营销多渠道合作交互式决策方法分析

刘雪瑜

科学选择合适的市场营销渠道是很多企业面临的一个重要决策问题，需要集结群体智慧才能够选择优秀的渠道合作伙伴。目前，有关渠道选择问题的研究文献主要偏重静态决策，较少涉及到动态群体决策。在动态决策中，不仅考虑如何将个体偏好或信息集结，还要考虑在集结过程中个体偏好可能发生变化。

一、研究思路和方法

交互式群体决策方法是一般群体决策研究的深化与延伸，交互式群体决策的研究是基于一般群体决策研究的基本框架、研究方法与研究成果，同时考虑交互式决策中决策者偏好与决策信息的变动，以形成新的研究成果。遵循这一思路，以一般群体决策研究的相关理论与成果为基础，结合运筹学、优化理论、效用理论等相关理论知识，研究了决策矩阵与属性权重分别集结与整体集结两种形式下的交互式决策方法，并重点针对渠道选择问题进行实证研究。

王丹力提出当专家群体研讨形成了一些定性的方案之后，用群体一致性算法，使专家群体的思维逐渐趋于收敛。陈建中建立了一种多轮交互逐步逼近满意解的多属性群体决策的综合方法，对决策方案采用扩展的TOPSIS法进行定性评价排序，以克服一类难以建立解析模型，分析求解困难的多属性群决策问题。徐泽水、周宏安提出一种基于方案达成度和综合度的交互式决策方法，并通过对方案达成度和综合度的给定和修正来实现人机交互决策。杜元伟基于和谐思想分别从最小化认知分歧和最大化系统和则度的技术视角构建了用于提取最优属性价值的谐则模型与和则模型。刘鹏考虑判断矩阵的一致性和相似性来确定专家动态权重，并以共识度水平作为判断交互式决策是否终止的依据。

徐泽水基于群体互补判断矩阵与个体拓展互补判断矩阵之间的偏离阈值同决策者进行交互，使得决策者的意见尽可能协调一致。邸强利用矩阵元素间的可达性关系来确定残缺元素并与决策者进行交互。雷丽彩基于不确定多属性群决策理论的研究视角，分别利用交互式的线性规划模型和优化原理求解属性权重和专家权重。杨晓段等在德尔菲法基础上，建立了一种优化搜索机制，以专家一次性给出的原始意见为基础，构建专家意见集成的优化搜索模型，利用计算机的信息处理能力求解，获得既满足一致性要求，又具有一定可信度指标的结论。张欣莉以目标满意度函数为基础，以欧式距离构造系统总体协调度函数，提出一种改进的交互式多目标决策方法。Herrera通过测度个体决策结果与群体决策结果中方案排序的序数一致性，来引导交互过程使一致性程度不断提高。该算法能够通过反馈机制来自动的支持一致性过程，对于指导交互过程使其尽快实现一致程度最大化有较好的指导。Chuu构建了一个供应链柔性管理的群决策模型，根据群决策结果与个体结果的一致程度来决定哪些专家需要对其评价矩阵做出改变。Jae Kyeong Kim针对区间数残缺信息的多准则群决策问题提出了一个交互式群决策支持系统。在进行个体决策信息的集结后，将处于群效用范围“边缘”的决策者挑选出来，由其对其初始信息进行修改。Mahdi Bashiri提出一种交互方法，利用定性数据来确定属性权重并对方案排序。

对于交互条件的研究，Pang等人在决策者具有不同偏好形式的情况下，转化为同一种偏好形式后对其进行集结，并提出了consistency、closeness以及uniformity三种一致性衡量函数。Su等人研究了动态模糊多准则群决策情形下，使用DIFWA算子集结了个体偏好，然后用HWA算子来集结个体贴近度，然后用斯皮尔曼相关系数来衡量个体决策与群体决策的一致性。

上述文献对于丰富群决策理论有着重要的参考价值。在集结过程中，需要决策者根据交互结果对其偏好或决策信息进行调整，使得决策者偏好或决策信息随着时间发生变化；另外，决策者偏好或信息的调整是以上一阶段信息集结的结果为参考依据的，不是随意调整，因此决策者偏好与决策信息的变化是有前后关联的。交互式群体决策由于专家参与到决策信息的集结过程中来，而不仅是作为决策信息的提供者，而且充分考虑了专家之间信息的交流，可以保证决策者之间通过沟通来将问题与方案进行深入的阐述，因而更有利于得到科学可靠的结果。

二、主要研究内容

1、信息分别集结模式下的交互式群决策方法及应用

针对同一决策者在建立决策矩阵和确定属性权重方面表现的能力水平和重要性差异，基于每个决策者的偏好与其他决策者偏好之间的相似程度来确定决策者权重，体现在属性权重集结和决策矩阵集结时分别采取不同的决策者权重，設计基于信息分别集结的交互式群决策方法。由于决策判断并不是一次就能够实现群体一致性，也可能存在个别决策者与群体的意见之间的分歧过大，导致最终的群体决策结果并不能让决策者接受。基于渠道合作伙伴选择问题进行实证研究。

在决策者权重与属性权重都未知情况下，每个决策者都会给出各自的决策矩阵与属性权重判断，其中决策矩阵体现了对方案属性值的评价，属性权重体现对属性重要性的评价。由于决策者知识结构、经验技能等方面的差异导致决策矩阵与确定属性权重的能力或重要性可能不同，因而对决策矩阵与属性权重进行集结时，就需要考虑采用不同的决策者权重。

2、信息整体集结模式下交互式群决策方法及应用

属性权重未知且所有决策者都认同所求权重值的情况下，利用数学规划理论，构建了个体决策者最满意和最不满意的赋权模型。以个体决策者对群体决策结果最不满意的情况为参考点，以个体决策者对群体决策结果最满意的情况为理想点，定义了决策者满意度的表达式。基于设定的决策者“满意度”的概念，构建了基于专家满意度的多准则群决策问题解决模型。

该模型要求，群体决策结果应当在满足每个决策者最低满意度的基础上，实现整体的满意度水平最高。通过设计主观确定权重的决策环境，进行市场渠道伙伴选择的仿真模拟，为相关企业选择渠道伙伴提供理论指导。

三、本研究创新之处

（1）基于个体决策者权重和判断矩阵信息分别集结状况下的群体信息融合结果，提出了群体一致性测度模型，并构建了交互式调整方法，给出了具体求解步骤。

（2）深入刻画了决策者满意度概念，构建了个体决策者最满意和最不满意的赋权模型，定义了满意度函数的表达式，以满意度来衡量决策者对决策结果的认可程度。

四、信息集结模式可以有两种

当决策矩阵与属性权重分别集结，作为群体决策方法，则决策矩阵与属性权重进行交互式群决策方法。那么统为信息分别集结模式的交互式群决策方法；按照满意度理论与满意度函数，基于满意度的交互式群决策方法，为信息整体集结模式的交互式群决策方法。

理论研究框架如下

在多渠道合作决策工作中的交互方法影响

多渠道合作决策参考变量复杂，各变量相关因素分散且庞大，若力求决策时间、决策准确性，交互方法必须严谨、合作，且权重统一致，这对于决策的准确性起到关键性作用。

本文为在研课题《面向营销渠道合作方选择的交互式群决策方法研究》成果发表文章，课题编号：2013SJD630055。