对于群决策的研究，国外开始的时间比国内早一个多世纪的时间。在18世纪中叶开始，国外的研究主要建立在社会选择理论的基础上。这阶段的主要的研究方向是如何把个人偏好集结为群体偏好。20世纪50年代初至60年代末，随着科技的迅猛发展，自然科学，社会科学研究等的发展以及计算机和现代通讯技术的迅速普及，群决策理论从潜科学成为了一个独立的学科[3]。国外相对于国内有着深厚的理论基础，在各个领域的研究相对于国内都要领先。64303

    国际上, GDSS从80年代初期研制以来, 现正处于第3个发展阶段。第1阶段: 80年代初至1989年,GDSS概念主要用于支持面对面的小群体决策[4]。第2阶段:1989年-1992年,这是GDSS飞速发展的时期。数量上在美国从有限的用户一下子发展到美国数据处理协会约有1/3的成员组织应用GDSS。在功能和概念上由单纯地支持小群体决策发展到支持各种大群体的合作活动。第3阶段:1993年至今,这GDSS在应用和概念上的突破时期,其特征是和人工智能相结合[5]。

我国对群体决策理论的研究是从20 世纪80 年代开始[6],从那以后,许多学者从不同的角度对群体决策理论进行了研究。1995 年群体决策理论研究引起了学术界的重视。从国内对群体决策进行的研究看来,主要是从两个方面进行研究:第一,社会选择与投票 ;第二,对群体决策数学模型方法的研究、群体决策支持系统GDSS 的研究。这些研究的一个共同特点是模型方法、理论研究较多,而群体决策的实证研究较少,也说明我国群体决策的研究还很不成熟,还处于概念和实验室的学术研究阶段,还没有达到案例实证的研究阶段。从群体决策的整个过程来看,我国对其研究主要集中于中间阶段,即如何集结个人判断为群体效应,并且在借鉴西方学者提出的理论和方法的基础上建立了大量的数学模型,引入了新的数学方法。具体说来,主要是对技术层面的研究。以数学、运筹学和系统工程为主体,力求量化群体决策的过程变量,通过建立大量的数学模型来解决问题。论文网

    目前，对分歧方案指标界定的常见方法是：集中性和相似性方法。如：如：J.Kacprzyk设置了群决策过程中的5 个指标, 即每个决策者对群的共识的影响程度(CTC)、每个决策者和重要的决策者偏爱的一致程度(PCD)、详细的个人决策一致性程度(DPCD )、每个方案对群的共识的影响程度(CTCP)、决策者对某个方案评价的一致程度(OCD)；Mario Fedrizzi 等提出群决策过程中动态的一致性“软”指标网络模型；E.Herrera-Viedma 等定义了两个检测一致性的指标: 成员评价结果与集体评价结果的一致性测量指标和贴近度测量指标; 周洁等用B.spillman和R.spillman一致性测度提出了一套处理GDSS中一致性问题的算法. 部分文献以精确数为基础定义群体各成员评价的一致性程度指标, 如卓越等(1999) 定义了两个决策人意见的广义距离, 在此基础上计算一些软评价指标, 帮助协调员在群决策过程中及时确定群体意见一致的程度和不一致的程度。国内对于该方面研究较多的是元继学对于分歧方案指标界定的一致性和集中性的方法。相对于国外的研究程度，国内的对于分歧方案指标界定的研究还只是处于模仿和学习的阶段，急切的需要研究人才加入到分歧方案指标界定的研究中来。