基于Fuzzy判断矩阵的一致性调整方法

基于模糊判断矩阵完全一致性的定义，给出一种调整模糊判断矩阵一致性的新方法。首先，讨论了衡量判断矩阵一致性程度的指标，从而给出了满意一致性的判定方法，然后提出了构造完全一致性模糊判断矩阵的变换公式，通过分析反映完全一致性矩阵和初始判断矩阵之间关系的偏差矩阵，得到一种新的一致性调整算法，最后进行算例分析。     

三角模糊数互补判断矩阵的加性一致性及排序

研究三角模糊数互补判断矩阵的加性一致性及排序问题.从加性一致性角度,讨论了三角模糊数互补判断矩阵与三角模糊数互反判断矩阵之间的相互转化关系,建立了一个基于最小方差的多层次非线性规划模型.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,并利用三角模糊数期望值公式对决策方案的权重向量进行排序.最后通过算例验证该方法的可行性和有效性.     

基于模糊判断矩阵的一致性调整方法

基于模糊判断矩阵完全一致性的定义,讨论了衡量判断矩阵一致性程度的指标,给出了满意一致性的判定方法.进而针对模糊判断矩阵的一致性问题,提出了一种新的一致性调整方法.在考虑构造完全一致性模糊判断矩阵的基础上,通过建立和分析模糊判断矩阵的调和矩阵对其一致性进行调整,使得调整后的判断矩阵具有较满意的一致性,且能够最大程度地反映决策者的意愿.最后进行了算例分析.     

确定模糊判断矩阵排序向量的两类方法

在给出模糊判断矩阵的加性一致性和乘性一致性概念的基础上,提出了确定模糊判断矩阵排序向量的两类方法,第1类方法是先将一致性或具有满意一致性的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;第2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。最后进行了算例分析。     

模糊互补判断矩阵一致性检验和改进方法

针对模糊互补判断矩阵的一致性修正问题, 指出了模糊互补判断矩阵一致性修正方法的不足.从模糊一致矩阵传统定义出发,讨论了检验模糊判断矩阵是否满足完全一致性的方法, 推导出模糊一致性指标,并给出了模糊判断矩阵一致性改进的方法.从理论上分析了该算法的可行性.该算法不仅较为简便实用,而且为专家对原始判断信息进行针对性修正提供了参考依据.     

考虑标度的加型一致性模糊判断矩阵的排序方法

通过实例说明相关文献中加型一致性模糊判断矩阵排序方法的参数取值存在的问题,分析出该问题是由于其公式证明中没有区分标度导致的,指出其结论适用于0～1标度的加型一致性模糊判断矩阵.然后,重新证明了0.1～0.9标度下的加型一致性模糊判决矩阵的排序方法和相关结论.最后,定义了广义模糊标度,并给出广义模糊标度下加型一致性模糊判断矩阵的排序方法和相关结论,使得相关文献中排序方法和相关结论实现形式上的统一.     

模糊判断矩阵的一致性判定及改进方法研究

研究模糊判断矩阵的次序一致性和满意一致性问题.在模糊判断矩阵的非对角线位置不存在0.5时,提出将模糊判断矩阵转化成0-1偏好矩阵,按照布尔运算法则计算偏好矩阵的三次乘幂,得到若其对角线存在数值为1的元素,则模糊判断矩阵不具有次序一致性的结论;若模糊判断矩阵非对角线位置存在0.5,则提出查找循环链的方法进行次序一致性判定.对不具有次序一致性的模糊判断矩阵,提出启发式修改规则.提出度量模糊判断矩阵满意一致性的指标,并得到在其它元素不变的情况下使满意一致性达到最佳时的元素取值,由此提出一致性改进方法.     

Fuzzy判断矩阵的一致性研究

Fuzzy判断矩阵是决策者针对有限方案集给出的一类两两方案比较的偏好信息形式，但有关Fuzzy判断矩阵的一致性问题是研究的焦点之一。从理论上提出了关于Fuzzy判断的满意一致性和完全一致性等概念，并且给出了Fuzzy判断矩阵满意一致性和完全一致性的性质及其判定方法。最后给出了算例。     

一种模糊判断矩阵的互补一致性修正方法

引入度量矩阵大小的lp范数来刻画关于模糊判断矩阵的相似性条件、互补性条件以及一致性条件的满足程度。通过将三个极小化问题转化为一个目的规划问题对模糊判断矩阵进行了互补一致性修正。使用控制参数A将p=1和p=∞两类极小化偏差量的方法结合起来得到了一种更加灵活且适用范围更广的模糊判断矩阵的互补一致性修正方法。最后，用一个数值例子进行说明。     

模糊判断矩阵的满意一致性检验

针对多属性决策中模糊判断矩阵的一致性问题,提出了影子排序因子及增序模糊判断矩阵的概念,证明了模糊判断矩阵满足满意一致性的充要条件。根据该充要条件给出了一种对模糊判断矩阵进行满意一致性检验的简便算法,最后结合算例介绍了模糊判断矩阵在满足满意一致性时的排序方法,并分析了其在不满足满意一致性时影响其满意一致性的可能因素。这种算法不仅较为简便实用,而且为专家对原始判断信息进行针对性修正提供了参考依据,对方案排序研究提供了新的思路。     

基于二元语义的八类偏好信息的群决策方法

利用模糊数与二元语义之间的转化方法,研究模糊互补判断矩阵与二元语义判断矩阵之间的内在联系,得到了模糊互补判断矩阵的二元语义转化方法保持原判断矩阵的互补性,满意、完全加性、乘性一致性和方案优先顺序等结论.扩展了该转化方法,给出了八类不同形式偏好信息的一致化和集结方法.最后,通过算例表明了该方法是有效的.     

群组Fuzzy判断矩阵集结方法及其一致性

基于Fuzzy判断矩阵一致性的定义,提出一种构造一致性Fuzzy判断矩阵的新方法,建立了一种加权集结方法的最优化模型,从而得到了群组决策中一类Fuzzy判断矩阵的集结方法,并进一步对其一致性进行了分析和研究。理论分析表明,该集结方法在群组决策中具有明确的实际意义。     

残缺信息下的三角模糊数互补偏好群决策研究

研究残缺互补判断矩阵排序方法问题.分析了三角模糊数互反判断矩阵与互补判断矩阵之间的转换关系,给出了三角模糊数互补判断矩阵加性一致性的概念,提出了残缺三角模糊数互补判断矩阵的一个最小二乘群决策排序模型,并研究此模型解的存在性条件,将残缺型判断矩阵的群决策排序模型推广到完全信息群决策与单人决策情形.最后给出了一个算例.     

基于语言判断矩阵的一致性及其排序方法

研究语言判断矩阵的乘性一致性及方案排序问题.首先给出有关语言判断矩阵和互反判断矩阵的定义及其性质,提出语言判断矩阵一致性的定义;然后通过引进导出矩阵将语言判断矩阵转换为数值矩阵,得出语言判断矩阵具有完全一致性或弱一致性的充要条件是其转换后得到的导出矩阵也具有同样的结论.同时利用该转换公式,给出基于语言判断矩阵的方案排序方法.最后,通过一个算例说明文中提出的分析方法.     

AHP方法中判断矩阵的标度扩展构造法

AHP在实际使用中常常因判断矩阵出现一致性检验错误而导致决策难产，且这个问题至今没有得到根本性解决，本文通过实例分析说明，导致一致性检验错误的根本原因是判断短阵的传统构造方法存在严重缺陷，它固化了选定的标度，使原先有差别的候选方案在比较过程中失去差别，因此，本文提出一种新的判断矩阵构造方法－标度扩展法，并证明该方法无论使用什么标度，所构造的判断矩阵都是完全一致的。故不需进行一致性检验且排序向量也容易获得，从而提高AHP方法决策的可靠性，并使AHP方法变得简便易行。     

一种AHP判断矩阵一致性调整的新方法

提出了一种AHP判断矩阵一致性调整的新方法。该方法首先通过求取判断矩阵的偏差矩阵 ,然后再根据偏差和最小的原理寻找出n - 1个最能体现原判断矩阵中专家信息的元素构成完全一致性矩阵。调整后的判断矩阵等于原判断矩阵和完全一致性矩阵的加权和。最后用算例来说明该方法的实施过程