群组判断矩阵排序中的广义最小偏差方法

本文对群组判断矩阵排序提出一种新的广义最小偏差方法。鉴于不同专家所给判断矩阵质量上的差异, 广义最小偏差排序方法对群组判断矩阵进行不同程度的加权处理, 并进行群组一致性检验。     

群组AHP最小二乘排序及其算法研究

本文研究群组AHP最小二乘排序方法及其算法实现。鉴于不同专家所给判断矩阵质量上的差异,最小二乘排序方法对群组AHP进行不同程度的加权处理,并进行群组一致性检验。     

一种基于互反判断矩阵的多属性决策信息集成方法

详细研究多属性决策中四类常见偏好信息（即偏好次序型，效用值型，互补判断矩阵型和互反判断矩阵型）之间的转换关系，然后将偏好次序型，效用值型，互补判断矩阵型这三类偏好信息转化成互反判断矩阵形式，再利用群组到反判断矩阵排序的加权几何平均法对决策方案进行排序择优，最后给出算例。     

内积加权排序方法

本文通过判断矩阵向量的内积，给出了判断矩阵向量的满意度指标。以满意度指标为加权系数，提出了一种内积加权排序方法。该方法是一种以反映判断矩阵总体特征的程序为要求的综合排序方法。既适合于单一准则下的排序计算，也适合于群组决策。     

群体判断矩阵及权向量的最优传递矩阵求法

层次分析法的关键步骤是构造判断矩阵,判断矩阵一经确定,即可选用各种各样的计算方法得到判断矩阵的排序权值,如可选用行和正规化方法、列和求逆法、和积法、方根法、特征向量法(EM)、对数回归法(LLSM)、最小平方逼近法(LSM)、梯度特征向量法(GEM)等等。然而,判断矩阵的获得,在通常情况下是通过专家咨询而得到的。为使判断矩阵尽可能地不受判断决策者个人偏好的影     

组合判断矩阵的相容性与一致性关系

在相容性概念的基础上,研究了加权几何平均组合判断矩阵的相容性以及相容性和一致性的关系。在相对较弱的条件下,获得了组合判断矩阵不仅与其自身的特征矩阵具有满意的相容性,而且它还与加权几何平均组合排序向量所构成的特征矩阵具有满意的相容性。这为在群组决策中使用加权几何平均向量排序法提供理论依据。最后进行了实例分析,验证了该结论。     

群组决策中判断的一致性协调与方案排序

考虑复杂系统中群组决策(或评判)中的不确定性和模糊性，对模糊判断矩阵的构建条件——群组判断的一致性问题进行讨论，进而提出几种群组判断的基本一致性协调方法，并由此构建模糊判断矩阵，给出由模糊判断矩阵导出方案排序权数的方法以及计算例子。     

一种改进的加权最小二乘排序方法

本文对层次分析法中权的最小平方排序方法进行改进,提出一种新的改进的加权最小二乘排序方法,并从理论上进行证明。文章最后通过一个实例将两种排序方法与特征根排序方法进行对比分析,结果表明,改进的加权最小二乘排序方法可导出与特征向量排序方法相同的排序结果,克服了权的最小平方排序方法与特征向量排序方法排序结果不一致的缺点。     

层次分析中判断矩阵排序的一种新方法

提出一种新的广义最小偏差法，给出了它的标准形，并对此方法的性质进行了研究．理论分析和仿真结果表明：应用广义最小偏差法对判断矩阵进行排序不但可行而且有效．     

层次分析中的最小最大几何距离排序方法

本文在判断矩阵几何最小二乘排序方法(GLSM)和最小最大偏差排序方法(MDM)的基础上,进一步提出了一种新的最小最大几何距离排序方法(MGDM)。与GLSM排序方法相比,MGDM排序方法排序结果准确、保序性好,可得到与特征向量排序方法(EM)完全一致的排序结果;与MDM排序方法相比,MGDM排序方法在处理群组判断矩阵排序时有其优越性。     

关于层次分析法中权的最小平方法的理论证明

权的最小平方法(wLSM)是层次分析法中一种有效而简洁的排序方法。本文拟给出该方法严格的理论证明,并举例说明其具体应用,从而使该方法在理论上得到进一步完善。     

基于互补判断矩阵权最小平方法的层次分析法

结合互补判断矩阵与最优化方法,在传统的层次分析法的基础上,对互补判断矩阵权的最小平方法进行了分析,提出了一种基于互补判断矩阵权的最小平方法的层次分析法。给出了该方法的具体应用步骤,并以实际算例探讨了它在武器系统分析与择优中的应用。算例的计算过程和计算结果证明该方法简单、有效,易于理解和掌握,具有很好的可操作性与实用性。     

On Consistency in AHP and Fuzzy AHP

The analytic hierarchy process(AHP) is used widely for analyzing decisions made in various real-world applications. Its basic idea is to construct a hierarchy of concepts encountered in a given decision problem and to choose the best alternative according to pairwise comparison matrices given by the decision maker. Under the assumption of fully rational economics, a reasonable decision should be consistent. It becomes an important issue on how to analyze and ensure the consistency of comparison matrices together with the judgments of the decision maker. The main objectives of the present paper are threefold. First, we review the basic idea and methods used to define the consistency and the transitivity of multiplicative reciprocal matrices, additive reciprocal matrices and comparison matrices with fuzzy interval and triangular fuzzy numbers. The existing controversy behind the applications of fuzzy set theory to the AHP in the literature is presented. Second, the consistency of the collective comparison matrices in group decision making based on AHP and fuzzy AHP is further analyzed. We point out that the weak consistency of preference relations with fuzzy numbers in fuzzy AHP and group decision making should be investigated comprehensively. Third, under the consideration of the vagueness in the process of evaluating the judgements, a new concept of fuzzy consistency of comparison matrices in the AHP is given.     

New Method for Constructing Comparison Matrix Based on the Proportion Scales in the AHP

The main faults existing in current scale methods are that the scales do not represent the real importance of alternatives and their relations. This paper presents a proportion judgment scale and introduces a new method based on the proportion scale for construction comparison matrix in the analytic hierarchy process (AHP). The proportion judgment scales do not have the faults existing in current scale methods and the comparison matrix constructed by the new scale     

基于满意度函数的群决策排序方法

针对层次分析法中决策成员对决策元素的两两比较判断值与群体偏好值往往会偏离的情形,提出基于满意度函数的群体决策排序方法.该方法利用基于离差的满意度函数,通过建立偏好度集结的目标规划来确定层次分析法中的属性权重.该方法能避免目前多数研究中仅将决策成员当成信,包提供者的情况.还能解决判断值缺失下的群体偏好度集结问题与决策成员的不同权重问题.最后给出一个具体的算例证明该方法有效.     

一类三角模糊层次分析法的无效性分析

模糊层次分析法是非常流行的决策方法,已经有上千篇文献使用它进行决策分析.本文针对Laarhoven等~([1])提出的三角模糊AHP方法,使用几何平均法对来自单个判断的多个专家打分进行合成,从而简化原有模型.对简化模型进行求解得到其解析解.通过理论的和数值的分析,我们发现三角模糊AHP得出的结果是无效的,因为它违反了三角模糊数的基本假设:1)下限值、最有可能值和上限值应该是非减排序;2)最终的三角模糊权重的下限值和上限值应该仅仅与三角模糊判断的下限值和上限值相关;此外,3)三角模糊AHP方法无法应用于2×2或某些残缺三角模糊判断矩阵中.本文展示三角模糊AHP存在的问题并希望AHP的使用者注意这些.我们建议纠正这种错误的方法是坚持传统的判断方法,即基于最大特征值法得AHP以及在此基础上发展的考虑相关与反馈的ANP方法.     

The Eigenvalue Method on Weight Matrix in AHP

ＴｈｅＥｉｇｅｎｖａｌｕｅＭｅｔｈｏｄｏｎＷｅｉｇｈｔＭａｔｒｉｘｉｎＡＨＰＨＡＮＸｕｌｉＤｅｐｔ．ｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＣｅｎｔｒａｌＳｏｕｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００８３Ｒｅｃｅｉ...     

确定相对决策权重的链比较法

基于层次分析法(analytichierarchyprocess,AHP)的基本原理,在假定决策者两两比较判断矩阵已知的情况下,提出了一种根据两两比较判断矩阵确定决策者对决策对象的综合决策权重向量的新方法———链比较法,并用一个数值例示进行了说明。最后,讨论了链比较法的优点与可能的不足以及可以进一步改进的地方,与其他方法进行了比较,说明了方法的合理性,并就AHP未来可能的研究问题进行了展望。     

提高层次分析法评价精度的几种方法

为了提高层次分析法在实际应用中的评价精度，本文拟从调查表、标度的选择、判断矩阵的建立、以及“序位逆转”问题的正确认识等几个关键阶段进行了分析和研究，并提出了相应的改进思路及处理方法。由此可为理论与实际工作者正确应用层次分析法、提高其评价准确性及可信度提供一个有效、实用的参考方法。