随着社会经济环境不断增加的复杂性使得单个决策者越来越难于具有对决策问题各个方面进行全面分析比较的能力，因此，复杂决策问题大多采用交互式的群决策方式，其决策制定行为通常可以视为减少不同个体对目标满意度的不一致，最终达成决策者满意度最高的过程，然而这一过程由于决策者的不确定偏好以及信息存在而变得极为复杂，这样的群体决策通常不能一步完成。本文所研究的基于满意度的异质群体交互式决策理论方法研究，是群体决策理论中较新的研究分枝，也是一般群体决策研究的一个重要拓展。目前，关于交互式群体决策的研究，主要可以分为以下几个部分:64007

交互式的研究，文献[1]提出从C语言出发编制交互式多目标综合评价的原理方法。 即：建立评价指标体系、量化定性指标、评价矩阵及无量纲评价矩阵、产生有向图、方案优劣排序。文献[2]提出了一个新的交互式决策方法， 在个人效用信息的集成过程中, 该方法有机地结合了决策者的重要性指标和一致性指标, 使集成结果体现了群决策的思想和原则； 在评价过程中, 给出了一个新的偏好指标, 当决策者不能提供更多信息的时候, 利用它能够建立方案集上的全序关系。文献[3]认为在交互性决策中可以通过启动决策、信息处理、共识度判断、与专家进行交互、再进行信息处理、再共识度判断，确定专家动态权重。文献[4]提出一种解决多属性群决策问题的多轮交互式方法, 能较好地解决复杂的不确定信息的多人决策问题。

交互式决策的权重方面,文献[5]提出针对属性权重不能完全确知的不确定型多属性决策问题,给出衡量决策方案的一个新指标即方案贴近度,并给出了一种基于方案贴近度的决策模型，最终选取最佳方案。文献[6]对于属性权重信息不能完全确知且对方案有偏好的多属性决策的问题,提出一种基于方案达成度和综合度的交互式决策方法。既能充分利用已知的客观信息,又能最大限度地发挥决策者的主观能动性,并通过对方案达成度和综合度的给定和修正来实现人机交互决策。文献[7]研究出专家群体思维收敛的过程当专家研讨形成了一些定性的方案时,用群体一致性的算法,求出群体成员对定性方案的一致性程度以及相应的个体一致性指标。

满意度方面研究成果，文献[8]认为以目标满意度函数为基础,以欧式距离构造系统总体协调度函数,提出一种改进的交互式多目标决策方法。文献[9]利用目标方案与理想点的相对贴近度,结合目标满意度提出了一种基于相对贴近度的交互式多目标决策方法。文献[10]研究提出基于和谐思想从最小化认知分歧的技术角度构造能够从认知集体中获取最优属性价值信息的和谐模型，在此基础上利用补偿算子从最大化系统和则度视角构造能够平衡决策者满意度关系的和则模型，给出交互式决策的方法。文献[11]提出不同残缺偏好的交互式群决策方法，利用矩阵元素之间的可达性关系，给出区间数判断矩阵残缺元素的确定方法。提出基于群体判断与决策个体判断之间的偏离程度，与决策者进行交互，使得决策者的意见达到统一。文献[12]研究针对属性权重信息部分确知且对方案有偏好的不确定多属性决策问题,提出一种基于方案贴近度和满意度的交互式决策方法。文献[13]研究专家意见为{满意、不满意、弃权}三种形式的群决策问题，综合单个专家根据各准则给出的方案评估值，对单个准则综合所有专家给出的方案评估值。论文网

偏好方面，文献[14]提出并实现了一套可以用综合序数性偏好表示,多轮交互逐步逼近的群决策综合方法；使用基于TOPSIS的方法来解决多目标评价决策问题,通过计算个人评价与加权的群体理想点比较的贴近度,规避了效用偏好的归并问题。文献[15]定义了专家与群偏好的偏差矩阵以及各专家的总体偏差指标，给出了群体一致性的判别方法。