中国科技论文在线www.docin/week114 一个体决策的计算实验模型
翔
（西安交通大学管理学院，西安 710049）
摘要：现有体决策问题的研究文献大都采用实证研究或受试者实验的方法，这种方法具有
静态、一次性和不可重复的特点。本文从计算实验的角度，通过设置具体的任务环境，运用AgentBuilder 和 Java 软件构建了一个基于 Multi-Agent 的体决策原型模型。模型分析了
体规模、个体决策偏好和环境因素对体决策绩效的影响，对今后从计算组织学的角度研
究体决策问题具有一定的借鉴意义。
关键词：体决策；计算实验；决策绩效
中图分类号：C936
A Computational Experiment Model of Group
Decision-Making
Li Pengxiang
(The School of Management, Xi'an JiaoTong University, Xi'an 710049)
Abstract: Most of existing research literatures on group decision-making usually used empirical
research or experimental methods with subjects, these methods characterize of static, one-off and
non-repeatable. By using AgentBuilder tool and Java software in this paper, a MultiAgent-based
prototype model of group decision-making has been built in a specific task environment from the perspective of computational experiments. The influences of population size, individual
decision-making preference and environmental factors on performance of group decision making
have been examined in the model. This work can provide some references for future research in group decision-making from the perspective of computational organization theory.
Keywords:group decision-making; computational experiment; the performance of decision making
0引言
现有研究体决策问题的方法主要是经典的实证研究和受试者实验[1-3]。但在实际管理
研究中，许多颇具研究价值的管理问题采用实证方法具有一定的困难，甚至无法进行。或因
不易取得实证数据，或因成本高、周期长，致使研究工作在短期内无法开展。组织作为复杂
的社会经济系统，其管理问题常常牵扯到复杂性问题，比如适应性、非线性、多重反馈和涌
现行为等，这使通过了解要素或变量之间因果关系来解释系统行为的实证模式往往达不到预
期的效果；另一方面，社会经济系统的研究本身就与自然科学中的物理系统不同，它无法通
过重复实验的方法进行研究，这意味着许多管理问题因为缺乏像自然科学中经常使用的那种
实验手段而陷入困境[4]。在没有或很难获得实证数据的情况下，研究工作只能是“无米之炊”。
这些困难和不便具体表现为：
(1)难以获得有价值的实证数据，有时成本高昂；
(2)预调查必须反复多次，以改进和完善调查问卷；
(3)拓展已有的实证结果需要在接近的情景下重新实证；
(4)研究情景是无法重复；
(5)简单的因果关系无法解释组织的复杂性问题。
受试者实验虽然可以重复进行，但主要的困难是对体变量和情景变量的实际控制[3]。
除非体特征、任务类型、任务场合、支持工具与方法都能与研究假设的情景相一致，才能
基金项目：高等学校博士学科点专项科研基金新教师项目（20070698052）
作者简介：翔，（1964-），男，讲师，计算组织学，金融工程.E-mail:*****************.edu一个介于0至5之间的字符串是什么
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得出具有解释力的研究结果。
然而，采用计算组织学的观点，通过建立计算实验模型可以弥补上述两种研究方法的不
足。计算组织学的产生源于为研究复杂系统而提出的人工社会、计算实验和平行系统的思想
[5]
进行大量的可重复的实验工作，也就是计算实验的观点。虚拟系统的建立来源于现实系统，
但现实系统只是虚拟系统的一种可能结果。在现实系统中无法进行可重复的各种实验，但在
虚拟系统中可以针对现实中的研究问题进行反复实验。其实验的结果或结论可以用来指导对
现实系统的研究，或直接预测现实系统在未来的可能行为。
自1994年《计算组织理论》的出版标志着该学科的初步形成[6]。1995年《计算与数理
组织理论》杂志的创刊表明该领域的研究工作已经得到了学术界广泛认可。1988年《仿真
组织：机构与体的计算模型》一书正式出版[7]。2002年Carley作为该学科的创始人之一，
提出了“计算组织学(Computational Organization Science)”的概念，并阐明了其研究范式的强
大生命力[8]。计算实验模型的最大优点是实验可重复进行、环境变量易于控制、实验数据易
于采集。计算组织学的研究范式是针对现实世界中特定情景下的组织，在虚拟世界中建立基
于智能Agent的人工组织，利用现实情境下已有的实证研究来检验和标定人工组织，当人工
组织证实有效后，就可以通过大量的虚拟实验来研究现实组织中的实际问题，进而发展现有
的组织理论或提出新的组织理论观点。这种实证研究与虚拟实验之间的反复互动，推动实际
问题的研究工作向前滚动，不断取得新的突破。
本文正是基于这种理念，希望尝试建立一个基于智能Agent的人工体，尽可能地再现
研究假设中的情景设计，通过进行可重复的虚拟实验来研究和分析体决策问题。尽管模型
中的任务情景相对简单，但该模型涵盖了计算实验模型构建的全部过程，是一个具有借鉴价
值的模型开发案例。
1任务环境与决策过程
1.1任务环境设定
设计一个类似“跳水比赛”的裁判打分决策情景。每个运动员进行循环表演，由多名裁
判组成的体进行评判打分，给出每个运动员的成绩，最终由秘书综合得到运动员的最终成
绩。整个MultiAgent系统由三种类型的Agent构成，即运动员（Athlete）、裁判（Referee）
和秘书（Secretary）。
裁判根据自己的决策偏好对运动员进行评分，具体的决策偏好用指数函数y = ax b来模
拟，参数a, b不同决定其偏好不同。运动员的考核包括三个方面（诸如技术动作，难度系数，
比赛失误等主要的三个方面），用N i ,W i (i = 1,2,3)分别表示三方面的技术得分和权重，则
m个裁判中的第j个裁判给运动员的打分为：
Q j = W1N1 j + W2 N 2 j + W3 N3 j ( j = 1,2,..., m)
（1）
。通过建立人工组织，我们可以将现实世界中的组织搬到虚拟世界中去研究，这样就可以
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Fig.1体决策的任务环境
秘书对所有裁判的打分进行综合，可以采用算数平均方法，也可以采用去掉最低分和最
高分，然后进行平均的方法。运动员的实际得分Q为：
♣1 m
♦m ♠
j 1
j =1
（2）
运动员的真实表现通过一个三个维度的字符串数组来模拟，分别代表在三个方面的实际
表现，每个维度的具体数字0~9表示某一方面表现的最低分和最高分。字符串数组用一个字
符串发生器来分别产生，每个维度的数字由反映运动员的真实水平的表现分值和用正态分布
模拟的实际发挥程度偏差进行叠加构成。也就是说，通过字符串发生器直接产生一系列符合
正态分布的随机数来模拟运动员的比赛表现，其中的均值反映运动员的真实水平，围绕均值
出现的正负偏差表示运动员的实际发挥情况。运动员的实际表现：
N i = A + D i + ∑ i (i = 1,2,3) (3)
字符串数组[ N1, N 2 , N3 ]表示运动员的实际表现，字符串数组[ A1, A2 , A3 ]表示运动员的真实水平，D i (i = 1,2,3)是基于实际水平发挥的随机波动项，∑ i表示比赛中环境干扰的残差项。体决策的绩效通过比较比赛成绩与真实水平是否一致来确定，只要体决策的结果与真实
水平在同一等级，就可以认为裁定的成绩是合理的。
最终的体决策绩效用1000次运行结果统计的正确率来计量。
1.2决策过程
决策过程如下：
经秘书请求（发送信息给运动员），运动员进行比赛（由字符串发生器产生一个三
位字符串），所有裁判观看表演（传递并同时得到字符串）。

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