模糊动态AHP及其在水资源系统模型优化中的应用

常规AHP方法通常存在如下两种缺陷,首先,它的判断矩阵没有考虑人的判断的Fuzzy性,其次,它不能求解重要性随时间改变而变化的因素的权重,另外模糊动态AHP实现的关键是动态判断矩阵一致性条件的满足,因为动态判断矩阵往往在某个或某些时间上满足一致性条件,但很难在整个时间段上对所有的时间点满足一致性条件,针对上述问题,本文应用一种新的方法来改进断送矩阵的一致性,并将模糊动态AHP方法应用到水资源系统的模糊优化调度中,收到了较好的效果。     

模糊互补判断矩阵一致性检验和改进方法

针对模糊互补判断矩阵的一致性修正问题, 指出了模糊互补判断矩阵一致性修正方法的不足.从模糊一致矩阵传统定义出发,讨论了检验模糊判断矩阵是否满足完全一致性的方法, 推导出模糊一致性指标,并给出了模糊判断矩阵一致性改进的方法.从理论上分析了该算法的可行性.该算法不仅较为简便实用,而且为专家对原始判断信息进行针对性修正提供了参考依据.     

确定模糊判断矩阵排序向量的两类方法

在给出模糊判断矩阵的加性一致性和乘性一致性概念的基础上,提出了确定模糊判断矩阵排序向量的两类方法,第1类方法是先将一致性或具有满意一致性的模糊判断矩阵转化为AHP判断矩阵,然后将后者的排序向量作为前者的排序向量;第2类方法是直接由一致性或具有满意一致性的模糊判断矩阵计算排序向量。最后进行了算例分析。     

一种模糊判断矩阵的互补一致性修正方法

引入度量矩阵大小的lp范数来刻画关于模糊判断矩阵的相似性条件、互补性条件以及一致性条件的满足程度。通过将三个极小化问题转化为一个目的规划问题对模糊判断矩阵进行了互补一致性修正。使用控制参数A将p=1和p=∞两类极小化偏差量的方法结合起来得到了一种更加灵活且适用范围更广的模糊判断矩阵的互补一致性修正方法。最后，用一个数值例子进行说明。     

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.     

基于模糊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,讨论了衡量判断矩阵一致性程度的指标,给出了满意一致性的判定方法.进而针对模糊判断矩阵的一致性问题,提出了一种新的一致性调整方法.在考虑构造完全一致性模糊判断矩阵的基础上,通过建立和分析模糊判断矩阵的调和矩阵对其一致性进行调整,使得调整后的判断矩阵具有较满意的一致性,且能够最大程度地反映决策者的意愿.最后进行了算例分析.     

水资源系统模糊优化调度中的动态AHP及应用

在水资源的优化调度过程中，由于水资源系统内部以及系统与外界环境这间存在着大量的模糊性与随机性，应用模糊优化调度模型可以充分发考虑这些模糊因素，从而比常规的优化模型具有更大的灵活性与可靠性，为了反映模糊优化调度模型中目标函数的效益系数随时间变化而变化的规律，应用动态AHP确定效益系数，并提出一种新的方法来改进动态判断矩阵的一致性，最后应用该模型确定哈尔滨市水资源的最优调度方案，收到了较好的结果。     

模糊判断矩阵的满意一致性检验

针对多属性决策中模糊判断矩阵的一致性问题,提出了影子排序因子及增序模糊判断矩阵的概念,证明了模糊判断矩阵满足满意一致性的充要条件。根据该充要条件给出了一种对模糊判断矩阵进行满意一致性检验的简便算法,最后结合算例介绍了模糊判断矩阵在满足满意一致性时的排序方法,并分析了其在不满足满意一致性时影响其满意一致性的可能因素。这种算法不仅较为简便实用,而且为专家对原始判断信息进行针对性修正提供了参考依据,对方案排序研究提供了新的思路。     

模糊判断矩阵的一致性判定及改进方法研究

研究模糊判断矩阵的次序一致性和满意一致性问题.在模糊判断矩阵的非对角线位置不存在0.5时,提出将模糊判断矩阵转化成0-1偏好矩阵,按照布尔运算法则计算偏好矩阵的三次乘幂,得到若其对角线存在数值为1的元素,则模糊判断矩阵不具有次序一致性的结论;若模糊判断矩阵非对角线位置存在0.5,则提出查找循环链的方法进行次序一致性判定.对不具有次序一致性的模糊判断矩阵,提出启发式修改规则.提出度量模糊判断矩阵满意一致性的指标,并得到在其它元素不变的情况下使满意一致性达到最佳时的元素取值,由此提出一致性改进方法.     

直觉模糊判断矩阵群决策中的逆判问题

研究直觉模糊判断矩阵群决策问题.给出了直觉模糊判断矩阵的定义,从相关性角度对不同专家判断矩阵中相同位置元素的一致性进行分析,对不同专家的判断信息进行整体相关程度分析,提出一种与决策群体意见整体一致性程度最高的理想直觉模糊判断矩阵构造优化方法.最后,通过算例说明该方法的有效性.     

考虑标度的加型一致性模糊判断矩阵的排序方法

通过实例说明相关文献中加型一致性模糊判断矩阵排序方法的参数取值存在的问题,分析出该问题是由于其公式证明中没有区分标度导致的,指出其结论适用于0～1标度的加型一致性模糊判断矩阵.然后,重新证明了0.1～0.9标度下的加型一致性模糊判决矩阵的排序方法和相关结论.最后,定义了广义模糊标度,并给出广义模糊标度下加型一致性模糊判断矩阵的排序方法和相关结论,使得相关文献中排序方法和相关结论实现形式上的统一.     

模糊互补判断矩阵排序的一种算法

对模糊一致性判断矩阵转换公式的参数进行了对比分析,给出了模糊互补判断矩阵排序的一个通用公式,并且把它推广到群体决策的情形,该公式不仅充分包含了模糊一致性判断矩阵的优良特性及其判断信息,而且所需计算量小、简洁、合理、有效,在实际应用中将给人们带来很大的方便,最后进行了算例分析。     

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。     

关于Saaty对模糊逻辑不适用于AHP观点的评述

目前模糊AHP方法在国内外应用很广泛,但是AHP理论创始人Thomas L. Saaty近几年连出3篇论文质疑模糊AHP方法的科学性. 在介绍模糊AHP方法的基础上,从模糊AHP缺乏数理逻辑性、AHP判断本身就来自模糊语义再次模糊意义不大和模糊AHP对不一致性的改进不一 定能确保改进结果的有效性等角度对Saaty教授批判模糊AHP方法的观点进行系统阐述,并就经典AHP和模糊AHP两方观点进行了深入的分析,希望对国内决策科学领域的研究学者有一定的启发帮助.     

基于熵权的鱼雷系统模糊层次分析与评判

给出了一种基于熵权的鱼雷系统模糊层次分析与评判方法 .该方法通过两两元素相对比较技术 ,采用三角模糊数来建立判断矩阵 ,改善了 AHP方法所给出判断矩阵的不平衡问题 .根据水平截集和乐观指标 ,进行模糊区间运算 ,从而得出熵权 ,再根据熵权的大小对鱼雷系统进行分析与评判 .最后通过一个鱼雷系统评估和选择的实例来应用和检验这种系统综合评判方法.     

一种FOWG算子及其在模糊AHP中的应用

给出了三角模糊数两两比较的可能度公式 ,研究了它的一些优良性质。基于可能度公式 ,提出了一种模糊有序加权几何平均 (FOWG)算子。利用该算子对模糊AHP中以三角模糊数判断矩阵形式给出的判断信息进行了集结 ,而且 ,基于FOWG算子及互补判断矩阵的排序公式 ,给出了一种对决策方案进行排序和择优的算法。最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性。     

残缺信息下的三角模糊数互补偏好群决策研究

研究残缺互补判断矩阵排序方法问题.分析了三角模糊数互反判断矩阵与互补判断矩阵之间的转换关系,给出了三角模糊数互补判断矩阵加性一致性的概念,提出了残缺三角模糊数互补判断矩阵的一个最小二乘群决策排序模型,并研究此模型解的存在性条件,将残缺型判断矩阵的群决策排序模型推广到完全信息群决策与单人决策情形.最后给出了一个算例.     

直觉模糊偏好信息下的多属性决策途径

研究了属性值为直觉模糊数且决策者对方案有偏好的模糊多属性决策问题.针对方案偏好信息以直觉判断矩阵形式给出且属性权重信息不能确知的情形,定义了加型一致性直觉判断矩阵、积型一致性直觉判断矩阵以及直觉模糊决策矩阵的得分矩阵等新概念.基于得分矩阵和直觉判断矩阵,分别利用两种转换函数建立一些简洁的线性规划模型.通过求解这些模型获得属性的权重,进而给出了一种基于直觉模糊偏好信息的多属性决策途径.最后通过实例对该决策途径的详细过程及有效性进行了说明.     

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。     

模糊判断矩阵的一致性及权重排序

本文讨论了模糊层次分析法中的模糊判断矩阵,给出了判断矩阵的一致性定义并讨论了模糊权重的排序问题。