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Malzeewski等人（ 1997年）制定了一个模型，集团决策，这种模式将基于层次分析法（ AHP ）和整数规划法的一体化多重标准。这多准则群决策（ MCGDM ）涉及集团现有的土地，使用一组个人从多，矛盾和非对称的标准为基础的评估类型。它提供了一个结构的决策问题，并确定是否适合该网站的活动，不同的社会经济工具，该工具的利益集团用来确定类型的土地利用，以最大程度的统一了意见。

关于城市规划，一些研究人员开始表现出兴趣的管理矛盾（ Gobster 2001 ）球等人（ 1999 ）开发了一种遗传算法，研究最佳的将来的土地用途，以及人口众多的城市交通规划。计划中的城市在许多限制，它应该是确保可负担得起的住房的居民的未来。其目标包括尽量减少交通堵塞，最大限度地降低费用，以及维持现状尽可能。遗传算法的规划者和决策者的最佳计划，以一组，这就是柏拉图的组合。柏拉图组合价值取决于每个项目的重要性，重视决策者确定了广泛的意见。还有少量研究在城市规划中确定的负责人的各种矛盾。基于上述研究，这说明了计划中商定的城市公共规划过程中，分析了不同国家的负责人矛盾矛盾分析技术。

真正的内容呢？

Malzeewski 等人(1997) 开发了一个用于小组决策的模型，此模型基于将层次分析法（AHP）和整数编程方法整合的多重标准。此多重标准小组决策（MCGDM）问题涉及一组可用的土地，使用来自一组个体的多重、矛盾和非对称标准为基础的评估类型。它提供了一个用于构造决策问题和确定土地是否适合不同的社会经济活动的工具，此工具用来在兴趣小组中，确定使用的土地类型，能将意见最大程度统一。

关于城市计划，一些研究人员开始表现出对矛盾管理的兴趣（Gobster 2001）Balling 等人（1999）开发了一个基因算法来研究最佳未来土地使用以及人口众多的城市的运输计划。在城市计划的许多限制下，应该确保未来居民能承担房价。它的目标包括让交通拥挤最小化、成本最小化、以及尽量保持现状。基因算法为计划者和决策者提供了一组最佳计划，即柏拉图组合。柏拉图组合中的每个计划的价值取决于相关的重要性，重要性是由决策者放置的各种观点决定的。仍然有少量研究去识别城市计划中的各种负责人的矛盾。基于以上研究，本篇描述了用于香港城市计划在公共约定计划过程中，分析不同负责人的矛盾状态的矛盾分析技术。