综合判断矩阵的一致性及特征值问题研究

对加权几何平均综合判断矩阵的一致性及特征值问题进行了深入研究,给出了判断矩阵Ａｋ（ｋ＝１．２,．．．,ｓ）与其相应的加权几何平均综合判断矩阵Ａ＾－之间的一致性关系不等式,最大特征值关系不等式及Ａ＾－的最大特征值范围,从而为加权几何平均综合判断矩阵的实际运用提供了理论基础。     

AHP中判断矩阵一致性检验的修正的统计方法

通过分析判断矩阵与其导出的矩阵的关系，提出一种检验判断矩阵一致性的统计检验,发判断矩阵的一致性较差时，基于偏差矩阵中绝对值大的元素对判断矩阵一致性的影响，每次只修改判断矩阵的一对元素即可进行判断矩阵一致性的修正。实例分析表明，统计检验方法是可行的，且可根据问题的性质，灵活确定一致性要求的标准。     

AHP中判断矩阵一致性修正的模式识别法

基于模式识别原理，给出了判断矩阵一致性修正的一种方法。在该方法中，首先把由专家或决策者给出的判断矩阵Ａ转化为ｎ个具有完全一致性的正互反阵。再将这ｎ个正互反阵和Ａ分别转化为反对称阵Ｂ（ｉ），ｉ＝１，…，ｎ和Ｂ。在Ｂ（ｉ），ｉ＝１，…，ｎ生成的线性空间中寻找与Ｂ最贴近的正互反阵Ｂ～＊，将Ｂ～＊对应的满足完全一致性的正互反阵Ａ～＊作为Ａ的修正矩阵，同时得到了Ａ～＊对应于最大特征值ｎ的正特征向量的计算公式。     

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。     

一种基于互反判断矩阵的多属性决策信息集成方法

详细研究多属性决策中四类常见偏好信息（即偏好次序型，效用值型，互补判断矩阵型和互反判断矩阵型）之间的转换关系，然后将偏好次序型，效用值型，互补判断矩阵型这三类偏好信息转化成互反判断矩阵形式，再利用群组到反判断矩阵排序的加权几何平均法对决策方案进行排序择优，最后给出算例。     

判断矩阵一致性逼近的一种新方法

本文根据一致性判断矩阵定义，提出了一种求取一致性判断矩阵的新方法。该方法充分利用了判断矩阵所提供的直接判断和全部间接判断信息，消除了专家判断思维逻辑的混乱和不一致性。     

模糊判断矩阵的一致性检验及一致性改进方法

证明乘性一致性模糊判断矩阵的若干性质，给出一个判别模糊判断矩阵加性一致性程度的指标，提出一种改进模糊判断矩阵加性一致性的方法，并用算例作说明。     

基于语言判断矩阵的群决策逆判问题研究

针对基于语言判断矩阵的群决策逆判问题，通过对语言判断矩阵进行“量化”，将其转化成为互反判断矩阵，进而提出了一种依据数理统计理论的分析方法．该方法通过引进随机误差的概念，得出了一致性判断矩阵中元素的相对误差服从均值为零的正态分布的结论，进一步依据这一结论，根据各评判专家所提供的判断矩阵对专家们进行反判，即通过计算各专家的偏离度，对专家们进行排序，并且根据假设检验理论对排序进行检验、对专家们进行分类、最后用一个算例说明了该方法的有效性和实用性．     

群组决策中判断的一致性协调与方案排序

考虑复杂系统中群组决策(或评判)中的不确定性和模糊性，对模糊判断矩阵的构建条件——群组判断的一致性问题进行讨论，进而提出几种群组判断的基本一致性协调方法，并由此构建模糊判断矩阵，给出由模糊判断矩阵导出方案排序权数的方法以及计算例子。     

残缺互补判断矩阵

定义了残缺互补判断矩阵、三角一致性残缺互补判断矩阵、弱一致性残缺互补判断矩阵、加型一致性残缺互补判断矩阵、积型一致性残缺互补判断矩阵、可接受残缺互补判断矩阵等概念,研究了残缺互补判断矩阵的一些性质,并给出了它的一种简洁的排序方法.最后对判断信息完全未知的情形进行了分析.     

关于互补判断矩阵的群决策的专家评判水平

在群决策分析中，如何从一致性分析的角度来分析专家评判水平或对专家评判水平进行分类是一个重要的研究课题。本文针对群决策中基于互补判断矩阵偏好信息的专家评判水平的排序与分类问题，提出了一种分析方法。首先，分析了互补判断矩阵及其一致性的有关性质；然后，通过构造每个专家给出互补判断矩阵的导出矩阵及其向量表示，计算每个专家给出互补判断矩阵与一致性互补判断矩阵之间的偏差，并得到每个专家评判水平的排序结果和专家们评判水平的分类。最后，通过一个算例说明了本文给出的分析方法。     

群决策中区间数判断矩阵的集结及权重的计算

对群组决策中不确定判断矩阵的集结及相关性质进行了讨论，并针对不同的情况提出了几种群组区间数判断矩阵的集结方法，同时还给出了由区间数判断矩阵导出其权重的一种新的计算方法及应用算例。     

内积加权排序方法

本文通过判断矩阵向量的内积，给出了判断矩阵向量的满意度指标。以满意度指标为加权系数，提出了一种内积加权排序方法。该方法是一种以反映判断矩阵总体特征的程序为要求的综合排序方法。既适合于单一准则下的排序计算，也适合于群组决策。     

一种新的改进不一致判断矩阵的方法

针对应用层次分析法时，对判断矩阵现有调整方法存的不足，提出一种新的优化调整算法，计算 判断矩阵元素各个位置 上能达到最佳一致性时的元素值，通过原判断矩阵元素和具有最佳一致性时元素取值的距离，找出不一致元素并作相应调整，最后通过算例说明算法的可行性。     

基于奇异值分解和一致-可信度的判断矩阵一致性改进

判断矩阵的一致性改进是层次分析法中的难点。针对该领域研究中存在的不足之处，介绍基于奇异值分解的权重确定方法，提出一个衡量判断矩阵一致性和可信度的综合标准，即一致-可信度，在奇异值分解和一致-可信度的基础上给出一种获得最佳改进判断矩阵的一致性改进方法。     

基于互补判断矩阵形式偏好信息的相容性研究

针对群决策中基于互补判断矩阵形式偏好信息的相容性问题,提出了一种分析方法.首先,给出了有关互补判断矩阵、互反判断矩阵及其相互转换公式的定义及其性质,得出了互补判断矩阵具有乘性一致性或满意一致性的充要条件是其相互转换的互反矩阵也具有同样的结论;然后,利用互补判断矩阵与互反判断矩阵之间的转换公式,给出了有关两个互补判断矩阵的相客性指标的定义、互补判断矩阵与其特征矩阵的具有满意相容性指标的概念及其性质.最后,通过一个算例说明了本文提出的分析方法.     

关于将相对熵用于层次分析的简单注记

层次分析法(AHP)是当前广泛应用的系统工程方法之一；从判断矩阵计算相对权重，决定判断矩阵是否近似满足一致性条件，是层次分析法重要组成部分。本文从相对熵的概念出发。试给出一种新的权重计算方法，同时说明，相对熵可以为判断矩阵是否近似满足一致性条件的一个指标。     

基于FOWA算子的三角模糊数互补判断矩阵排序法

研究了决策信息以三角模糊互补判断矩阵形式给出的有限方案决策问题。给出了一种模糊有序加权平均（FOWA）算子，利用该算子对以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的判断信息进行了集结，基于三角模糊数期望值求得三角模糊数互补判断矩阵的排序向量，进而对决策方案进行排序。最后进行了算例分析。     

基于群组满意度最大的区间偏好信息集结

研究群决策中区间数判断矩阵偏好信息的集结问题。针对区间数互反判断矩阵和区间数互补判断矩阵，构造了个体满意度函数，并讨论了满意度与一致性以及群组满意度和群组共识之间的关系，最后还给出了基于群组满意度最大的相对熵最优化偏好集结模型以及应用算例。     

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.