摘要
本发明提供一种大规模复杂群体共识决策方法、终端设备及介质，获取参与决策的多个智能体对多个候选方案在多个方案属性上的概率语言评价矩阵；基于强化学习算法对概率语言评价矩阵进行调整，驱动多个智能体达成共识，得到新概率语言评价矩阵；针对新概率语言评价矩阵，利用贝叶斯分层模型计算每个方案属性对应的属性权重；根据新概率语言决策矩阵中每个智能体的犹豫度以及共识度，确定该智能体对应的智能体权重；通过云模型将新概率语言评价矩阵转换为数值化评价矩阵；对数值化评价矩阵、属性权重以及智能体权重进行融合，得到方案评价云模型；根据方案评价云模型从多个候选方案中确定达成大规模复杂群体共识的最终方案。本发明能够提高大规模复杂群体共识决策的精度。
