一致判断矩阵与一致模糊矩阵的关系

通过对一致判断矩阵与一致模糊矩阵的关系研究证明,一致判断矩阵与一致模糊矩阵一样具有中分传递性,符合人类决策思维的一致性,运用模糊层次分析决策会造成判断信息,一致性及累积优势度的损失。     

致判断矩阵与一致模糊矩阵的关系

通过对一致判断矩阵与一致模糊矩阵的关系研究证明一致判断矩阵与一致模糊矩阵一样具有中分传递性,符合人类决策思维的一致性;运用模糊层次分析法决策会造成判断信息、一致性及累积优势度的损失.     

基于模糊一致矩阵性质的正互反矩阵一致性调整方法

讨论正互反判断矩阵与模糊互补矩阵,正互反一致性矩阵与模糊一致性矩阵的关系,并对正互反判断矩阵的一致性提出了一种基于模糊一致性矩阵性质的调整方法.算例表明用该方法对判断矩阵的一致性进行调整工作量小且行之有效.     

如何构造模糊层次分析法中模糊一致判矩阵

通过对层次分析法及模糊层次分析法的介绍，讨论了模糊层次分析法中模型一致判断矩阵的定义及其性质，给出了模糊一致矩阵的简便构造方法，并给出了当所构造的模糊矩阵不具有一致性时，将其调整为模糊一致矩阵的简便实用方法。     

基于模糊互补判断矩阵的综合判断矩阵加性一致性研究

提出新的模糊互补判断矩阵加性一致判定指标,并用该指标对加权算术平均算子集结加性模糊互补判断矩阵所得的综合判断矩阵加性一致及一致可接受问题进行研究,拓展了模糊互补判断矩阵加性一致理论在群决策中的应用.     

模糊互补判断矩阵的相容性及一致性研究

给出了模糊互补判断矩阵的相容性，权重矩阵等概念，对模糊互补判断矩阵的相容性和一致性详细地进行了研究，证明了在模糊互补判断矩阵Ai(i=1,2,…,s)是一致性可接受的情况下，它们的综合判断矩阵也是一致性可接受的，从而为模糊互补判断矩阵在决策领域中的广泛应用奠定了理论基础。     

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.     

模糊互补判断矩阵的一致性

基于正互反判断矩阵的一致性检验标准,利用模糊互补和正互反判断矩阵之间的转换公式,得到了模糊互补判断矩阵的两个一致性检验标准,并给出了对于同一个问题的m个满足满意一致的模糊互补判断矩阵,在Hadamard运算下,其组合仍满足满意一致的结论.     

模糊判断矩阵的统计检验方法

提出模糊判断矩阵的统计检验方法,给出模糊判断矩阵为模糊一致矩阵的充要条件,算例结果表明,用统计检验方法检验模糊判断矩阵的一致性是可行的和合理的．     

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.     

层次分析法的改进

在层次分析法中,当成对比较阵不是一致阵的时候,从原成对比较阵出发,结合问题的实际意义,建立新的一致成对比较阵.在这个一致成对比较阵中,包含了决策者的所有判断参数,而且不再需要一致检验就能得到合理的最终决策.     

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。     

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。     

不一致区间数判断矩阵的校正及其排序算法

根据不一致区间数判断矩阵提供的信息,构造一个一致性数字判断矩阵———中心判断矩阵 然后以该判断矩阵为参照标准,找出偏移量最大的区间数,并对它进行校正;最后给出区间数判断矩阵的一种排序算法     

AHP中判断矩阵一致性改进方法的研究

针对AHP中判断矩阵一致性改进问题,提出了一种新的改进判断矩阵一致性的方法·首先,给出了诱导矩阵的定义,然后通过分析诱导矩阵与判断矩阵之间的关系,给出了将判断矩阵改进为满意一致性矩阵的简洁、实用的迭代算法·最后给出了两个算例·     

语言一致矩阵及其在决策中的应用

针对决策者思想中的不确定信息,引入语言变量,建立了重要性比较的语言标度集。给出了语言一致矩阵的定义,研究了语言一致矩阵的性质,如与人类思维的一致性和中分传递性等。在应用中,以语言标度构造语言一致矩阵,通过语言信息集结算子,对语言一致矩阵进行集结,得到决策结果。举例说明了语言一致矩阵的用法及其在决策中的正确性和有效性。     

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.     

两种简便的模糊互补判断矩阵的调整方法

利用模糊一致矩阵的性质提出了两种便捷、易行的调整模糊互补判断矩阵的方法,讨论了这两种方法的性质,分别给出算例分析,并对这两种方法进行比较,探讨了各自的优势及适用范围.     

二元语义判断矩阵的一致性分析

二元语义分析方法是关于语言信息集结的新方法,它可以方便地进行语言的运算,并且可以避免在语言信息的集结过程中信息的损失和语言信息集结结果的不精确性.研究了二元语义判断矩阵的一致性问题.首先对二元语义的概念进行了描述,给出了关于二元语义比较的规则;然后在给出二元语义判断矩阵及其加性一致性和满意一致性等有关概念的基础上,提出了几种关于二元语义判断矩阵加性一致性和满意一致性的判定方法;分析了加性一致性和满意一致性的关系.最后给出了算例.     

一种提高判断矩阵一致性程度的方法

 层次分析法是一种实用的多维决策方法。在运用层次分析法的过程中,需要对判断矩阵进行一致性检验。若检验不能通过,则应尽可能小幅度地调整部分元素后再检验,从而达到既能最大程度地保留原有信息又能提高矩阵的一致性程度的目的。目前,许多学者提出了提高判断矩阵一致性程度的多种方法,但这些方法的局限性是有时某些元素调整前后的变化太大,且需调整的元素较多,这显然违背了决策者的最初意愿。本文提出由判断矩阵中行列对应元素乘积的算术平均值与相应元素偏差的最大值来判别与调整不合理元素,进而提高判断矩阵一致性程度的方法。该方法可预先设定调整幅度,最大程度地保留原有信息。不合理元素的判别方法具有简洁、有效、快速的特点。整个调整过程计算简单,既可人工也可利用计算机进行。