不完全信息下的AHP优化决策方法研究

针对在紧急情况下,比如战争或灾难中利用AHP进行决策时,由于决策时间紧迫、信息掌握不完全、决策者经验限制等因素,通常会导致决策信息的不完全,提出一套完整的基于残缺判断矩阵的分析和优化的解决方案。首先,给出了残缺判断矩阵的相关定义和性质,研究了残缺判断矩阵的有效性判断的基本原理,并给出了连通图判定方法;对于无效残缺判断矩阵,通过增补最少的元素实现所有方案的互连通,从而使其成为有效残缺判断矩阵;对于有效残缺判断矩阵,提出以未知数填充残缺矩阵,构建以一致性比率最小为目标的优化决策模型;对于优化模型仍不能达到满意一致性的情形,从基本回路的不一致性分析入手,找出具有最大CR和的元素作为最不一致元素,在[1/9,9]区间上选出使得CR和最小的值作为该元素修正值,然后再构建优化模型实现最优化增补;根据以上原理,利用Matlab编程,开发了残缺判断矩阵的AHP相关决策工具软件。最后,通过算例分析验证了方法的可行性和有效性,证明了开发的软件能够满足紧急状态下决策的时效性要求,同时,通过与已有方法的对比证明了该方法更为有效。     

数值标度选择的一个数学实验

讨论了标度与判断矩阵不一致的关系,把判断矩阵的不一致分成矛盾不一致和标度不一致两类.通过扩展五标度等级对比判断矩阵,总共构造了75000(5!×54)个没有矛盾和逻辑错误的判断矩阵,并把他们分成54个等价类进行计算仿真,来研究由标度导致的不一致.通过比较发现9/9~9/1标度,10/10~18/2标度,指数标度的平均一致性相差不大,都比最常用的1-9标度具有明显好的一致性.     

加速修改AHP中的判断矩阵的贪婪算法

通过分析判断矩阵 ,一致性矩阵 ,导出矩阵及度量矩阵的关系 ,提出一种修改判断矩阵的预测加速修正的贪婪算法 .贪婪法不追求最优解 ,不要回溯 ,只希望得到较为满意的解 .当判断矩阵的一致性较差时 ,基于度量矩阵中偏离大的元素对判断矩阵一致性的影响较大 ,通过导出矩阵和度量矩阵得出加速修正的步长 .每次只修改判断矩阵的一对元素 .实例分析表明 ,修改 AHP中的判断矩阵的贪婪算法是可行的 .     

AHP中不一致判断矩阵调整方法的改进

针对AHP中不一致性判断矩阵,提出了一种新的调整方法.通过分析诱导矩阵与判断矩阵之间的关系,用元素的几何平均值对矩阵中偏差最大的元素逐个修正,直到判断矩阵达到满意的一致性.该算法利用原始判断信息修正单个元素,提高了判断矩阵修正速度,简洁、实用.     

残缺语言判断矩阵的可能值推断及决策方法

研究了残缺语言判断矩阵的残缺元素取值范围推断方法及基于残缺语言判断矩阵的决策方法。将残缺语言判断矩阵转化为数值判断矩阵,给出矩阵的满意一致性定义;若矩阵不符合满意一致性,则对矩阵中的已知元素做出适当的修正使其符合一致性要求;同时在允许的偏差范围内求解各方案的权重,并利用可能度方法得到最后的方案排序。     

关于判断矩阵一致性检验与调整的一个注记

首先分析了判断矩阵不一致形成的原因,认为一个判断矩阵中的不一致是由强矛盾判断,弱矛盾判断,标度离散性,标度有限性共同作用的结果,并通过两个例子指出现有一致性检验与调整方法中存在的问题,最后在已有研究基础上给出了判断矩阵一致性调整的新步骤.     

AHP中判断矩阵的一致性修正新方法

继续相关文献中关于NEW-AHP算法中正互反判断矩阵的一致性检验与修正算法研究.通过研究正互反判断矩阵不一致性与扰动矩阵的关系,提出了扰动偏差矩阵的概念,给出两种基于扰动偏差矩阵的正互反判断矩阵一致性修正的新方法.通过数值检验,与传统的AHP方法进行了比较.     

模糊数互补判断矩阵的乘性一致性检验及改进方法

针对模糊数互补判断矩阵的乘性一致性检验及改进问题进行研究。在文献[11]引入模糊数的Q-算子和模糊数互补判断矩阵的Q-算子矩阵概念的基础上,通过构造具有乘性一致性的特征矩阵及偏差矩阵,建立了衡量乘性一致性程度的指标值并用设定阈值的方法给出了满意乘性一致性的概念,对于不满足满意乘性一致性的情况提出了改进方法。最后通过一个算例说明了此方法的可行性。     

基于乘性一致性残缺互补判断矩阵的决策方法

对于满足乘性一致性的残缺互补判断矩阵的决策问题,提出了一种决策方法。首先把互补判断矩阵的乘性一致性定义进行了简化,得到了互补判断矩阵乘性一致性的另外几种表达形式;进一步得到了在已知n-1个特殊元素的条件下,残缺互补判断矩阵中缺失元素的补全方法;然后给出了残缺互补判断矩阵可接受的条件,以及矩阵的一致性检验及调整方法;基于残缺互补判断矩阵,给出了以下决策步骤:残缺互补判断矩阵的一致性检验及调整过程,补全缺失元素的迭代过程和最优方案择优过程。最后给出了一个实例,通过该实例的计算以及本文方法与已有方法的比较,证明了本文方法是简便和有效的。     

Fuzzy判断矩阵的一致性修正

本文给出了一种由分析者求解和决策者修正判断交替进行寻求一致性Fuzzy判断矩 阵的方法,证明了按照此方法。在对Fuzzy判断矩阵进行有限次修正之后,可以得到一个满足 给定精度要求的一致性Fuzzy判断矩阵.     

AHP判断矩阵调整中的一致性问题研究

对判断矩阵的一致性调整进行研究,分析了次序一致性与满意一致性之间的关系,提出了一种基于次序一致性不变下的一致性调整方法,并证明了CR(A)的收敛性,算例说明了该方法的可行性。     

A heuristic method to rectify intransitive judgments in pairwise comparison matrices

This paper investigates the effects of intransitive judgments on the consistency of pairwise comparison matrices. Statistical evidence regarding the occurrence of intransitive judgements in pairwise matrices of acceptable consistency is gathered by using a Monte-Carlo simulation, which confirms that relatively high percentage of comparison matrices, satisfying Saaty’s CR criterion are ordinally inconsistent. It is also shown that ordinal inconsistency does not necessarily decrease in the group aggregation process, in contrast with cardinal inconsistency. A heuristic algorithm is proposed to improve ordinal consistency by identifying and eliminating intransitivities in pairwise comparison matrices. The proposed algorithm generates near-optimal solutions and outperforms other tested approaches with respect to computation time.     

Enhancing data consistency in decision matrix: Adapting Hadamard model to mitigate judgment contradiction

Cardinal and ordinal inconsistencies are important and popular research topics in the study of decision making with pair-wise comparison matrices (PCMs). Few of the currently-employed tactics are capable of simultaneously dealing with both cardinal and ordinal inconsistency issues in one model, and most are heavily dependent on the method chosen for weight (priorities) derivation or the obtained closest matrix by optimization method that may change many of the original values. In this paper, we propose a Hadamard product induced bias matrix model, which only requires the use of the data in the original matrix to identify and adjust the cardinally inconsistent element(s) in a PCM. Through graph theory and numerical examples, we show that the adapted Hadamard model is effective in identifying and eliminating the ordinal inconsistencies. Also, for the most inconsistent element identified in the matrix, we develop innovative methods to improve the consistency of a PCM. The proposed model is only dependent on the original matrix, is independent of the methods chosen to derive the priority vectors, and preserves most of the original information in matrix A since only the most inconsistent element(s) need(s) to be modified. Our method is much easier to implement than any of the existing models, and the values it recommends for replacement outperform those derived from the literature. It significantly enhances matrix consistency and improves the reliability of PCM decision making.     

互反判断阵比对值对满意一致性的影响

满意一致性是互反判断阵可否作为决策依据的指标.对CR>1的互反判断阵,一般是通过比对值的修正,使之达到满意一致性要求.利用多元隐函数偏导数及行列式基本性质,可以得出各比对值变化对满意一致性的影响比例.在已知影响比例情况下,比对值如何修正、修正多少就有了理论上的依据.     

基于偏序集的模糊互补矩阵次序一致性检验与调整

针对模糊互补矩阵次序一致性检验和调整存在争议和繁杂问题,提出了模糊互补矩阵次序一致性检验与调整的偏序集表示方法。在定义了偏序集、模糊互补矩阵、截集矩阵等相关概念基础上,求出模糊互补矩阵B的0.5水平截集矩阵,证明了模糊互补判断矩阵次序一致性和0.5水平截集矩阵为偏序关系矩阵的等价性;模糊互补判断矩阵完全次序一致性的充要条件是任意截集均满足传递性;任意截集满足传递性和偏序关系矩阵的等价性。结果表明,利用0.5水平截集矩阵转换为矩阵来检验模糊互补矩阵的次序一致性;通过调整每个截集矩阵满足传递性并赋值,能够达到模糊互补矩阵完全次序一致性。最后,通过两个算例验证该检验和调整方法的合理性和可行性。     

An improved statistical approach for consistency test in AHP

The pair-wise comparison matrix (PCM) is widely used in multi-criteria decision making methods. If the PCM is inconsistent, the resulting priority vector is not reliable. Hence, it is necessary to measure the level of the inconsistency of the PCM. There are two approaches for testing the consistency of the PCM: deterministic approaches and statistical or stochastic approaches. In this paper, an improved statistical approach to test the consistency of the PCM is proposed, which combines hypothesis test and maximum likelihood estimation. The proposed statistical approach is flexible and reliable because it sets a suitable significance level according to different situations. Two numerical examples are introduced to illustrate the proposed statistical approach.     

Solution of the least squares method problem of pairwise comparison matrices

The aim of the paper is to present a new global optimization method for determining all the optima of the Least Squares Method (LSM) problem of pairwise comparison matrices. Such matrices are used, e.g., in the Analytic Hierarchy Process (AHP). Unlike some other distance minimizing methods, LSM is usually hard to solve because of the corresponding nonlinear and non-convex objective function. It is found that the optimization problem can be reduced to solve a system of polynomial equations. Homotopy method is applied which is an efficient technique for solving nonlinear systems. The paper ends by two numerical example having multiple global and local minima. This research was supported in part by the Hungarian Scientific Research Fund, Grant No. OTKA K 60480.     

一种基于决策矩阵的DST-AHP多属性决策方法

针对层次分析法决策时存在两两判断、一致性检验次数过多和判断矩阵残缺性等问题,本文提出了一种基于决策矩阵的DST-AHP多属性决策方法。该方法结合决策矩阵的特征值,构建DST-AHP方法层次结构模型和判断矩阵,并根据判断矩阵定义不同属性下各焦元的基本概率分配函数;然后利用Dempster合成法则对基本概率分配函数值进行合成,依据合成后值对方案进行排序。最后对AHP和DST-AHP两种方法进行比较分析,说明该方法的有效性。