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.     

基于双重差异驱动的群体评价方法

针对专家权重未知的群体综合评价问题,基于双重差异驱动思想提出了一种新的群体评价方法。该方法基于最大化被评价对象间整体差异的拉开档次法对群体意见进行集结得到群体评价向量;以基于差异驱动的整体群体评价向量和部分群体评价向量为基准判断各专家的信息差异化程度,并据此对专家进行赋权;最终集结专家权重和专家评价信息得到群体评价结论。最后用一个算例表明了方法的可行性和有效性。     

基于竞合视角的自主式综合评价方法

针对自主式综合评价问题,提出了一种基于竞合视角的自主式综合评价方法。该方法把被评价对象视为具有自主性的"智能体",相互之间有竞争并且都具有最大化自身利益的相同目标;按照民主集中制原则,把评价过程分为代表民主的"竞争优化"模型和代表集中的"协商合作"模型两部分。其中,"竞争优化"模型强调被评价对象之间的相互竞争,被评价对象在此模型下突出各自竞争优势;"协商合作"模型是通过两阶段协商的方法使有利益冲突的各被评价对象进行协商合作,综合各被评价对象的信息,得到最终的评价结果。最后,用一个算例检验了方法的有效性。