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。     

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。     

一种调整模糊判断矩阵一致性的方法

依据人类判断思维的特性定义了一个模糊判断矩阵顺序一致性的标准,根据模糊一致矩阵的性质研究判断矩阵的导出矩阵,以导出矩阵为依据将初始判断矩阵进行调整,使其最终达到顺序一致性。最后给出一个算例。     

不同直觉偏好信息下的多属性决策方法

研究了属性值为实数且决策者对属性的偏好信息以直觉判断矩阵或残缺直觉判断矩阵给出的模糊多属性决策问题.首先介绍了直觉判断矩阵、一致性直觉判断矩阵、残缺直觉判断矩阵、一致性残缺直觉判断矩阵等概念,而后分别考虑关于直觉判断矩阵和残缺直觉判断矩阵的多属性决策问题,接着建立了基于直觉判断矩阵和残缺直觉判断矩阵的多属性群决策模型,通过求解这些模型获得属性的权重.进而给出了不同直觉偏好信息下的多属性决策方法.最后通过一个例子说明了该方法的可行性和实用性.     

区间数互补判断矩阵的一致性及排序方法研究

研究了区间数互补判断矩阵的一致性和排序方法.首先根据区间数模糊互补判断矩阵的一致性定义给出了其一致性等价定义;然后通过定义导出矩阵,给出了完全一致性判别方法和满意一致指标,并根据此指标给出了一种完全一致性的逼近方法和满意一致的调整方法;最后通过对实数互补判断矩阵权重公式的推广给出了区间数互补判断矩阵的一个权重计算公式.并通过算例说明了此方法的有效性.     

模糊互补判断矩阵的一个通用排序公式及其保序性研究

基于模糊互补判断矩阵的一致性转化,利用行和归一化方法,得到了模糊互补判断矩阵的一个排序公式,指出目前基于模糊加性一致的排序公式大多都是所提方法的特例,并给出了在增加一个或一组新元素时的保序性条件.     

基于残缺信息的直觉模糊判断矩阵群决策方法

直觉模糊判断模拟人类的决策过程、反映人类的经验和行为,在处理复杂不确定性决策问题方面具有较高的灵活性和实用性。在实际决策过程中,直觉模糊判断矩阵中的元素会有残缺。本文研究了残缺信息下直觉模糊群组判断矩阵的最优排序方法问题。利用直觉模糊判断的一致性条件,提出了残缺信息下直觉模糊群组判断的最小二乘排序模型,并将此模型推广到完全信息直觉模糊群组判断的情形。算例分析表明,本文的研究是有效可行的。     

基于乘性模糊互补判断矩阵的FAHP

根据乘性一致性的定义,从人的主观判断与其权重的函数关系出发,获得了乘性模糊互补判断矩阵的元素表达式,论证了利用乘性模糊互补判断矩阵求取因素相对权重的可行性,最后给出了一种基于乘性一致模糊判断矩阵的排序方法.从而使得乘性模糊互补判断矩阵的应用的理论基础更加坚实.     

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。     

n阶(n-1)-循环布尔矩阵的本原性及可约性的判定

以0,1为元素所构成的n阶方阵A=(a_(ij))_(n×n),i,j=0,1,2,…n-1,其元素之间的加法与乘法运算按下列方式:则称A为布尔矩阵,文[1],[2]对这类矩阵的性质作了深入的研究和全面的介绍,文[4][5]给出了经典循环矩阵可约性和本原性的条件,本文给出了另一类循环布尔矩阵的可约性和本原性的充分必要条件。设g是一个非负整数,一个n阶g-循环矩阵A_()=(a_(ij))_(n×n)是一个这样的矩阵,除     

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.     

模糊判断矩阵排序向量的确定方法研究

首先给出模糊判断矩阵的两种一致性的定义。然后分析现有确定模糊判断矩阵排序向量的方法的特点及存在的问题，在此基础上，系统研究确定模糊判断矩阵排序向量的两类方法，第一类方法是先将模糊判断矩阵转化为AHP判断矩阵，然后将后者的排序向量作为前者的排序向量；另一类方法是直接由一致性或具有满意一致性的模糊判断矩阵计算排序向量。最后用算例说明所提出方法的应用。     

基于一致性逼近的三角模糊数互补判断矩阵的排序方法

研究了元素为三角模糊数形式的互补判断矩阵的一致性和排序问题.分析了三角模糊数互补判断矩阵和三角模糊数互反判断矩阵之间的相互转换关系,提出了这两类判断矩阵完全一致性的概念并得到了三角模糊数互补判断矩阵的元素和排序权值之间的关系,在此基础上建立了一个多目标优化模型,通过求解该模型得到三角模糊数互补判断矩阵的排序向量,利用已有的模糊数比较大小公式得到方案的排序,最后给出了一个算例.     

带概率判断和模糊区间判断的一种排序算法

对于 AHP中一类判断为模糊、不确定性问题 ,用随机变量和模糊区间描述其判断 ,采用 0 .1～ 0 .9标度 ,建立模糊互补判断矩阵 ,利用数学变换得到模糊一致性判断矩阵 ,给出排序向量算法及公式 ,便于实际应用     

基于优势度分析的三角模糊数判断矩阵的排序方法

研究了三角模糊数判断矩阵的排序问题,在两个三角模糊数相互比较大小的可能度的基础上,综合分析直接和间接两个方面的比较因素,提出了两个三角模糊数比较的优势度概念.对三角模糊数判断矩阵的行元素信息进行集结并利用所定义的优势度概念作为度量对集结的结果两两进行比较,构造出相应的以实数表示的模糊互补优势度矩阵,进而利用模糊互补判断矩阵的排序公式得到方案的排序权值.最后通过一个算例说明了提出的排序方法.     

残缺互补判断矩阵排序的一种新方法

对残缺互补判断矩阵的排序方法进行了研究.把一般互补判断矩阵的排序方法推广到了残缺判断矩阵的情形,分析了参数的取值范围,并对判断信息完全未知的情形进行了讨论.最后给出了算例,对几种排序方法作了比较,结论表明本文给出的方法权重差异较大,更易于方案的排序.     

模糊互补判断矩阵的一种一致性调整方法及其收敛性

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。