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群决策是解决复杂决策问题的一种有效的方法.把各专家的意见进行合理、有效地集结,是群决策研究的重要内容.本文结合粒子群算法,提出了一种群决策优化模型,以专家初始意见为基础,对群决策问题进行优化搜索,找出最优解,有效地解决AHP群决策专家意见的集结问题.一方面，在各专家给出初始判断基础上，进行优化探索，保留了专家判断的原始信息，保证了独立性;另一方面，避免了反复研讨的繁琐，节省了研讨时间，也避免了由于各专家意见严重不统一的尴尬局面，具有明显的优点。同时，在设计的优化模型中，进行了两次一致性检验，保证了决策结果的合理性和科学性。此优化模型，可应用于系统决策、风险评估风险因素权重值的确定及综合评价等领域。