随着国际环境和市场环境的变化,当前大型央企集团投资项目决策面临着更为复杂多边的外部环境,企业竞争加剧,决策复杂度随之提升,对于科学决策的需求日增。同时,随着决策数据的多元化,以及大数据、云平台、人工智能的快速发展,形成了有别于传统决策模式的以网络信息技术为支撑的新的决策模式和决策技术。就央企集团自身来说,随着企业规模与业务的不断拓展,以及内部管理的日益民主化,决策过程具有投资规模大、投资风险高等特点,且往往涉及到大群体专家。因此,群体决策在大型央企集团投资项目决策中的优势日益凸显。群体决策理论体系方面,当前虽已形成较多的研究成果,但是对于算法的拓展、混合多属性体系研究以及动态交互研究等领域尚有研究空间,对群体决策系统的设计与应用研究仍有待进一步完善。因此本文以央企集团投资项目动态群体决策为研究对象,以某石油企业投资决策平台课题合作研究为支撑,从群体决策理论算法研究与群体决策体系研究两个角度出发进行分析。本文主要进行了以下的创新性研究:第一,提出了几类基于区间三角模糊数的多属性群体决策拓展方法。针对区间三角模糊数在理论研究和央企决策应用中的缺失进行补充研究。首先,定义了区间三角模糊数的熵与交叉熵、集结算子(区间三角模糊数加权算数平均算子ITF-WAA、区间三角模糊数加权几何平均算子ITF-WGA),并在可能度排序定义基础上,提出了几类有序集结算子(ITF-OWA、ITF-OWGA和基于可能度排序的Prioritzed算法)。在此基础上,提出了基于区间三角模糊数的拓展的熵权-VIKOR多属性群体决策方法、拓展的熵权-TOPSIS算法,以及基于优先序的区间三角模糊多属性群体决策拓展算法。最后,针对石油企业投资项目群体决策,结合算例分析与灵敏度分析,对本文提出的各个算法的稳定性和适应性进行了验证与分析。该研究在一定程度上补充和完善了当前区间三角模糊多属性群体决策理论体系的不足。第二,提出了基于二元联系数的混合动态多属性决策方法。企业群体决策中决策信息表达的多元化构成了混合型多属性决策体系。本文以包含精确数、区间数、区间三角模糊数、模糊语义形式的混合多属性体系开展算法研究,提出以二元联系数形式作为混合型属性体系的统一形式,综合度量决策信息中的确定性与不确定性,并将以二元联系数形式作为混合型属性体系的统一形式,实现决策信息中的确定性与不确定性的更好的表征。在此基础上,定义了二元联系数的熵与交叉熵,以及二元联系数的相关算子(BCNWAA、BCNWGA、BCNOWAA、BCNOWGA),进而提出了基于二元联系数的拓展的熵权-TOPSIS多属性群体决策算法。进一步,结合相关算例对本文算法进行了验证,并与传统的主值决策原则、综合决策值原则算法进行了对比分析。最后,考虑企业决策中混合多属性群体决策的动态性,提出了综合考虑时间熵权与信息熵权的阶段权重确定方法,以支撑动态决策分析。该研究形成了一种不确定混合多属性决策及其动态分析的研究框架,对于当前混合多属性研究领域起到了 一定的补充。第三,进行了大群体决策中专家权重的确定方法研究与专家意见群体的动态交互演化研究。针对央企集团决策过程中的大群体特点,在以凝聚层次聚类和K-means聚类相结合进行大群体聚类算法的基础上,对群内与群间专家权重算法分别进行定义。此外,基于复杂网络,提出了综合考虑专家之间关联关系、专家知识水平与能力、专家职级等因素的拓展的DEMATEL权重确定方法,并可用于决策系统核心节点的确定。进一步,针对专家之间以及群体之间的意见动态交互演化机制进行分析,提出了改进的SInR算法用于动态交互机制的度量,该研究为专家群体规模较大时的信息集结、意见交互等问题提供了一类有效的决策手段。综合上述算法分析,本文提出了央企集团投资项目动态群体决策方法体系,进而针对央企集团决策特点开展了应用研究。第四,提出了石油企业投资项目群体决策指标体系。通过对大型央企集团决策特点的研究,提出了以战略因素、经济因素、风险因素、环境因素四个维度为基础的石油企业投资项目决策指标体系。第五,设计了央企集团投资项目智能群体决策体系框架。结合当前大数据背景与央企集团特点,根据群体决策系统的分析,本文构建了央企集团投资项目动态群体决策体系,并就系统内各模块开展设计与分析,形成了综合性的群体决策系统框架,以支撑企业群体决策的开展。本文的研究内容一定程度补充了当前对于区间三角模糊多属性群体决策、二元联系数群体决策、混合多属性群体决策以及动态群体决策的研究,为企业决策提供了有效的方法体系。对于大数据背景下的央企集团投资项目群体决策系统的思考与研究,为央企集团群体决策平台的构建提供了指导。