摘要
随着信息技术的发展和群体决策的普及，如何有效地收集、处理和分析决策者的偏好信息成为了决策科学领域的重要研究内容。
传统的偏好关系研究往往假设决策者能够提供完整的偏好信息。
然而，在现实的决策场景中，尤其是在面对复杂的决策问题、海量的信息以及时间压力时，决策者往往难以给出对所有备选方案的完整偏好比较，进而导致偏好信息稀疏。
偏好信息稀疏给传统的一致性分析和共识建模带来了新的挑战。
本文针对稀疏情景下不确定偏好关系的一致性及共识建模问题进行综述，首先介绍了不确定偏好关系、一致性、共识以及稀疏情景等基本概念，并对现有研究方法进行分类和梳理；然后，重点对近年来该领域的主要研究成果进行了分析和比较，并探讨了不同方法的优缺点和适用范围；最后，总结了该领域未来可能的研究方向，为进一步的研究提供参考。
关键词：不确定偏好关系；一致性；共识；稀疏情景；群体决策
在群体决策问题中，决策者的偏好信息是进行方案评价和选择的关键依据。
1.1不确定偏好关系
传统的偏好关系研究大多假设决策者能够给出确定性的偏好比较。
然而，由于现实决策问题的复杂性以及人类认知的模糊性，决策者往往难以给出完全确定的偏好判断。
不确定偏好关系能够更灵活、更准确地刻画决策者在面对不确定性时的偏好信息，常见的表达形式包括区间数[4]、模糊数[5]、语言术语集[6]以及概率分布[1]等。
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