层次分析法改进及其在橡胶林种植对流域输沙影响评价中的应用

层次分析法广泛应用于指标权重计算和决策,但在判断矩阵构造和一致性检验中存在局限性.针对传统层次分析法及其现有改进方法所存在的数值标度和一致性检验两个关键问题,提出通过无限制标度建立与专家判断初衷更为吻合的因素间相对重要程度数值标度方法,并通过传递的方式构造完全一致性矩阵,对不满足一致性的原判断矩阵根据最大差异项进行调整.云南橡胶林种植对流域输沙影响评价指标权重确定应用实例表明,该改造方法降低了专家对判断矩阵数值标度的难度,并在解决判断矩阵不满足一致性问题的同时最大程度保留了原判断矩阵的信息.     

直觉判断矩阵的直觉模糊数型权重研究

研究了确定直觉判断矩阵的权重问题,并对与权重的可靠性密切相关的直觉判断矩阵的一致性问题进行了探讨.从直觉模糊数的得分函数和精确度函数角度给出直觉判断矩阵的加型一致性的新定义,并导出加型一致性的等价条件.为了充分利用原直觉判断矩阵的信息以及使决策符合一致性要求,根据加型一致性的等价条件运用转换函数将原直觉判断矩转换为两个加型模糊一致性互补判断矩阵,然后对这两个加型模糊一致性互补判断矩阵运用行和归一的方法分别求出原直觉判断矩阵权重的隶属度和非隶属度,从而得到直觉模糊数型权重,并利用直觉模糊数的排序方法进行排序.最后讨论了决策方法的优良性质,并通过实例验证了决策方法的有效性和实用性.     

基于互补判断矩阵的专家群体判断一致性分析

针对群决策中基于互补判断矩阵形式偏好信息的专家群体判断一致性问题,给出了一种分析方法·首先给出了有关互补判断矩阵的定义及若干性质;然后,通过定义有关专家群体判断的一致性指标及专家个体判断一致性指标,给出了群决策中基于互补判断矩阵形式偏好信息的专家群体判断一致性的识别方法和不一致的调整方法·同时,依据专家个体判断一致性指标,还可以判别每个专家的评判水平·最后,通过一个算例说明给出的分析方法·     

AHP中正互反判断矩阵一致性调整的新方法

全面阐释了层次分析法（AHP）中一种针对正互反判断矩阵进行一致性调整的新方法．该方法的基本策略为综合专家给出的AHP判断矩阵中的直接判断信息和全部间接判断信息,以几何平均求值的手段导出对应的完全一致性矩阵;接着利用此完全一致性矩阵与原判断矩阵以几何比例调和的手段构造出新的调和矩阵;最后在保证一致性比率要求和预定精度要求的前提下改变调和因子取值使得到的调和矩阵不但具有满意一致性而且能够最大程度地代表专家决策意愿．给出的算例演示了本方法的实施过程同时表明该方法在实际决策中是行之有效的．     

AHP判断矩阵与模糊判断矩阵相互转化方法

提出了AHP判断矩阵与模糊判断矩阵相互转化的若干新方法，探讨了各种转化方式下两类判断矩阵一致性的关系，以及确定排序向量的方法相互协调的问题，并用例子说明了各种转换公式的应用，为群决策中有效集结专家的AHP判断矩阵和模糊判断矩阵这两种偏好提供了可行的途径。     

一种修正判断矩阵一致性的新方法

文章给出一种修正判断矩阵一致性的新方法，该方法完全尊重专家的判断，通过专家对同一问题给出多个判断矩阵来改善其中的判断误差。     

AHP判断矩阵排序的一种新方法

为了得到一种更适用的互反判断矩阵排序方法,根据一致性判断矩阵中任意两行对应元素之比为常数这一性质,运用约束规划模型推导出一种简便实用的判断矩阵排序的新方法。实际算例结果表明,应用该新方法得到的排序权重比传统的判断矩阵排序方法得到的排序权重的分辨率更高,且该新方法易于程序实现。     

衡量判断矩阵相容性的一个通用指标

首先介绍了互反判断矩阵与互补判断矩阵之间的转换公式,以及完全一致性互反判断矩阵和完全一致性互补判断矩阵之间的关系。然后在综合考虑互反判断矩阵与互判断矩阵各自特点的基础上,给出了衡量判断矩阵（包括互反判断矩阵和互补判断矩阵）相容性的一个通用指标,以及互反权重矩阵和互补权重矩阵等概念。对判断矩阵的相容性和一致性详细地进行了研究,并给出了衡量判断矩阵相容性准则。这些结果在群组决策中具有良好的应用前景,有助于进一步提高决策的合理性和有效性,最后进行了算例分析。     

基于二维语言信息判断矩阵的多准则决策方法

针对准则权重信息未知,专家以二维语言信息给出方案的准则值及对方案间比较的偏好值的多准则决策问题,提出基于二维语言信息判断矩阵的决策方法.该方法首先给出二维语言判断矩阵加性一致性的定义和检验方法,导出矩阵的定义,及根据二维语言信息排序向量构造一致性二维语言判断矩阵的方法;接着,根据方案的综合评价值构造关于方案的一致性二维语言判断矩阵,基于构造的新二维语言判断矩阵与专家给出的二维语言判断矩阵偏离度最小化原则,建立模型计算准则权重,进而获取方案的综合评价值及排序.算例分析结果表明:所提出的方法具有有效性及实用性.     

AHP在企业员工绩效考评体系中的应用研究

考评体系中指标权重的确定直接影响考评结果．运用AHP确定企业员工的绩效考评指标权重行之有效．在建立了企业员工绩效考评体系的基础上，对运用AHP确定指标权重的求解步骤进行了详细的描述．通过应用实例利用10位专家对考评指标成对比较的平均值构建了判断矩阵，进而确定了各指标的权重值，并进行了一致性验证．     

判断信息为偏好序的群决策方案排序:互补判断矩阵法

应用互补判断矩阵研究判断信息为偏好序的群决策方案排序问题. 由决策群体中专家给出的方案偏好序得出互补判断矩阵:当方案间只有优先关系时,得到的是精确数互补判断矩阵;当方案间不仅有优先关系还有无差异关系时,建立精确数互补判断矩阵和区间数互补判断矩阵. 基于加性一致性,得到Condorcet效应出现的必要条件. 由互补判断矩阵建立目标规划模型,得到方案的排序. 通过算例与已有的方法比较,结果表明该方法可行.     

基于区间数判断矩阵群信息的集结方法

对群信息的有效集结是群决策过程中重要的技术问题之一．不同类型的群信息有不同的集结方法，针对区间数判断矩阵的群信息，为了能充分挖掘和利用这类群信息的信息资源，提出了将群中各成员的区间数决策信息集结为具有一定可靠度的确定信息的方法原理，给出了这类群信息集结值可靠度的计算模型和修正流程，并通过一个算例验证了该方法的有效性．结果表明，该方法是集结区间数判断矩阵群信息最有效的方法之一．     

基于不同直觉偏好结构的多属性决策方法

研究了属性值为实数、且决策者对属性的偏好信息以直觉判断矩阵或残缺直觉判断形式给出的直觉模糊多属性决策问题.首先介绍了直觉判断矩阵、一致性直觉判断矩阵、残缺直觉判断矩阵、一致性残缺直觉判断矩阵等概念,然后分别建立了基于直觉判断矩阵和基于残缺直觉判断矩阵的多属性决策模型,并且建立了基于直觉判断矩阵和残缺直觉判断矩阵的多属性群决策模型,进而给出了基于不同直觉偏好结构的多属性决策方法.该方法无需对不同偏好结构进行一致化处理,可直接通过求解模型得到最优权重向量,因而避免了一致化所导致的决策信息的失真和丢失.最后应用上述方法对江苏省企业技术创新能力进行了评估.     

强一致性区间数判断矩阵性质和排序

 研究了区间数判断矩阵的性质及排序问题。介绍了强一致性区间数判断矩阵、标准化区间数向量等概念;提出求解强一致性区间数判断矩阵排序向量的线性规划模型,并证明了所求排序向量是标准化区间数排序向量。在此基础上给出强一致性区间数判断矩阵的等价条件,进一步提出基于非线性规划模型的强一致性区间数判断矩阵的排序方法,最后通过实例验证了所提出的方法也适用于一致性区间数判断矩阵及满意一致性区间数判断矩阵。     

4种模糊标度的一致性容量研究

以4种模糊标度(0~1标度,0.1~0.9五标度,0.1~0.9标度*,0.1~0.9标度)建立的互补判断矩阵为研究对象,在分析其模糊一致性特征的基础上,给出差异一致性判断矩阵的一种等价分类方法和相应的等价类个数,提出一种合理使用这些标度的方法,并以实例说明该方法是合理的。     

基于层次分析法中特征根算法的改进

通过层次分析法中专家评估信息的提取及修改,提出改进的特征根(EM)算法,其主要思想是通过判断矩阵的降阶来构造出满足C.R.指标的低阶判断矩阵,然后通过EM排序法和修改后的判断矩阵的信息,得到一个同序等价类向量,用两个算例说明此方法的实施过程,最后通过一般性的公式推导来加以验证。     

线性非奇异盲信号混叠的分离矩阵个数

为了探寻线性非奇异盲信号混叠的不同分离算法有不同分离矩阵的原因，在改进的盲信号分离模型下，证明了一个理论结果：如果不考虑线性比例缩放，仅考虑旋转因素，分离矩阵的确切数目是源信号个数的阶乘．文中利用代数理论和二阶统计量方法，提出了通过求解二次非线性代数方程组来得到分离矩阵的算法，同时介绍了一种利用矩阵变换的分离矩阵求解方法．仿真结果证实了理论分析的正确性．     

构造一致性判断矩阵的序关系分析法

针对构造判断矩阵很难达到一致性的难题以及对不一致判断矩阵修正方法中修正结果不理想的问题,提出了构造判断矩阵的序关系分析法.指出了构造判断矩阵时产生不一致的原因.在充分挖掘矩阵构造者信息的基础上,首先建立起指标间的序关系,由此构造出一致性的判断矩阵,整个过程都由矩阵构造者完成,且方法清晰,简单,操作性强.通过算例分析,说明了该方法的有效性和实用性.     

改进的模糊层次分析法

目的 改进传统的层次分析法。方法 将互反型判断矩阵改为模糊一致性判断矩阵，并把和行归一法或方根法与特征向量法结合使用，提出了改进的模糊层次分析法。结果 指出传统的层次分析法往往会导致判断矩阵不满足一致性条件，需要检验和修正，而且计算精度不高。改进后的模糊层次分析法既解决了判断矩阵的一致性问题，又解决了解的收敛速度及精度问题，以此求得与实际相符的排序向量。结论 改进传统的层次分析法较传统的层次分析法更加完善和行之有效，并符合人们的思维逻辑，形式简单，准确，且易建立。另外，由优先判断矩阵改造而成的模糊一致性矩阵满足一致性条件，无需再进行一致性检验，同时也可大大减少叠代次数，提高收敛速度，满足计算精度的要求．从而为多目标决策提供了较为可靠的决策方法。