AHP中判断矩阵次序一致性检验的新方法

文章针对AHP中判断矩阵的次序一致性检验,运用互反矩阵的性质,提出了次序一致性检验的新方法。并通过实例表明,这种方法是简洁、实用的。     

区间数互补判断矩阵的一致性及排序方法

文章研究区间数互补判断矩阵的一致性和权重求解新方法.首先给出了区间数互补判断矩阵一致性的两种形式的定义,并且证明了两种定义的等价性;之后给出判别区间数互补判断矩阵是否具有一致性的简洁方法;针对不同判别结果,建立了不同的优化模型求解其排序向量;最后用算例验证了方法的有效性和适用性。     

基于灰色判断矩阵的一致性及其排序研究

对灰色层次分析法中基于灰色判断矩阵的一致性和排序问题进行了研究。提出了灰色判断矩阵的弱一致性和乘性完全一致性的条件,然后讨论了在单一准则下基于灰色判断矩阵的方案集排序问题。方法一将灰色判断矩阵转化为白化矩阵,通过研究白化矩阵的性质来对方案集进行排序,方法二是将其转化为区间灰数互补判断矩阵,再利用OWA算子对方案集集结进而进行排序。最后通过算例说明了该方法的有效性。     

判断矩阵一致性修正的新方法

层次分析法是一种重要的分析方法,广泛应用于社会生产、生活的各个领域,其中判断矩阵的构造是其关键之一。在实际应用中,由于各方面的原因,人们往往很难给出完全一致性判断矩阵,甚至连满意一致性都很难做到,而为了获得满意的排序结果,需要对初始判断矩阵进行一致性修正,一些学者已对此问题进行了研究,提出了许多修正方法,本     

模糊判断矩阵最优化排序方法研究综述

文章研究基于模糊判断矩阵的方案排序问题.根据完全一致性模糊判断矩阵的特性,依据不同的优化标准建立几种求解排序向量的最优化模型,从而解决具有满意一致性的模糊判断矩阵的方案排序问题,并对常用最优化排序方法进行了总结,初步分析了各种方法排序结果的合理性.     

混合型多属性群决策的群体数字理想点算法

文章对决策者权重和属性权重已知,属性值为精确数、区间数和模糊语言表示的混合型多属性群决策问题,首先对群决策各评价矩阵中用模糊语言表示的属性值进行了区间化处理,提出了用群体极差正规化方法对各评价矩阵规范化;接着采用简单加权平均算子将群体决策各矩阵集结为单一决策矩阵。然后提出了含有精确数和区间数属性值的多属性群决策的群体数字理想点的概念。最后给出基于群体数字理想点的混合型多属性群决策TOPSIS算法的步骤。     

混台型多属性群决策的群体数字理想点算法

文章对决策者权重和属性权重已知,属性值为精确数、区间数和模糊语言表示的混合型多属性群决策问题,首先对群决策各评价矩阵中用模糊语言表示的属性值进行了区间化处理,提出了用群体极差正规化方法对各评价矩阵规范化;接着采用简单加权平均算子将群体决策各矩阵集结为单一决策矩阵.然后提出了含有精确数和区间数属性值的多属性群决策的群体数字理想点的概念.最后给出基于群体数字理想点的混合型多属性群决策TOPSIS算法的步骤.     

基于不确定性的shapley值模型及其风险研究

文章将信息不完全、有限知识以及有限理性引入Shapley值模型中,基于不确定性建立了以区间数以及三端点区间数为特征函数估计参数的Shapley值模型,讨论了模型求解的方法;并研究由不确定性所产生的shapley值模型的高估风险和低估风险,提出了衡量收益估计的个体和群体风险度量方法.文章还结合企业联盟的算例,分析了模型的适用性和经济意义.     

一种基于多维区间数加权距离的多属性决策方法

区间数是描述不确定性的一种数学方法,通常的不确定多属性决策方法基于一维区间数。文章借鉴向量之间距离概念,提出了一种基于多维区间数加权距离的多属性决策方法。首先在介绍一维区间数和相关运算的基础上给出了多维区间数概念及其相关运算,着重分析了多维区间数之间的距离与加权距离;然后由多维区间数加权距离概念得到了多维区间数的范数,类似于向量范数,提出了基于范数的多维区间数大小比较的新测度,研究了基于多维区间数加权距离的不确定性多属性决策排序方法;最后给出算例说明了提出方法的有效性。     

提高可拓层次法可拓区间数判断精度的方法

文章针对目前可拓层次法的可拓区间数判断精度问题,提出了一种统计融合算法.首先定义了一种用于衡量专家之间相互支持程度的置信距离融合度,并在此基础上构造置信距离矩阵和支持矩阵,然后利用最大特征值对应的特征向量求取综合支持程度以剔除含有较大误差的专家评判可拓区间数.最后给出了实例应用,应用表明所提出的方法可以有效地提高可拓区间数的判断精度.     

本期导读

在多指标综合评价中,可拓层次分析法弥补了层次分析法的一些缺陷,但在可拓层次法的区间数判断的精度求解仍然是我们不可忽视的问题.《提高可拓层次法可拓区间数判断精度的方法》一文针对可拓区间数判断精度问题,提出了一种统计融合算法.该方法首先定义了一种用于衡量专家之间相互支持程度的置信距离融合度,并在此基础上构造置信距离矩阵和支持矩阵,利用最大特征值对应的特征向量求取综合支持程度以剔除含有较大误差的专家评判可拓区间数,运用实例进行了验证.     

直觉模糊信息下的多属性决策组合赋权新方法

研究了方案属性值是直觉模糊数且属性权重未事先确知的多属性决策组合赋权问题.文章根据直觉模糊判断矩阵的期望矩阵和基本满意度,构建了一个基于满意区间求解属性组合权重的数学模型.在此基础上,利用得分矩阵求出了方案的满意排序.最后通过一个算例验证了该决策方法的有效性和可行性.     

基于区间数观察值的灰色白化权函数聚类模型重构

针对区间数观察值的白化权函数取值范围是一个区间数的思路,文章结合单一实数值不同测度白化权在不同区段内白化权取值的增减特性,给出一种基于区间数观察值的典型、上限、三角、下限测度白化权函数的新算法,并结合区间数可能度排序方法,提出了新的对于区间数观察值的灰色白化权函数聚类决策步骤.并验证了本文算法的有效性.     

不确定性多属性决策中区间数排序的一种新方法

文章针对区间型多属性决策问题的研究,提出了一种新的区间数排序方法.首先引入极大区间数的概念.然后借助于区间数距离公式给出了区间数比较的一个相对优势度公式.基于优势度矩阵提出了区间数排序的一种简洁算法.最后通过一个算例说明了此算法的有效性.     

基于集值统计的区间综合评判及其应用

综合评判是根据评判对象的评判因素,采用综合评判模型对评判对象作出一个综合判断。为了克服传统综合评判的不足,研究了基本集值统计的区间综合评判,探讨了集值统计区间分析处理方法。运用了集值统计判断矩阵计算因素权重区间;集值统计和属性测度构建评判矩阵;综合评判区间构建可能度矩阵计算相对权重;得到了综合评判区间排序。该综合评判的优点在于充分体现了评价者的真实意图,充分融合了集值统计区间分析处理多种方法的优点。通过案例分析,基于集值统计的区间综合评判是可行的,具有较强的操作性。     

层次分析法中判断矩阵的改进

层次分析法(AHP)是定性与定量相结合处理多目标决策的重要方法.当构造判断矩阵后,如何对那些没有满意一致性的判断矩阵进行调整,一直是统计学理论界和实务界所关注的问题.本文引入了计算数学迭代的思想,提出了一种对判断矩阵改进的新方法.     

一种基于多维区间数可能度的投资决策方法

区间数是描述不确定性的一种数学方法。通常的不确定多属性决策方法基于一维区间数。基于多维区间数比较的可能度概念,文章提出了一种多维区间数排序的多属性投资决策方法。首先在介绍一维区间数和相关运算的基础上,分析了多维区间数概念及其相关运算,并给出多维区间数比较的可能度概念;然后类似于一维区间数比较的可能度方法,提出基于多维区间数可能度概念的多维区间数排序新方法,进一步研究了一种基于多维区间数可能度的不确定性投资决策排序方法,确定最优投资方案;最后给出一个算例说明了提出方法的有效性。     

AHP判断矩阵的一致性检验与修正

本文基于一致性阵的一个充要条件分别构造χ2-统计量和u-统计量用于检验AHP判断矩阵的一致性,并用最小元素法对不具有满意一致性的判断矩阵进行修正。     

基于指数标度下判断矩阵一致性调整的新算法

一、引言在运用层次分析法(AHP)对方案进行排序时,关键是建立合理的判断矩阵,使之达到满意的一致性程度,这就要求决策分析人员对专家所给出的判断矩阵进行一致性检验。对判断矩阵的一致性影响较大的元素,需对其作适当的调整,使得判断矩阵的一致性得到改进。     

一种变权系数的区间数组合预测模型

文章针对实际值序列和预测值序列均为区间数的组合预测问题,引入了相关系数和诱导有序加权平均算子的概念;将区间数的左右端点看作时间序列,分别建立了两端点的变权系数多目标最优组合预测模型,并通过偏好系数转化为单目标最优化模型。实例分析表明,所提出的方法在区间数预测误差指标上明显优于其它区间组合预测方法。