·30· 智能系统学报 第2卷 属性集，以上述F=fF,Fa,Fm}为信息函数集 设s(U,ao)=MAX1(s(U,a),设定一个 而得到的信息系统CS=(P,A,)称为多事件群体 阈值(s),c(s的取值必须保证决策态度的唯一性 冲突模型 即不出现既支持又反对的情况，一般的，(0.5. 例1设某联盟竞选主席，有3个候选者a、b、 如果s(U,ao)≥E(s)时，称Agent群体U,关 c该联盟有6个党派，各党派分别组织一个代表团 于事件集合A具有明确态度 来参与选举投票，分别为U1、U2、U、U4、Us、U6.其 如果s(U,am)<E(s时，称Agent群体U关 中U1、U2、U3、UU5和U6分别由10、20、15、20、5 于事件集合A不具有明确态度」 和20个代表组成.每个党派作为一个整体表决自己 给定阈值6>0，定义信息函数集合B={B 的态度，但不排除党派内有分歧，因为每个代表都是 B2,,Bam}如下： 一个Agent,具有自主性，针对该事件各个党派的初 步意向结果可以由下述的初步内部表决模型表示 如果Agent群体U,关于事件集合A有明确的 在最初一轮调查中，由各个群体中关于事件（候选 态度，即s(U,)≥e(s,则B。(U,)=1, 人)集合{a,b,c态度可以得到相应多事件群体冲突 B,(U)=-1,其中a∈Ay0 初始模型CS,如图1所示. 如果U,关于事件集合A不具明确态度，即s (U,ao)<es),则B,(U)=0(1≤l. a total U 6 10 定义3中立群体计算模型：以群体Agent集 U2 4 12 20 合2=U1,U,Um}为论域，以A为属性集合，以 U3 5 5 15 上述定义的B={Ba,Ba,Bm}为信息函数集合 J 20 的三元组CS(6)=(2,A,B到称为基于参数6的多 Ua 10 Us o 0 事件冲突中立Agent群体模型.其中对应于在事件 15 Us 8 4 20 集合A中取值全为“o”"的Aget群体称为给定冲突 局势中的“中立”群体(neutrality group) 图1冲突初始模型CS0 在例1中，若设6=0.5，则得到基于6=0.5 Fig 1 Initial model CSo of conflict 的各多事件群体冲突模型CS10.5)=(2,A,B如 2.2中立Agent群体模型 图3所示 多事件群体冲突模型CS=(P,A,)中，群体 U,关于事件a支持度s(U,a)定义为 s(U:,a)=Fa(U:)/U:, -1 s(U,a)表示该Agent群体U,中对事件a,持支持 U 1 1 -1 态度的成员数在U,的Agent总数中所占比重， 在例1中，由群体冲突模型CS得到群体关于 U3 0 0 0 各个事件支持度如图2所示 Ua 1 -1 b total Us -1 U 0.6 03 01 10 U2 02 0.6 0.2 20 Us 0 0 U3 0.333 0.333 0.333 15 图3多事件群体冲突模型CS(0.5) Ua 0.55 0.2 0.25 0 Fig 3 Model of groups conflict with multrevents Us 0.666 0 0.333 15 由图3可知，U、U6的态度在当前冲突局势中 Us 0.4 0.2 04 20 是不明确的，可以看做是在所考虑冲突局势内的“中 图2群体关于事件支持度 立”群体，是冲突双方都竭力“争夺”的目标.对于中 Fig 2 Support to events of groups 立Agent群体，可以根据其自身本来的“品质"”和外 界对它们的影响来预测其在未来局势中可能的发展 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net属性集 ,以上述 F = { Fa1 , Fa2 , …, Fan }为信息函数集 而得到的信息系统 CS0 = (Ω, A , F) 称为多事件群体 冲突模型. 例 1 设某联盟竞选主席 ,有 3 个候选者 a、b、 c. 该联盟有 6 个党派 ,各党派分别组织一个代表团 来参与选举投票 ,分别为 U1 、U2 、U3 、U4 、U5 、U6 . 其 中 U1 、U2 、U3 、U4 、U5 和 U6 分别由 10、20、15、20、5 和 20 个代表组成. 每个党派作为一个整体表决自己 的态度 ,但不排除党派内有分歧 ,因为每个代表都是 一个 Agent ,具有自主性 ,针对该事件各个党派的初 步意向结果可以由下述的初步内部表决模型表示. 在最初一轮调查中 ,由各个群体中关于事件 (候选 人) 集合{ a , b, c}态度可以得到相应多事件群体冲突 初始模型 CS0 ,如图 1 所示. a b c total U1 6 3 1 10 U2 4 12 4 20 U3 5 5 5 15 U4 10 5 5 20 U5 10 0 5 15 U6 8 4 8 20 图 1 冲突初始模型 CS0 Fig11 Initial model CS0 of conflict 212 中立 Agent 群体模型 多事件群体冲突模型 CS0 = (Ω, A , F) 中 ,群体 Ui 关于事件 aj 支持度 s (Ui , aj) 定义为 s(Ui , aj) = Faj (Ui) / | Ui | , s(Ui , aj) 表示该 Agent 群体 U j 中对事件 aj 持支持 态度的成员数在 Ui 的 Agent 总数中所占比重. 在例 1 中 ,由群体冲突模型 CS0 得到群体关于 各个事件支持度如图 2 所示. a b c total U1 016 013 011 10 U2 012 016 012 20 U3 01333 01333 01333 15 U4 0155 012 0125 20 U5 01666 0 01333 15 U6 014 012 014 20 图 2 群体关于事件支持度 Fig12 Support to events of groups 设 s(Ui , aj0 ) = MAX1 ≤j ≤n (s(Ui , aj) ) ,设定一个 阈值ε(s) ,ε(s) 的取值必须保证决策态度的唯一性 , 即不出现既支持又反对的情况 ,一般的 ,ε(s) ≥015. 如果 s(Ui , aj0 ) ≥ε(s) 时 ,称 Agent 群体 U j 关 于事件集合 A 具有明确态度. 如果 s(Ui , aj0 ) <ε(s) 时 ,称 Agent 群体 U j 关 于事件集合 A 不具有明确态度. 给定阈值ε0 > 0 ,定义信息函数集合 B = { Ba1 , Ba2 , …, Ban }如下 : 如果 Agent 群体 Ui 关于事件集合 A 有明确的 态度 , 即 s ( Ui , aj 0 ) ≥ε( s) , 则 Ba j 0 ( Ui ) = 1 , Ba j (Ui) = - 1 ,其中 aj ∈A ∧j ≠j0 . 如果 U j 关于事件集合 A 不具明确态度 , 即 s (Ui , aj 0 ) <ε(s) ,则 Ba j (Ui) = 0 (1 ≤j ≤n) . 定义 3 中立群体计算模型 :以群体 Agent 集 合Ω= { U1 ,U2 , …,Un }为论域 ,以 A 为属性集合 ,以 上述定义的 B = { Ba1 , Ba2 , …, Ban } 为信息函数集合 的三元组 CS1 (ε0 ) = (Ω, A , B) 称为基于参数ε0 的多 事件冲突中立 Agent 群体模型. 其中对应于在事件 集合 A 中取值全为“0”的 Agent 群体称为给定冲突 局势中的“中立”群体(neutrality group) . 在例 1 中 ,若设ε0 = 015 ,则得到基于ε0 = 015 的各多事件群体冲突模型 CS1 (015) = (Ω, A , B) 如 图 3 所示. a b c U1 1 - 1 - 1 U2 - 1 1 - 1 U3 0 0 0 U4 1 - 1 - 1 U5 1 - 1 - 1 U6 0 0 0 图 3 多事件群体冲突模型 CS1 (015) Fig13 Model of groups conflict with multi2events 由图 3 可知 ,U3 、U6 的态度在当前冲突局势中 是不明确的 ,可以看做是在所考虑冲突局势内的“中 立”群体 ,是冲突双方都竭力“争夺”的目标. 对于中 立 Agent 群体 ,可以根据其自身本来的“品质”和外 界对它们的影响来预测其在未来局势中可能的发展 · 03 · 智 能 系 统 学 报 第 2 卷