AHP中判断矩阵的满意的一致性的研究

对层次分析法(AHP)中的判断矩阵,给出了它具有满意的一致性的充分必要条件,也就是,给出了检验它是否有满意的一致性的一种方法,在否定的情况下,还给出了修正它的一种方法使得它的每个主子矩阵都有满意的一致性.     

AHP中逆判问题的研究

运用分子分析法，对评判专家在判断矩阵中所提供的信息进行反判，并进行排序。通过算例验证该方法的可行性和实用性。     

AHP中群决策权重的确定与判断矩阵的合并

本首先运用系统聚类分析法，对群决策中的专家进行了分类，并为每位专家赋予了不同的权重。然后在专家自身权重的作用下，根据各个判断矩阵之间的一致性，算出每个判断矩阵的可信度权值，对经过一致性调整的多专家判断矩阵进行加权平均，得出多专家对各判定方案的判定结果。章的最后用一个算例来说明本中方法的实施过程。     

群组AHP中区间判断矩阵的一致性研究

对群组AHP中区间判断矩阵的一致性进行了研究,论证了在对同一决策问题的S个区间判断矩阵是一致性可接受的情况下,它们的加权算术平均综合区间判断矩阵也是一致性可接受的,从而为群组AHP的广泛应用提供了一个理论依据。     

修正AHP中判断矩阵的近似加速算法

作为系统工程中典型的定性定量综合集成方法,层次分析法(AHP)在各种复杂系统综合评价和多目标决策中具有广泛的应用价值.为加速修正AHP中判断矩阵的一致性,通过构造修正特征值与步长函数,得到最优修正步长的近似加速算法(AAA).理论分析和实例分析的初步结果说明:近似加速算法结果稳定,精度高,修正速度快,在系统工程中具有推广应用价值.     

AHP中判断矩阵的一致性检验新方法

Saaty给出的AHP方法只适用于决策属性较少情景,其原因是方法仅仅给出了15阶以内判断矩阵的平均随机一致性指标的检验临界值.发现在多因素、大数据环境下,Saaty方法的可靠性存在一定的缺陷,不宜沿用.于是,将判断矩阵分解为一致性矩阵与扰动矩阵的Hadamard乘积,通过对判断矩阵的一致性与扰动矩阵之间的关系的研究,提出了一种基于概率统计与假设检验的判断矩阵一致性检验新方法,这一方法突破了决策因素个数的限制,在实例分析中取得了较好效果.     

一类广义AHP判断下的保序性问题

本讨论了一类基于两组元素比较的广义AHP判断下所用排序方法的保序性,并提出了一种特殊的广义判断阵,四四比较判断矩阵,供实际操作时参考。     

化广义判断矩阵问题为普通判断矩阵问题

给出将广义判断矩阵排序向量的计算及一致性检验转化为普通判断矩阵的相应计算的具体算法 .     

层次分析中排序的一种新方法

Saaty提出的特征向量排序方法（EM）已被广泛应用于层次分析（AHP）中。本文提出一种判断矩阵排序的最小扰动性（LPM）,并给出一个收敛性迭代算法和一些算例。LPM在几个重要方面优于EM。理论分析和数据结果表明：LPM是一种可行且有效的排序方法。     

广义判断矩阵应用初探

介绍了一类便于应用的广义判断矩阵,给出此类广义判断矩阵的计算方法,并指出此类广义判断矩阵的最重要的特点是:易于保持决策分析判断的一致性.     

层次分析法中判断矩阵一致性修正的新算法

设计了判断矩阵一致性修正的一种新方法,使判断矩阵一致性在每次迭代修正过程中得到最大程度改善,并通过一个非线性规划模型描述每次迭代的过程.同时作者也证明了这种迭代方法具有收敛性,即通过有限次迭代能够达到满意的一致性阈值.最后给出了一个算例,并进行了比较.     

层次分析中的一致性

讨论了层次分析中一致性检验的含义,并给出一种提高判断矩阵一致性的方法.     

区间数互补判断矩阵排序的一种实用方法

本提出了区间数互补判断矩阵排序的一种基于可能度的简洁实用方法,并进行了算例分析。     

AHP中互反判断矩阵一致性调整的新简易方法及交互式实现

提出Satty′s互反判断矩阵一致性调整的一种新的简易方法,并借助EXCEL电子表格的动态引用功能,实现了判断者在建立判断矩阵时可即时地进行一致性的互动式调整;不但改善了现有不合理的强制性调整方法,而且提供了一种有效辅助判断矩阵建立的途径.其中,借鉴欧式距离原理构造了"行和列偏离程度系数"来衡量一致性优化调整过程有效性,同时实现了权重向量相对于互反判断矩阵调整的灵敏度分析.最后通过一个具体实例演示方法的操作过程,并检验了其有效性.     

基于模糊判断矩阵满意一致性的方案排序研究

应用模糊判断矩阵的完全一致性进行多属性方案排序因其条件较苛刻，有时会存在与专家原始判断意见偏离较大的缺陷。为此本文提出了一种基于满意一致性的排序新方法。首先提出了顺序模糊判断矩阵的概念，证明了任何满足满意一致性的模糊判断矩阵均存在顺序模糊判断矩阵。然后给出了顺序模糊判断矩阵的影子矩阵所具有的性质，并且根据这些性质对满足满意一致性的模糊判断矩阵提出了方案排序算法，最后进行了算例分析。从分析可知：这种基于满意一致性进行排序的算法不仅简便、实用，而且更符合专家的原始判断。     

一种具有平均累积优势度的排序方法

本文结合特征向量法（EM）及和法（SM）优点,提出了一种新的排序方法一具有平均累积优势度的和法（DSM）,同EM,SM,MDM[6]相比,此法简单,实用,可靠,计算权重所需时间少,且与EM总量得到相同的方案排序,而其它方法如平均优势度矩阵法（MDM）,对数最小二乘法（LISM）,最小偏差法（LDM）有时会产生逆序。     

AHP中计算排序向量的优势度矩阵法

本将优势度矩阵与最小夹角法（LAM）的相对熵方法（REM）相结合，提出了两种新的计算排序向量的方法——优势度最小夹角法（DLAM）和优势度相对熵方法（DREM），并讨论了它们的性质。理论研究和算例分析都表明，这是两种比较好的计算排序向量的方法。     

一种基于最小二乘的群组AHP方法

本文以层次分析法中解决群组决策问题的判断矩阵算术加权平均法为基础 ,提出了一种基于最小二乘的群组 AHP方法 ,大量数值模拟计算表明 :该方法较之现有方法在获取排序向量方面更加有效和可靠     

An Eigenvalue Approach to Analyzing a Finite Source Priority Queueing Model

In this paper, we present a novel approach to determining the steady-state distribution for the number of jobs present in a 2-class, single server preemptive priority queueing model where the low priority source population is finite. Arrivals are assumed to be Poisson with exponential service times. The system investigated is a quasi birth and death process, and the joint distribution is derived via the method of generalized eigenvalues. Using this approach, we are able to obtain all eigenvalues and corresponding eigenvectors explicitly. Furthermore, we link this method to the matrix analytic approach by obtaining an explicit solution for the rate matrix R. Two numerical examples are given to illustrate the procedure and highlight some important computational features.