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基于Q-learning的专家权重优化与多级共识反馈决策

Q-learning-based expert weight optimization for multi-tiered consensus feedback decision-making
杜秀丽1a,1b
程伟龙1a,1b
高 星1a,1b
潘成胜2
吕亚娜1a,1b
1. 大连大学 a. 通信与网络重点实验室; b. 信息工程学院, 辽宁 大连 116622
2. 南京邮电大学 通信与网络技术国家工程研究中心, 南京 210023

摘要

针对动态复杂多属性决策环境下大规模异构专家群体共识达成效率低、权重分配不精准的问题,提出一种基于Q-learning的权重优化与多级共识反馈方法,旨在提升共识水平与决策质量。该方法通过将专家权重动态调整建模为马尔可夫决策过程,利用Q-learning实现权重自适应优化,并设计涵盖属性、方案、专家与群体四个层级的多级共识反馈机制,从而精准识别并协调不同来源的分歧。实验结果表明,该方法能够显著降低共识达成所需迭代次数,提升权重分配与专家专业度的匹配精度,并获得更可靠的方案排序结果,验证了其在大规模异构专家群体中的鲁棒性与计算效率。研究表明,所提方法为复杂多属性群体决策问题提供了有效的共识建模与决策支持工具。

基金项目

辽宁省教育厅项目(JYTMS20230377)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0243
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第2期

发布历史

[2025-10-27] 优先出版

引用本文

杜秀丽, 程伟龙, 高 星, 等. 基于Q-learning的专家权重优化与多级共识反馈决策 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0243. (Du Xiuli, Cheng Weilong, Gao Xing, et al. Q-learning-based expert weight optimization for multi-tiered consensus feedback decision-making [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0243. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

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