广义AHP判断矩阵的一致性研究

对非一致广义判断矩阵的不一致性给出了一个检验指标,并在此指标下给出了广义判断矩阵排序向量的一种近似求法.     

1-9标度与ax标度的一致性临界值及其比较

分析了判断矩阵的冲突现象,给出了判断冲突的定义,指出判断矩阵的一致性检验应包括相容性检验和冲突检验.运用随机模拟方法,对1-9标度和ax标度的3-9各种阶数,随机产生1000个相应的矩阵,通过计算其平均误差,得出以上两种检验指标的临界值,并对其误差进行了比较.     

修正模糊互补判断矩阵一致性的一种新方法

本文首先对一个常用的检验互补判断矩阵一致性标准作了简化,对任一模糊互补矩阵构造相应的模糊一致矩阵,在此基础上给出了一种一致性调整的新方法,并证明了此方法的收敛性.最后用一个算例说明这种调整方法的应用.     

判断矩阵一致性检验的统计新方法

本文根据层次分析法的基本原理,利用概率统计置信度的基本思想,给出了一种检验判断矩阵一致性的新方法.该方法除便于检验者实际操作外,还弥补了传统检验方法的不足.实例表明本文方法是行之有效的.     

区间数互补判断矩阵的一致性及其排序研究

由于目前国内外文献对区间数互补判断矩阵的性质研究较少,从而使得对排序方法的相关研究缺乏理论依据.针对这些缺陷,本文研究了区间数互补判断矩阵的性质及其排序方法问题.根据区间数互补判断矩阵的定义,给出了区间数互补判断矩阵的一致性、严格强传递性与弱传递性等定义,并研究了一致性判断矩阵的性质,并说明这些性质更符合人们的思维特征.在一致性性质的基础上建立了区间数互补判断矩阵排序的非线性规划模型,算例分析表明该方法是有效可行的.     

基于流形学习的非一致性判断矩阵排序方法

针对传统层次分析法(AHP)在构造判断矩阵过程中需要满足一致性条件问题,本文研究AHP方法需要进行一致性调整的原因,提出了一种基于流形学习的非一致性判断矩阵排序方法。在非一致性判断矩阵排序过程中,首先基于近邻距离的概念,构建出判断矩阵所对应数据集的近邻距离矩阵;然后以近邻点的线性表示为基础,将每个数据点映射到一个全局低维坐标系,并据此获得判断矩阵所对应的低维嵌入;根据各层求解出的低维嵌入对各层要素进行优劣排序,进而得到最终排序结论。最后,通过数值案例验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于变精度粗集的判断矩阵构造方法

判断矩阵的一致性条件,是用AHP法进行排序的必要条件。由于专家的主观性,判断矩阵一般不能满足一致性条件。本文利用变精度粗集的依赖度因子,给出了一种判断矩阵的构造方法。这种方法充分利用排序方案因素的原始信息,又综合了多专家的判断。     

基于模糊判断矩阵的对数最小二乘排序方法

基于决策者提供方案偏好信息的排序方法研究是决策分析的一个重要问题.不同类型的偏好信息有不同的排序方法和理论依据.根据模糊判断矩阵完全一致性的概念,从最优化角度提出了模糊判断矩阵的对数最小二乘排序方法,并研究了其性质,给出了相应的一致性检验指标.最后进行了算例分析.     

基于云模型标度判断矩阵的改进层次分析法

针对传统的层次分析法判断矩阵中,使用整数数值表示要素两两重要性大小的方法不具有准确刻画判断的模糊性和随机性的缺点,提出了一种基于云模型标度的判断矩阵的改进的层次分析法.首先基于云模型来刻画要素重要性大小,使用群体判断综合集结的云模型作为判断矩阵值,然后基于云的数字运算中的乘法运算计算要素的相对权重,并进行指标的一致性检验;最后给出了改进后的层次分析方法在反向拍卖的投标评价中的应用.改进后的层次分析法充分考虑了判断矩阵的模糊性和随机性,使评价结果更加客观.     

一种新型不确定AHP的研究与应用

针对现有AHP方法在某些决策环境下不能准确反映决策者的偏好,以及群决策背景下专家偏好集结的信息丢失等问题,研究元素服从离散分布的一种新型不确定AHP,将未确知数概念引入到AHP之中,用局部一致性和整体一致性思想检验未确知数判断矩阵,并根据未确知数判断矩阵的特点,提出基于未确知数运算法则和蒙特卡罗模拟的两种权重求解方法,最后通过两个例子说明新方法的应用可行性.