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一、引言

A. 研究背景

在应急决策过程中，由于存在大量的不确定性和模糊性因素，使得决策结果的准确性和效率性受到了挑战。而针对大群体的应急决策问题，由于参与者众多，偏好信息复杂，决策效率更是面临着巨大的挑战。因此，研究如何在现有的模糊偏好环境下提高大群体应急决策的效率具有重要的理论和实际意义。

B. 研究目的

本文旨在提出一种基于DEA交叉效率与冗余信息识别的大群体应急决策方法，以解决现有模糊偏好环境下的决策效率不足的问题。通过构建产出倾向的DEA模型和中立型DEA交叉效率评估模型，分别用于求解具有完全加性一致性和不具有完全加性一致性的模糊偏好关系的排序权重。接着，根据模糊偏好关系及其排序权重构建基于相容性测度的群体平方相容性模型，以度量大群体偏好信息的合理性和重要性，并通过筛选模型最优解中的零值分量实现冗余信息的识别。最后，通过集成DEA交叉效率与冗余信息识别，建立了一种适用于大群体应急决策的方法，以提高决策效率。

C. 文章结构

本文共分八个部分。引言部分主要介绍了研究的背景和目的，并给出了研究的结构。第二部分介绍了DEA模型的构建，包括产出倾向的DEA模型和中立型DEA交叉效率评估模型。第三部分阐述了模糊偏好关系的排序权重求解方法，包括具有完全加性一致性和不具有完全加性一致性的模糊偏好关系。第四部分介绍了群体平方相容性模型的构建，包括基于相容性测度的群体平方相容性模型和冗余信息的识别方法。第五部分详细介绍了大群体应急决策方法的建立，包括集成DEA交叉效率与冗余信息识别的方法步骤。第六部分通过案例分析验证了该方法的有效性。第七部分对比分析了该方法与传统方法的差异，并讨论了其优势和不足之处。最后，第八部分总结了本文的研究内容，并展望了未来的研究方向。

通过本文的研究，我们可以提供一种有效的大群体应急决策方法，以提高决策效率，并为实际应急决策提供决策支持和参考。二、DEA模型的构建

A. 产出倾向的DEA模型

产出倾向的DEA模型是本文提出的大群体应急决策方法的核心模型之一。该模型旨在求解具有完全加性一致性的模糊偏好关系的排序权重。具体步骤如下：

1. 确定决策指标和决策单元：首先，确定参与决策的指标，即决策指标集合X={x1,x2,...,xn}，其中xi代表第i个决策指标。同时，确定参与决策的单元集合Y={y1,y2,...,ym}，其中yi代表第i个决策单元。

2. 构建评价矩阵：将决策指标按照模糊偏好关系转化为评价矩阵R=[rij]，其中rij表示第i个决策单元在第j个决策指标上的评价值。评价值可以由专家判断或者历史数据提供。

3. 确定权重向量：根据评价矩阵R，可以通过DEA模型计算得到权重向量W=[w1,w2,...,wm]，其中wi表示第i个决策单元的权重。

B. 中立型DEA交叉效率评估模型

中立型DEA交叉效率评估模型是为了求解不具有完全加性一致性的模糊偏好关系的排序权重。具体步骤如下：

1. 确定决策指标和决策单元：同样，确定参与决策的指标集合X和单元集合Y。

2. 构建评价矩阵：将决策指标按照模糊偏好关系转化为评价矩阵R。

3. 确定权重向量：利用中立型DEA模型计算得到权重向量W。

通过以上两个DEA模型的构建，可以求解出具有完全加性一致性和不具有完全加性一致性的模糊偏好关系的排序权重。这些排序权重可以用于度量大群体偏好信息的合理性和重要性。

[字数：211]三、模糊偏好关系的排序权重求解

A. 具有完全加性一致性的 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 息，并通过DEA交叉效率评估和冗余信息识别提高决策的准确性和有效性。同时，该方法还可以适用于不具有完全加性一致性的模糊偏好关系，提高了方法的适用性和灵活性。

然而，本文方法仍然存在一些不足之处。首先，方法的计算复杂度较高，需要对大量的数据进行处理和计算。其次，方法在处理多个决策者之间的冲突和矛盾时仍有待改进，需要进一步研究如何处理不同决策者之间的不一致性。

未来的研究可以从以下几个方面展开。首先，可以进一步优化方法的计算过程，提高计算效率。其次，可以考虑引入其他的决策评价指标，进一步提高决策的准确性和有效性。最后，可以研究如何处理不同决策者之间的不一致性，提高决策的一致性。

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