近些年来,群体决策理论被广泛研究,学者们也取得了丰硕的研究成果,包括群体决策的概念、形式和集结算法等方面内容。但遗憾的是,目前的研究均将群体决策视为静态的决策,相应的对动态群体决策还没有一个系统的、全面的认识。本文重点研究动态群体决策的内容,关注决策过程中个体交互现象,探讨不同因素对群体意见收敛结果的影响。通过学习意见动力学理论,了解常用交互模型的基本思想和构建原理,结合边界信任Deffuant模型构建动态群体决策模型,同时,构建复杂网络中的无标度网络作为个体交互的媒介。在理论研究的基础上,采用Matlab工具,对建立的动态群体决策模型进行仿真分析,主要观察决策过程中各项参数对决策结果的影响,并在此基础上对传统的Deffuant交互模型做一定的修正,引入意见领袖个体,突破一般群体决策将所有个体同质化的局限性。结果显示,意见领袖对于群体决策的演化过程起导向作用,能够加快群体意见的收敛。同时,研究还表明,在群体决策过程中,当支持某一意见的个体数量占优势时,其他个体会在短时间内迅速的向此意见进行转变,最终绝大多数的个体都支持该意见。最后,针对网络环境下的热点事件,通过实际网络数据的采集分析,进行实证分析,以此来验证本文构建的动态群体决策模型的合理性。本文对群体决策进行了拓展研究,关注决策中个体的动态交互过程,研究结果对实际生活中的决策问题具有一定的指导意义。