Most existing work on three-way conflict analysis has focused on trisecting agent pairs, agents, or issues, which contributes to understanding the nature of conflicts but falls short in addressing their resolution. Specifically, the formulation of feasible strategies, as an essential component of conflict resolution and mitigation, has received insufficient scholarly attention. Therefore, this paper aims to investigate feasible strategies from two perspectives of consistency and non-consistency. Particularly, we begin with computing the overall rating of a clique of agents based on positive and negative similarity degrees. Afterwards, considering the weights of both agents and issues, we propose weighted consistency and non-consistency measures, which are respectively used to identify the feasible strategies for a clique of agents. Algorithms are developed to identify feasible strategies, $L$-order feasible strategies, and the corresponding optimal ones. Finally, to demonstrate the practicality, effectiveness, and superiority of the proposed models, we apply them to two commonly used case studies on NBA labor negotiations and development plans for Gansu Province and conduct a sensitivity analysis on parameters and a comparative analysis with existing state-of-the-art conflict analysis approaches. The comparison results demonstrate that our conflict resolution models outperform the conventional approaches by unifying weighted agent-issue evaluation with consistency and non-consistency measures to enable the systematic identification of not only feasible strategies but also optimal solutions.


翻译:现有的大多数三方冲突分析研究主要集中于对主体对、主体或议题进行三支划分,这有助于理解冲突的本质,但在解决冲突方面存在不足。具体而言,作为冲突解决与缓解的关键组成部分,可行策略的制定尚未得到充分的学术关注。因此,本文旨在从一致性与非一致性两个视角研究可行策略。特别地,我们首先基于正负相似度计算主体联盟的总体评分。随后,综合考虑主体与议题的权重,我们提出了加权一致性度量与加权非一致性度量,分别用于识别主体联盟的可行策略。本文开发了算法以识别可行策略、L阶可行策略及相应的最优策略。最后,为验证所提模型的实用性、有效性与优越性,我们将其应用于NBA劳资谈判与甘肃省发展规划两个常用案例研究,并对参数进行了敏感性分析,以及与现有先进冲突分析方法进行了比较分析。比较结果表明,我们的冲突解决模型通过将加权主体-议题评估与一致性及非一致性度量相统一,能够系统性地识别可行策略及最优解,其性能优于传统方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

金融时间序列预测中的可解释人工智能(XAI)综述
专知会员服务
44+阅读 · 2024年7月25日
【ICML2023】SEGA:结构熵引导的图对比学习锚视图
专知会员服务
23+阅读 · 2023年5月10日
专知会员服务
38+阅读 · 2021年9月15日
时空序列预测方法综述
专知
22+阅读 · 2020年10月19日
【CVPR 2020 Oral】小样本类增量学习
专知
20+阅读 · 2020年6月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 12月23日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员