近期，我校智慧决策与优化团队在计算机科学与人工智能领域顶级期刊《Information Fusion》（中科院一区TOP期刊，IF为18.6）发表大群体决策与优化的最新研究成果。我校为论文第一单位，微电子与数据科学学院2021级硕士研究生姜继存为第一作者，刘小弟副教授和南通大学丁卫平教授为共同通讯作者。

随着社会的快速发展，重大突发事件在人类社会中的发生次数逐渐增多，伴随着很强的不确定性和随机性，导致传统的应急决策方法无法满足现实需求，大群体应急决策逐渐成为解决此类问题的有效方法。然而，现有的大群体决策方法通常只采用单一的模型来处理相关问题，无法全面评估其不确定性和随机性。

（云模型示意图）

（偏差相关系数随机模拟）

（不同参数选择下的剪影系数）

（不同决策方法的排序比较）

为了有效处理大群体应急决策问题，团队提出一种概率犹豫模糊集成云模型，从主观上体现决策者的不确定性，从客观上处理决策问题的随机性，并结合改进的概率犹豫模糊相关系数聚类方法和社会网络信任传播模型解决城市洪涝应急方案选择问题。改进的概率犹豫模糊相关系数可以克服传统相关系数区分度不高的问题，降低信息聚类失效的风险；基于概率犹豫模糊集成云的社会网络信任传播模型不仅实现了信任信息在决策活动中的有效传播，还可以进一步挖掘信任信息的不确定性对其传播的影响，提高决策结果的可信度。实验结果表明，本文方法的决策机制可以有效降低大群体应急决策的复杂度，充分考虑信息的不确定性和随机性对决策结果的影响，为解决现实生活中相关问题提供了科学有效的思路。

上述研究工作得到了国家社会科学基金、国家自然科学基金、教育部人文社科项目、安徽省自然科学基金等项目支持。

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1566253523003780

（撰稿：张世涛 审核：杨二光 张苒 王菁）