互补判断矩阵一致性改进方法

关于两两方案比较的偏好信息形式的决策问题是决策分析中的一个重要课题·其中决策者给出的判断矩阵是否具有一致性是一个很重要的问题,它直接影响到由判断矩阵得到的排序向量是否能真实地反映各比较方案之间的客观排序·针对决策者给出的关于决策方案的一类互补判断矩阵,提出了一种新的改进判断矩阵一致性的方法·首先,给出了关于互补判断矩阵及其满意一致性的定义,同时还通过建立可达矩阵给出了互补判断矩阵满意一致性的判定方法;然后通过构造和分析一种偏差矩阵,给出了将互补判断矩阵改进为满意一致性矩阵的计算步骤·最后给出了一个算例·     

区间数互补判断矩阵的一致性和排序方法

研究了区间数互补判断矩阵的一致性和排序方法. 通过对完全一致性的演绎给出了区间数互补判断矩阵的一致性定义、性质及其判别方法; 同时, 提出了求解区间数互补判断矩阵排序向量的排序方法; 最后给出了算例.     

区间数判断矩阵的满意一致性及排序方法

研究了区间数判断矩阵的一致性及排序问题.给出了满意一致性判断矩阵的判别方法,并且证明了此判别方法还适用于区间数判断矩阵的一致性检验.同时,对具有一致性或满意一致性的区间数判断矩阵建立了优化模型,决策者可以根据自己对一致性程度的要求来求解区间数排序向量.最后,通过算例验证了方法的有效性、适用性.     

利用粒子群算法计算AHP判断矩阵排序权重

根据判断矩阵的基本性质,可以将判断矩阵的排序权重计算归结为一个最小化一致性指标的最小优化问题。针对这个最优化问题,提出一种利用改进的粒子群算法计算排序权重的算法。首先对判断矩阵排序权重计算及一致性检验、改进的粒子群算法进行了介绍,然后对排序权重计算进行了描述,最后给出仿真实验数据及其分析。实验结果验证了此算法的有效性,并显示该算法具有很高的精度和稳定性。     

一种改进的行和归一化排序方法

提出了一种改进的行和归一化排序方法(INRAM), 从保序性、置换不变性、相容性和累积优势度等方面对该方法的合理性进行了研究, 并且利用互补判断矩阵和互反判断矩阵之间的转换公式, 给出了相应的求解互补判断矩阵排序向量的算法, 从而丰富和发展了互反和互补判断矩阵的排序理论. 最后,通过算例将NRAM法和INRAM法与特征根排序方法(EM)及对数最小二乘法(LLSM)作了对比分析. 数值结果表明: INRAM法不仅简洁易行, 而且与EM 法的排序结果完全一致, 故能较好地揭示方案的真实排序.     

基于期望值的模糊互补判断矩阵的排序方法

研究了决策信息以模糊变量形式给出的互补判断矩阵的排序问题,给出了模糊互补判断矩阵与加型模糊一致性互补判断矩阵的概念及相关性质,进而提出一种模糊互补判断矩阵排序的中转法.首先基于期望值将模糊互补判断矩阵转化为加型模糊一致性互补判断矩阵,从而求得其排序向量,进而对决策方案进行排序和择优.     

残缺互补判断矩阵次序一致性及排序方法

针对残缺互补判断矩阵次序一致性检验、调整及排序方法存在的问题,采用残缺互补判断矩阵次序一致性及排序的偏序集表示方法.在界定偏序集、模糊互补判断矩阵、残缺互补判断矩阵、截集矩阵等定义基础上,利用偏序关系矩阵的转换关系给出次序一致性的检验定理;证明了残缺互补判断矩阵任意截集矩阵满足传递性和残缺互补判断矩阵完全次序一致性的等价定理;根据上集和下集特征,给出更为简捷的残缺互补判断矩阵排序方法.研究结果表明:与其他方法相比,调整及排序方法赋值有依据、方法简单、易操作,鲁棒性强.     

一种基于模糊互补判断矩阵的群体决策方法

对群体决策中,偏好信息以偏好次序型给出的情形进行了分析.利用定义2.1可把每位决策者给出的偏好次序型偏好信息转化为该决策者的模糊互补判断矩阵,并证明了此模糊互补判断矩阵是模糊一致性互补判断矩阵,再利用群组互补判断矩阵的行和归一化,对决策方案进行排序择优,并说明了此排序方法是强条件下保序的,最后给出算例.     

区间数判断矩阵满意一致性递推排序方法研究

研究了区间数判断矩阵的一致性和递推排序方法. 根据区间数判断矩阵的概念给出了区间数判断矩阵的完全一致性定义, 通过对完全一致性性质的讨论演绎出区间数判断矩阵的一致性和满意一致性定义及其判别方法，并且研究了一致性和满意一致性定义的合理性, 提出了求解区间数判断矩阵排序向量的递推排序方法, 最后用算例验证了方法的有效性.     

群组模糊判断矩阵集结方法的理论分析

对群组模糊判断矩阵的集结方法进行了研究,在对同一决策问题的m个模糊判断矩阵是一致性的情况下,给出了加权集结方法的理论依据,并且进一步分析了关于群的判断矩阵与各决策者给出的判断矩阵之间关系的一些重要性质,从而为基于群的判断矩阵的方案排序问题打下了坚实的基础·