决策者在现实活动中难以达到完全理性。决策作为个体对客观事物进行主观判断的过程,难免存在个体偏好及相互影响。尤其在以专家群决策为例的小世界网络中,人与人之间互动性的提高,意见容易受到周围环境中其他人的偏好,行为或社会群体选择趋势的影响。决策者之间的信任关系是影响团队决策的重要因素。利用他人的经验可以减少互动带来的高风险和不确定性。本文提出了一种基于不确定偏好关系的社交网络共识信任决策模型,从内部微观的角度来看,使用偏好关系作为决策者表达意见的工具;从外部宏观角度,将决策者之间的信任与关联纳入群决策情境。文章研究内容如下:(1)决策系统的内部不确定性:以不确定性偏好的形式给出决策的个人判断信息。在决策过程中,专家很难根据可用信息给出准确的评估值,并且更容易给出用于成对比较方案的评估信息。因此,本文使用不确定的偏好关系来表示各种因素的成对比较结果。此外,由于客观世界的复杂性和人们知识结构和认知能力的不同,决策者给出的判断信息的一致性程度不同。判断信息的一致性在一定程度上反应了决策者相关方面的知识能力,所以本文以决策者所对应的一致性指标来刻画他们相关方面的知识能力。(2)决策系统的外部不确定性:基于信任理论,提出了一种考虑决策者之间信任关系的群体共识决策方法。依据信任特点,将信任分为直接信任和间接信任,提出了一种基于直接信任和间接信任的综合评价指标,可以衡量决策系统中每个人的信任程度。(3)决策信息集结:聚合信任指数和一致性指数,获得每个决策者的新权重,并定义了加权群共识矩阵,在此基础上提出考虑不确定偏好关系的社会网络共识信任决策建模研究,用以集结专家信息和对方案进行排序。最后,介绍了基于不确定偏好关系的社交网络中共识信任确定的过程和步骤,并通过算例说明了其流程,并为该方法的应用提供了参考。针对依赖于专家经验数据的非决定性现象,本文提出的模型不仅符合决策者的认知心理,反映决策者的有限理性、决策环境复杂等因素,还可以充分表征偏好信息,解决了区间偏好信息计算的失真问题,为群共识决策研究提供了一种新的方法。