。例如，在理论上，科学家们先后提出了社会选择理论、群体偏好理论、群体效率理论、集体行为决策理论、博弈理论和模糊决策理论。在研究方法上，科学家主要关注群体信息的偏好集合，尤其是基于语言形式的偏好集合、模糊偏好关系的集合以及各种偏好信息的形式集合。而对复杂群决策问题的研究还刚刚起步,需要研究的内容还很多,诸如复杂背景下的群决策过程与模型,群决策模式的选择与设计,网络环境下的群决策支持系统构建等,但不论是哪类问题,首先必须弄清复杂群决策系统的性质以及决策机理。本文正是基于上述研究背景,尝试从复杂性科学尤其是复杂适应系统的理论出发,对复杂群决策系统的适应性性质及其决策机理进行剖析和研究,从而为群决策问题的研究提供一种新的研究视角与思路。研究结论对于复杂群决策系统在决策机制设计、过程模式处理、群决策支持系统构建等方面都具有方法论的指导意义。1复杂适应的一般特征许多系统都具有复杂适应系统的特点,特别是有人参与的系统,像群决策系统更是一种典型的复杂适应系统,因为它具备复杂适应系统的四个典型特征、三个机制和其他一些适应性表现。1.1cas的复杂性复杂适应系统(ComplexAdaptiveSystem,简称CAS)是霍兰(Holland)于1994年圣菲研究所成立十周年之际提出的。复杂适应系统一般都具有通用的4个特性即聚集(Aggregation)、非线性(Nonlinear)、流(Flows)和多样性(Diversity)以及3个机制即标识(Tagging)、内部模型(InternalModel)和积木机制(BuildingBlocks),复杂适应系统的其它特性和机制都可以通过这4个基本特性和3个机制以不同的方式组合而成。该理论的核心思想是适应性造就复杂性,即CAS的复杂性起源于个体的适应性。CAS理论的提出对于我们进一步认识、理解、管理与控制复杂系统群决策系统提供了新的研究视角。1.2复杂群体决策系统的四个适应性特征(1)复杂群决策系统可以将构成复杂群决策系统的成员要素或决策者称为“自适应主体”(AdaptiveAgent)。复杂群决策系统自适应主体,是指单个主体能够与环境及其它主体进行交流,在这种交流的过程中“学习”或“积累经验”,并根据经验改变其结构和行为方式。自适应主体不仅具有感知、反应、智能和学习能力,他还具有自身的有目的性、主动性和积极性。正是“自适应主体”这种有目的的活动使其能够在与环境的交流互动中有“目的”、有“方向”地改变自己原有的行为方式和结构,以更好地适应环境,争取最大的生存空间和延续自身的利益。复杂群决策系统是非常典型的适应系统。一方面,决策者即自适应主体通过某种组织形式聚集成为上层的主体,上层的主体又能够聚集成为更上层的主体,组成复杂适应系统典型的层级结构。这些适应主体聚集在一起能够形成复杂群决策系统的子系统,进而形成具有一定决策能力的集合;另一方面,决策主体在交互地“学习”和“积累经验”的过程中,各主体不断地调整其结构和行为方式,以适应环境的变化。虽然复杂群决策系统是由不同决策主体集合构成,但是它绝非是一种静态的策略集合,而是一个开放的动态系统。(2)非线性相互作用复杂群决策系统的非线性是指决策主体以及各子系统的行为不是简单地叠加成为整个系统的行为,决策主体以及各子系统之间通过相互影响,相互耦合,一个变量的微小变化对其他变量具有不成比例、甚至无法预测的影响。这主要体现在两个方面:首先是构成复杂群决策系统的成员要素,即主体或决策者的思想和决策能力,不具有加和性。很多创新性的方案通常都是群体智慧的结果,但组成群体中的个体未必个个是思想丰富、决策能力很强的人。之所以会出现这种群体智慧的增值效果,就在于决策成员的思想在决策过程中产生的非线性,进而使得群决策能力非线性提升。在非线性相互作用下,各种思想相互作用,密不可分,相互之间有了协同作用,表现出了强烈的整体行为。其次,在复杂群决策系统中通常都是由许多子系统组成,各子系统之间,不同层次的子系统之间相互关联,相互制约,以某种或多种方式发生着复杂的非线性相互作用。如复杂群决策系统中的多层次组织结构,在每一层次上的组织都构成一个子系统,各子系统之间有着广泛而紧密的联系,构成一个复杂网络。构成复杂群决策系统的各子系统具有自身的特点,每个子系统的变化都会受到其他子系统变化的影响,并会引起不同子系统之间的相互作用,而且这种作用是非线性的。(3)交换渠道的多样性流是指在个体与环境,以及个体与个体之间存在着物质流、能量流和信息流。系统越是复杂,信息、能量和物质交换就越频繁,各种流也就越错综复杂。这种流的渠道是否通畅,迅速到什么程度,都直接影响系统的演化过程。另外,流可以看成是一种资源,是有方向的,可以导致沿着该方向的一方资源价值的增值。在复杂群决策系统中,决策主体与环境之间,以及主体相互之间,存在着信息流,这些流的渠道是否通畅,直接影响到决策的效果。(4)环境对策主体的影响复杂群决策系统的构成主体和它们的行为方式具有多样性的特征。复杂群决策系统的多样性是一个动态模式,是决策主体与环境之间不断适应的结果。每一次新的适应都为进一步的相互作用和新的生态位开辟了可能。多样性是复杂群决策系统能保持动态稳定的特征,不论复杂群决策系统整体还是构成该系统的子系统内都存在着不同层次的多样性。复杂群决策系统的多样性并不仅仅表现为彼此之间的不同,而往往是系统内部不同决策主体之间相互作用的结果。1.3复杂群决策系统的三个机制(1)建立互补机制,发挥决策主体的作用在复杂群决策系统中,并非所有的决策主体都可以聚集在一起,只有那些符合互补条件、有利于完成共同目标、具有合作精神的决策主体,才存在着这种聚集关系。而这种共同的功能需要赋予一种可以辨认的形式,该形式即是标识。(2)复杂适应的子系统模型复杂适应系统是由若干层次的要素和子系统构成的,每个层次可视为一个内部模型,它会与模型外部发生关系。在构造复杂适应系统时,可以将描述其属性的指标体系合理组合、搭配,从而构建出所需要的各种子系统模型。复杂群决策系统的决策主体在决策的过程中为了体现自身的决策价值,都具有预知环境变化、调整自身行为的能力,它们在适应环境、对外在刺激做出反应时都有其独特的内部机制和决策模式,也就是具有自己的内部模型。(3)重新组合内部模型复杂系统由若干个简单个体构成,在新个体的基础上会形成更复杂的个体。复杂系统常常是相对简单的一些部分通过改变组合方式而形成的。因此,事实上的复杂性往往不在于积木块的多少和大小,而在于原有构筑块重新组合的方式。积木块其实就是子系统已经建立起的稳态。在很多情况下,旧的内部模型常常扮演构件的角色,通过重新组合而生成新的内部模型。霍兰认为,如果一个基因群有足够的统一性和稳定性,这个基因群通常就可作为更大的基因群的构筑块。复杂适应系统中某一个层次上突现出来的内部模型稳态,作为更高层次上的一个构件,参与其他构件之间的相互作用与耦合。复杂群决策系统常常是在一些相对简单的部件的基础上通过改变它们的组合方式而形成的,这些积木块包括决策主体、方案集合、方法集合、决策规则等。1.4复杂群决策系统的特点复杂群决策系统是一类典型的复杂适应系统,它除了具有一般复杂适应系统所具备的四个特征和三个机制外,其复杂适应性还体现在以下几个方面:(1)复杂群决策系统的一个主要适应性特征是协同性。各决策主体在决策的过程中,为了完成决策目标,必须在信息、组织结构、管理等方面实现协同,以实现群体的最大合力。(2)复杂群决策系统能够产生突现性。复杂群决策系统的突现性是指决策群体在一定的决策环境中,各决策主体通过相互作用,从而使群体决策能力与绩效远远超出同样数目的个人决策能力与绩效之和。复杂适应系统理论认为,能够产生突现现象的系统不一定都是复杂适应系统,但复杂适应系统一定会有突现现象发生。复杂群决策系统各决策主体通过不断寻求相互适应和自我完善而超越了自身,突现出群体决策的增效性。(3)复杂群决策系统是一开放系统。开放系统是指与外界有能量、物质和信息交换的系统。所谓交换是指系统一方面从其周围环境中得到(输入)物质、能量和信息,另一方面又向环境释放(输出)物质、能量和信息。通常封闭系统没有复杂性,复杂性必定源于开放系统,因为开放系统与环境有着物质、能量、信息和知识的交换。在复杂群决策系统中,决策主体与其所处的外部环境有着密切的联系与交往,通过与环境的相互作用,不断从环境中进行信息、知识等交换,不断提高自身的决策能力水平。2复杂群体评价体系的评价机制2.1决策主体行为规则生成机理复杂性科学的最大贡献在于研究系统的方法从还原论到整体论的改变,重点探究系统的整体性质以及此种性质何以出现也即产生的机理是什么?对于一个具体系统而言,如复杂群决策系统的一个重要整体特性就是突现性。我们关注的问题是复杂群决策系统的这种突现性产生的决策机理是什么,如何对其进行管理与控制。在复杂群决策系统中,单个决策主体的行为改变,只是局部的行为,这种局部行为必须通过多决策主体间的相互作用、相互影响,才能形成复杂的群决策系统,从而产生突现现象,实现群体决策的增效能力。根据复杂适应系统的观点,复杂群决策系统产生突现性的根本原因在于系统的受限生成过程,这一过程描述如下:首先,参与决策的每一主体根据输入的信息做出某种反应,对输入进行处理并产生最终的输出行为。当然,对每一个决策者或主体来说,都存在多个输入和多个输出的可能;其次,多个决策主体通过相互作用而连接成网络模型,这个网络就是通常所说的受限生成过程。由于决策主体在决策过程中,都在一定的约束条件下进行,因此,决策主体间的选择性相互作用就制约着网络的生成或消亡;再其次,决策主体一旦通过相互作用连接成网络,就会在一定的决策规则下生成所有可能性集合。由此,受限生成过程就存在各种可能的状态;最后,不同的决策主体通过相互作用产生受限生成过程,新的受限生成过程再通过相互作用生成更加复杂的受限生成过程,如此反复,直到生成期望的结果。假设复杂群决策系统的决策主体用Ai(i=1,2,…,n)表示,决策主体状态用S表示,S1,S2,…,Sm表示状态集合,另外,决策主体的状态转换函数用f:I×S表示。如果系统中某个决策主体Ai有k个输入,其对应的k个输入值为I1,I2,…,Ik,则转换函数可以定义为:f:I×S→S或按定义展开,即f:(I1×I2…×Ik)×S→S,令S(t)为t时刻决策主体的状态,Ij(t)为t时刻输入j的输入值,那么决策主体的决策活动——机制在一段时间内的行为由转换函数f按下面的公式确定:f(S(t+1))=f(I1(t),I2(t),⋯,Ik(t),S(t))f(S(t+1))=f(Ι1(t),Ι2(t),⋯,Ιk(t),S(t))也就是说,f根据决策主体在t时刻的状态赋值和输入(I1(t),I2(t),…,Ik(t))来决定决策主体在下一时刻即t+1时刻的状态S(t+1)。如果给出t+1时刻时的输入(I1(t+1),I2(t+1),…,Ik(t+1)),则可以利用函数f推导出决策主体在t+2时刻的状态S(t+2)。依此类推,在组合序列I(t),I(t+1),I(t+2),…的影响下,反复使用函数f就可以生成连续状态。当然,群体决策的过程不只是一个决策者,它是由众多互相影响和制约的多决策主体构成,根据单个决策主体的行为规则生成机理,可以推导多决策主体在输入和输出的相互作用过程,由于这些决策主体输入和输出的变化,引起决策主体的行为规则改变,产生若干个受限生成过程,从而使群决策系统的整体状态和功能发生转移。复杂群决策系统的多决策主体间通过限制性输入和输出的相互作用,引起系统状态的变化,从而发生突现现象。3信息共享的必要性如何基于复杂群决策系统的突现性以及产生机理的认识,诱导复杂群决策系统的决策主体在适度的规模、适当的结构及一定的外部环境下产生我们希望的突现结果。本文主要从以下三个方面进行分析。首先,突现的本质是整体具有而部分不具有的东西。突现的本质要求复杂群决策系统的协同管理具有很好的增效性。理论上讲,任何系统都有可能产生增效性,但只有合作良好的群体组织才有能力、有可能远远超过同样数目个体能力的总和,此外,还须充分利用信息优势,才能充分地综合利用群体的经验和智慧、掌握所有必要的信息,以应对面临的所有无法预测的问题。所以突现要求复杂群决策系统的内外部都要有良好的信息交流和沟通,要求有一个先进的信息技术平台作为支撑;同时突现还要求复杂群决策系统的成员都能进行良好的合作,基于群体的整体利益形成一种协同的工作方式。其次,虽然一切突现现象归根结底是元素效应、规模效应、结构效应以及环境效应等,即系统的组成部分相互作用造成的效应,但是突现的来源可具体归为元素(主体)、组织结构、外部环境和信息四个来源。这就要求复杂群决策系统协同管理要在决策人员选择、组织等方面基于决策的目标进行,而非漫无边际地开展工作。结构决定着一个系统的效用大小,基于突现的复杂群决策系统协同管理应该有一个科学的系统结构。在外部环境方面,突现要求复杂群决策系统与系统环境及其他组织的管理控制系统有一个很好的匹配,相互能协同工作。突现必定与信息有关,因为只有信息是不守恒的,可以共享,可以增值。从信息角度刻画整体与部分关系的特征都是非加和性的。突现要求复杂群决策系统是一个能进行信息共享、增值信息的系统。最后,在现实的决策实践中存在着多维度决策组织,多维度决策组织协同管理主体(如员工个体、部门、团队等)都是智能体,具有适应学习能力即所谓的适应学习特性。由于决策主体所处环境的变化,及各种利益冲突的改变所引起的决策主体决策输