亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

A Trust Incentive Driven Feedback Mechanism With Risk Attitude for Group Consensus in Social Networks

激励 机制(生物学) 群(周期表) 社会心理学 心理学 微观经济学 业务 经济 认识论 哲学 有机化学 化学
作者
Feixia Ji,Jian Wu,Francisco Chiclana,Qi Sun,Enrique Herrera‐Viedma
出处
期刊:IEEE transactions on systems, man, and cybernetics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:55 (3): 2133-2146 被引量:14
标识
DOI:10.1109/tsmc.2024.3519510
摘要

Trust relationships can facilitate cooperation in collective decisions. Using behavioral incentives via trust to encourage voluntary preference adjustments improves consensus through mutual agreement. This article aims to establish a trust incentive-driven framework for enabling consensus in social network group decision making (SN-GDM). First, a trust incentive mechanism is modeled via interactive trust functions that integrate risk attitude. The inclusion of risk attitude is crucial as it reflects the diverse ways decision makers (DMs) respond to uncertainty in trusting others' judgments, capturing the varied behaviors of risky, neutral, and insurance DMs in the consensus process. Inconsistent DMs then adjust opinions in exchange for heightened trust. This mechanism enhances the importance degrees via a new weight assignment method, serving as a reward to motivate DMs to further align with the majority. Subsequently, a trust incentive-driven bounded maximum consensus model is proposed to optimize cooperation dynamics while preventing over-compensation of adjustments. Simulations and comparative analysis demonstrate the model's efficacy in facilitating cooperation through tailored trust incentive mechanisms that account for these diverse risk preferences. Finally, the approach is applied to evaluate candidates for the Norden Shipping Scholarship, providing a cooperation-focused SN-GDM framework for achieving mutually agreeable solutions while acknowledging the impact of individual risk attitude on trust-based interactions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
yb完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
打打应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
含蓄可冥完成签到,获得积分10
11秒前
hewd3发布了新的文献求助10
12秒前
weibo完成签到,获得积分10
18秒前
隐形曼青应助端庄西牛采纳,获得10
19秒前
32秒前
34秒前
玻璃完成签到,获得积分10
36秒前
xu230501完成签到 ,获得积分10
37秒前
顶顶顶发布了新的文献求助10
38秒前
hewd3发布了新的文献求助10
38秒前
尹梦成完成签到,获得积分10
50秒前
时间海完成签到,获得积分10
51秒前
1分钟前
无极微光应助简单冷之采纳,获得20
1分钟前
完美世界应助顶顶顶采纳,获得10
1分钟前
scijiujiu发布了新的文献求助10
1分钟前
贤鱼突刺完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
东都哈士奇完成签到,获得积分10
1分钟前
hewd3发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
今后应助scijiujiu采纳,获得30
1分钟前
王石雨晨完成签到 ,获得积分10
1分钟前
陌小千发布了新的文献求助10
1分钟前
12Nightz完成签到,获得积分10
1分钟前
十一完成签到 ,获得积分10
1分钟前
小蘑菇应助nqq采纳,获得10
1分钟前
小二郎应助wwwwyx采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
wwwwyx完成签到,获得积分10
1分钟前
Lucas应助1111采纳,获得10
1分钟前
玻璃发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
hewd3发布了新的文献求助10
1分钟前
2分钟前
2分钟前
2分钟前
高分求助中
GL 2 A method for assessing the in-place cleanability of food processing equipment, Fourth Edition, December 2023 3000
Annie Ernaux: De la perte au corps glorieux 600
Writing Systems 500
Understanding Modeling and Simulation of Polymerization Reactions 400
Invited Discussant 63O and 64O 400
A revision of Limenitis helmanni and its related species (Nymphalidae) from Central and South China 400
Direct and Iterative Linear System Solvers 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6825508
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8537895
关于积分的说明 18170394
捐赠科研通 6162478
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3034886
关于科研通互助平台的介绍 2016507
邀请新用户注册赠送积分活动 2011835