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。     

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中专家判断信息的提取及一致性调整的方法

本探讨了层次分析法中专家判断信息的提取以及判断矩阵一致性调整的一种方法，其主要思想是通过提取专家判断矩阵中具有相关逻辑关系的信息进行比较，从而推断出专家自身较为集中的判断结果，并在此基础上对专家判断矩阵进行一致性调整。该方法既能够对不满足一致性要求的专家判断矩阵进行调整，又保证了调整后的专家矩阵所包含的是专家主要的判断信息。最后以一个算例说明方法的实施过程。     

一种判断矩阵强次序一致性的调整方法

针对现有判断矩阵次序一致性定义的缺陷,提出了判断矩阵强次序一致性定义和特征,依据图论理论,给出了强次序一致性的检验过程、调整算法以及一些修改原则,最后算例说明了该方法的有效性与可行性。     

群组决策的综合判断矩阵及一致性调整

对群组决策的综合判断矩阵的一致性进行了研究 ,给出了一种确定群组决策的综合判断矩阵并对它进行一致性调整的算法 .     

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.     

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。     

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.     

AHP中判断矩阵排充的灵敏度分析

对AHP中判断矩阵排序的行知归一化方法进行了灵敏度分析,给出了在某个准则下,任意两个方案排序位置不变的情况下判断矩阵中各个元素变化范围的计算公式,所给出的公式直接简单,对于进一步分析判断矩阵权重的稳定性具有重要意义。     

一致性互反Fuzzy判断矩阵的传递性

研究矩阵元素为Fuzzy数的互反判断矩阵的传递性质.首先得到了判断两个Fuzzy数近似相等的等价条件,并得到了揭示Fuzzy数的核之间关系的一个充要条件.在此基础上,进一步证明了一致性互反Fuzzy判断矩阵具有传递性的两个结论.这两个结论说明:在层次分析法中,用一致性互反Fuzzy判断矩阵表示一组方案在同一目标下的两两重要性比较是符合理性决策的思维特征的.     

对“关于判断矩阵一致性检验与调整的一个注记”的讨论

王世华等学者在期刊《数学的实践与认识》中发表了《关于判断矩阵一致性检验与调整的一个注记》的论文,认为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.论文关于判断矩阵不一致性原因的分析及对一致性调整的解决方案具有一定的科学价值.但是,如果从AHP的角度来分析判断短阵,对导致不一致性原因的分析有值得改进的空间.基于AHP基本原理和Super-decision决策软件对1-9标度的使用,认为第一类标度离散性不一致、标度有限性不一致在AHP判断矩阵中是可以克服的.     

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.     

层次分析法中判断矩阵不一致性调整方法研究

针对层次分析中判断矩阵的不一致性,提出了次序一致性与绝对一致性的概念,给出了不一致性的检验准则和修正方法。     

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.     

一种利用神经网络改善判断矩阵一致性的方法

针对层次分析法中判断矩阵致性改进问题,提出了一种利用神经网络改善判断矩阵一致性的方法.本文在建立了BP神经网络模型的基础上,把判断矩阵一致性调整问题转化为BP神经网络的多输入多输出求解问题.经BP神经网络算法调整过的判断矩阵再返回给专家进一步调整使其符合萨迪标度.计算实例表明,此种方法是可行的.     

区间数互补判断矩阵一致性及其权重算法研究

研究了区间数互补判断矩阵的一致性和权重求解新方法.基于权重可行域定义了区间数互补判断矩阵一致性,给出了判别其是否具有一致性的简洁方法,为区间数互补判断矩阵排序的可靠性提供了更加合理的理论依据;针对区间数互补判断矩阵是否具有一致性,建立了不同的优化模型求解其排序向量,并且给出了具体的算法步骤;最后用算例验证了方法的有效性和适用性.