模糊判断矩阵一致性逼近及排序方法

根据一致性模糊判断矩阵定义,提出了一种求取一致性判断矩阵及方案排序的新方法,该方法是通过建立一个线性目标规划模型来得到排序向量,并相应地得到逼近于决策偏好的一致性判断矩阵,最后给出了一个算例。     

模糊判断矩阵的特征向量排序方法

从相关性角度提出了互反判断矩阵排序的特征向量方法。利用两类一致性模糊判断矩阵与完全一致性互反判断矩阵的相互转换公式，给出了基于加性一致性指标与乘性一致性指标的模糊判断矩阵特征向量排序方法，最后利用这些方法进行了算例分析，结果表明这些新的排序方法是有效可行的。     

层次分析法中模糊判断的简化排序方法

本给出了AHP中一种判断为模糊型问题的判断矩阵的建立及排序权重的简化计算方法。     

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。     

基于广义一致性变换的相异标度法构造的判断矩阵的排序

针对不同标度构造的判断矩阵的一致性检验以及排序问题,给出了判断矩阵广义一致性变换的定义,并论证了判断矩阵经广义一致性变换后所具有的性质通过对比分析指出研究结论具有更广的应用范围,深化了对参数β的理解,给出了参数β取值范围的一个合理区间.进而归纳出由不同标度法构造的判断矩阵的具体的广义一致性变换及其排序方法.     

模糊互补判断矩阵排序的一种新方法

提出了模糊互补判断矩际排序的一种新方法，并将它同献[10]中给出的模糊互补判断矩阵的排序方法进行对比分析，找出了它们之间的关系，并指出了用本方法计算排序向量较合理。     

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。     

模糊权数与方案排序

讨论了由Fuzzy权数导出方案排序中的问题,提出了评价Fuzzy权数取值大小及取值集中程度的两个指标,并据此给出了由Fuzzy权数导出方案排序的方法。     

基于可能度的三角模糊数互补判断矩阵排序方法

研究了决策信息为三角模糊数形式给出的互补判断矩阵排序问题.根据三角模糊数互相比较的可能度公式,提出一种基于可能度的三角模糊数互补判断矩阵的排序方法.该方法思路清晰、合理,计算简洁,易于上机实现.最后算例分析表明,该方法是可行、有效的.     

三角模糊数互补判断矩阵的一种排序方法

研究决策信息以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的多属性决策问题。给出了三角模糊数一致性互补判断矩阵与其权重向量之间的关系，建立了一个目标规划模型。通过求解该模型得到三角模糊数互补判断矩阵的权重向量，并利用已有的三角模糊数排序公式求得决策方案的排序。最后，给出了一个算例。     

模糊广义判断矩阵的一致性检验及合成排序

决策评价过程中往往包含诸多不确定性、随机性和模糊性,广义判断下的ＡＨＰ－ＧＪＡＨＰ是一种广义ＡＨＰ,Ｆｕｚｚｙ 环境下的ＧＪＡＨＰ决策方法是应用集值统计的方法,在区间判断标度基础上确定模糊判断矩阵元素的正模糊数表示,并根据模糊集理论的扩展原理,求得Ｆｕｚｚｙ 环境下的模糊排序权值向量。本文给出模糊广义判断矩阵的一致性定义,讨论了各类判断形式条件下的一致性检验法与Ｆｕｚｚｙ 环境下递阶层次结构中的合成排序问题     

一种改进的模糊一致性判断矩阵构造方法

本文在文献[1]的基础上,提出了一种改进的模糊一致性判断矩阵构造方法,并给出了两个检验一致性的标准。     

层次分析法判断矩阵可靠性探讨

层次分析法判断矩阵中可能会存在相互矛盾的一系列判断元素.通过一个房产评估例子论述这种矛盾造成的原因.为解决这类矛盾,对层次分析法的判断矩阵进行改进:判断矩阵的元素不是通过直接两两比较重要性而得,而是首先按照一定的标准建立评分矩阵,然后对评分矩阵进行矩阵变换形成判断矩阵.根据AHP法改进判断矩阵形成的过程,提出判别层次分析法判断矩阵可靠性的方法.     

基于层次分析法的课程表的模糊综合评价

建立了高校课程表的评价指标体系,在此基础上提出了基于层次分析法的课程表的模糊综合评价方法,并用方根法简化模糊评价的权重集求解过程.通过对具体课程表的模糊综合评价,验证了该方法是科学的、可行的.     

A Bayesian priorization procedure for AHP-group decision making

This paper proposes a new priorization procedure for Analytic Hierarchy Process Group Decision Making (AHP-GDM). Unlike the methods normally employed in AHP-GDM, this process does not require intermediate filters for the actors’ initial judgements. The procedure is based on a Bayesian analysis of the problem and in general, it provides more efficient estimates than the techniques conventionally applied in the literature for AHP-GDM: aggregation of individual judgements (AIJ) and aggregation of individual priorities (AIP). The proposed procedure naturally extends to the analysis of incomplete and/or imprecise pairwise comparison matrices, enhancing realism, practicality and scope. The methodology has been illustrated by the analysis of a case study.     

Acceptable consistency of aggregated comparison matrices in analytic hierarchy process

The analytic hierarchy process is a method for solving multiple criteria decision problems, as well as group decision making. The weighted geometric mean method is appropriate when aggregation of individual judgements is used. This paper presents a new proof which confirms the property that if the comparison matrices of all decision makers are of acceptable consistency, then the weighted geometric mean complex judgement matrix (WGMCJM) also is of acceptable consistency. This property was presented and first proved by Xu (2000), but Lin et al. (2008) rejected the proof. We also discuss under what conditions the WGMCJM is of acceptable consistency when not all comparison matrices of decision makers are of acceptable consistency. For this case we determine the sufficient condition for the WGMCJM to be of acceptable consistency and provide numerical examples. For a special case of two decision makers with 3 × 3 comparison matrices we find out some additional conditions for the WGMCJM to be of acceptable consistency.     

基于模糊评判的替代等效试验可信度评估方法

针对替代等效试验可信度评估的问题,在全面分析影响替代等效试验可信度的各种因素的基础上,通过融合层次分析法和模糊数学方法,并结合相似理论建立了替代等效试验可信度评估模型.应用实例充分表明了该方法的可行性与可信性.     

基于广义WOWA算子的Pythagorean模糊决策方法

针对Pythagorean模糊信息的决策问题,构建广义Pythagorean模糊信息加权有序加权平均(PF-GWOWA)算子。首先,提出PF-GWOWA算子,并证明Pythagorean模糊广义加权平均(PF-GWA)算子、Pythagorean模糊加权有序加权平均(PF-WOWA)算子与Pythagorean模糊加权平均(PF-WA)算子均为PF-GWOWA算子的特例;其次,根据GWOWA算子属性综合权重计算模型,利用PF-GWOWA算子对信息进行集结;最后,通过算例分析和传统方法对比,说明本文提出方法的合理性与有效性。     

基于模糊语言的多属性联系数决策方法

针对属性权重已知,属性值以模糊语言给出的多属性决策问题,提出了一种基于模糊语言标度的区间数表示形式,并利用集对分析方法将区间数进行转化为联系数的表示方式,通过联系数中同、异、反的关系,给出相应集势值,由集势值的大小进行择优排序.最后,通过实例分析,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于海明距离的区间三角模糊多属性决策问题

针对属性值为区间三角模糊数,权重信息不完全的多属性决策问题,为保证决策的准确性,构建了一种基于信息理论思想的决策方法.首先给出区间三角模糊集(数)的海明距离(Hamming distance)的定义,再利用极大偏差法建立线性规划模型计算属性的权重,最后用TOPSIS方法对方案进行排序,并给出此方法的计算步骤,通过实例验证了该方法的有效性.