这篇文档属于类型a，即报告了一项原创性研究。以下是对该研究的学术报告：
该研究的主要作者包括Tong Wu、Xinwang Liu、Jindong Qin和Francisco Herrera。Tong Wu来自南京航空航天大学经济与管理学院，同时也是西班牙格拉纳达大学数据科学与计算智能研究所的研究员；Xinwang Liu来自东南大学经济管理学院；Jindong Qin来自武汉理工大学管理学院；Francisco Herrera来自西班牙格拉纳达大学数据科学与计算智能研究所，同时也是沙特阿拉伯阿卜杜勒阿齐兹国王大学计算与信息技术学院的教授。该研究于2022年11月发表在IEEE Transactions on Fuzzy Systems期刊上。
该研究的主要科学领域是群体决策（Group Decision-Making, GDM），特别是基于社交网络的群体决策（Social Network Group Decision-Making, SNGDM）。随着互联网技术的发展，专家之间的在线联系日益频繁，SNGDM逐渐成为解决复杂问题的重要工具。现有的SNGDM研究主要关注信任关系对共识意见演化的影响，但忽略了信任可能对决策过程产生的负面影响，以及在共识谈判过程中信任关系的动态变化。为了解决这些局限性，作者提出了一种基于信任-共识多重网络（Trust-Consensus Multiplex Network）的共识模型，结合了信任社交网络分析和共识演化网络（Consensus Evolution Networks, CENs）。
该研究的主要目标是构建一个能够综合考虑信任与共识相互影响的共识模型，并检测和分析信任对共识的负面影响。具体目标包括：（1）设计信任与共识之间的互动机制；（2）基于多重网络的PageRank中心性度量计算专家的动态影响力；（3）基于CENs的密度和强度计算共识水平，以确定何时结束谈判。
研究流程包括以下几个步骤：
构建信任-共识多重网络
首先，构建信任网络（Trust Network）和共识演化网络（CENs）。信任网络由专家之间的信任关系构成，CENs则基于专家之间的偏好相似性构建虚拟共识关系。根据假设1，信任网络和CENs可以作为多重网络的不同层，构建信任-共识多重网络（Trust-Consensus Multiplex Network）。
计算专家的影响力
使用多重网络的PageRank中心性度量计算专家的影响力。首先，计算信任网络中专家的PageRank中心性，然后结合CENs中的共识水平，计算专家在多重网络中的综合影响力。
研究共识关系的演化
在信任-共识多重网络中，研究信任对共识演化的影响。通过设计一个函数，评估信任关系对共识关系的正向和负向影响，并根据规则判断信任对共识的具体影响。
评估信任关系的发展
在共识调整过程中，评估信任关系的变化。通过信任传播路径计算专家之间的间接信任关系，并更新信任网络。
分析整体共识水平
基于CENs的密度和强度，计算整体共识水平（Overall Consensus Level, OCL），并确定何时结束谈判。
提出共识演化模型
结合上述步骤，提出一个基于信任-共识多重网络的共识演化模型，并通过数值示例验证模型的有效性。
研究的主要结果包括：
信任-共识多重网络的构建
成功构建了信任-共识多重网络，能够有效表示专家之间的信任关系和共识关系。
专家影响力的计算
通过多重网络的PageRank中心性度量，计算了专家的综合影响力，并发现专家的影响力在共识演化过程中动态变化。
共识关系的演化
研究发现，信任关系对共识演化具有正向和负向影响。当信任度较高时，信任关系能够促进共识的形成；当信任度较低时，信任关系可能对共识产生负面影响。
信任关系的发展
在共识调整过程中，信任关系通过信任传播路径动态变化，并影响了共识的演化。
整体共识水平的计算
基于CENs的密度和强度，成功计算了整体共识水平，并确定了谈判结束的条件。
该研究提出的基于信任-共识多重网络的共识模型，能够有效处理SNGDM中的复杂共识问题。该模型不仅能够综合考虑信任与共识的相互影响，还能够检测和分析信任对共识的负面影响。通过数值示例和对比分析，验证了模型的灵活性和有效性。
创新性方法
该研究提出了基于多重网络的共识模型，结合了信任社交网络分析和共识演化网络，为SNGDM提供了新的研究视角。
动态影响力计算
通过多重网络的PageRank中心性度量，动态计算专家的影响力，提高了模型的准确性。
信任对共识的负向影响
该研究首次系统性地分析了信任对共识的负向影响，并提出了相应的检测和解决方法。
整体共识水平的直观计算
基于CENs的密度和强度，直观计算整体共识水平，简化了共识水平的测量过程。
该研究还通过数值示例详细展示了模型的应用过程，并通过对比分析展示了模型相对于传统方法的优势。这些内容为研究者提供了实际应用的参考，并进一步验证了模型的实用性和有效性。
通过以上报告，可以看出该研究在SNGDM领域具有重要的学术价值和实际应用价值，为处理复杂共识问题提供了新的思路和方法。