基于互反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反判断矩阵形式偏好信息的专家群体判断一致性问题,提出了一种分析方法。首先,给出了有关互反判断矩阵及其相容性和一致性的若干定义;然后,通过定义各个方案的一致性指标及专家群体判断一致性指标,给出了基于互反判断矩阵的专家群体判断一致性的判别方法及专家群体判断不一致的调整方法。最后,通过算例说明了所提的分析方法。     

综合判断矩阵的几个性质

指出了一些文章关于判断矩阵凸组合和Hadamard凸组合一致性性质叙述中的几个小问题,在 已有证明方法的基础上给出了综合判断矩阵的几个性质,对群组决策具有较大的实用性.     

区间数互反判断矩阵的一致性分析及排序方法

提出了确定区间数互反判断矩阵权重的新方法.首先,给出了能够反映决策者风险偏好的区间数表示形式.接着,刻画了区间数互反判断矩阵的一致性检验方法.对不一致的区间数互反判断矩阵,通过求解优化模型及一致性定义提出了区间数互反判断矩阵的一致性逼近方法.基于一致性区间数互反判断矩阵,给出了满足决策者不同风险偏好的权重计算公式.最后,通过两个例子说明了所提出方法的有效性.     

判断矩阵元素的一致性权指标调整方法

本文给出了正互反矩阵的一致性权指标。基于一致性权指标,提出了一种判断矩阵不满意元素的识别和调整方法。识别矩阵反映了调整后的判断矩阵的一致性程度。调整元素的直接计算公式简便。     

AHP中群组决策的综合判断

本文从理论上对群体决策过程程的判断矩阵几何平均综合法进行了分析。结论表明, 几何平均综合矩阵的一致性指标要小于各决策矩阵一致性指标的算术平均数。如果判断矩阵的干扰因子是随机的, 文章证明了几何平均综合矩阵将依概率收敛于一个一致性的正互反矩阵, 其排序向量刚好是各判断矩阵的几何平均综合排序向量。无疑这对于在群组决策时几何平均综合判断矩阵法的使用是重要的。     

判断矩阵的Hadam ard凸组合

给出了具有实际意义的判断矩阵 Hadamard凸组合的定义 ,并证明了判断矩阵 Hadamard凸组合的一个性质 .     

基于相容性准则的群组决策专家赋权最优模型

在群组决策中,针对专家给出的正互反判断矩阵提出一种专家赋权最优模型。在判断矩阵满足完全一致性的条件下,探讨了加权几何平均组合判断矩阵与加权几何平均组合向量所构成的特征矩阵的相容性。同时在相容性概念基础上,建立了基于相容性准则下的专家赋权方法的最优化模型,研究了模型的求解方法。最后进行了实例分析,结果表明提出的模型是合理可行的。     

基于群组AHP的复杂仿真系统可信度评估方法

针对复杂仿真系统的学科面广、仿真规模大、技术领域宽等特点,提出了基于群组层次分析法（analytic hierarchy process, AHP)的复杂仿真系统可信度评估方法。首先,根据判断矩阵对专家水平进行评判,并结合专家的主观权重,给出了一种确定专家综合权重的方法。然后,利用Hadamard凸组合对不同专家所建立的判断矩阵进行集结,并证明了判断矩阵Hadamard凸组合的一个性质,进而获得复杂仿真系统可信度的群体评估值。最后给出一个实例验证了方法的有效性。     

基于I-IOWG算子集结的组合判断矩阵的相容性和一致性

在考虑专家重要性程度的基础上,提出一种新的基于重要性的诱导有序加权几何平均(I-IOWG)算子,并应用到专家给出的互反判断矩阵的群决策信息集结中。证明了基于I-IOWG算子集结的组合判断矩阵可以保持互反性的性质,研究了I-IOWG算子集结的组合判断矩阵的相容性、满意相容性以及相容性和一致性的关系。在每个专家给出的互反判断矩阵与其特征矩阵具有满意相容性的条件下,探讨了基于I-IOWG算子集结的组合判断矩阵与相应的特征矩阵能保持满意的相容性的性质。该研究表明在群组决策中使用I-IOWG信息集结算子是科学可行的。     

区间数互反判断矩阵一致性及排序

主要研究区间数互反判断矩阵的一致性及排序方法.在介绍了区间数互反判断矩阵的概念的基础上,给出了区间数互反判断矩阵一致性的定义,根据一致性的定义,提出了基于线性规划模型的区间数互反判断矩阵排序方法,并通过实例说明了方法的可行性和有效性.     

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。     

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.     

AHP方法中判断矩阵的标度扩展构造法

AHP在实际使用中常常因判断矩阵出现一致性检验错误而导致决策难产，且这个问题至今没有得到根本性解决，本文通过实例分析说明，导致一致性检验错误的根本原因是判断短阵的传统构造方法存在严重缺陷，它固化了选定的标度，使原先有差别的候选方案在比较过程中失去差别，因此，本文提出一种新的判断矩阵构造方法－标度扩展法，并证明该方法无论使用什么标度，所构造的判断矩阵都是完全一致的。故不需进行一致性检验且排序向量也容易获得，从而提高AHP方法决策的可靠性，并使AHP方法变得简便易行。     

多专家判断信息的聚类分析与合成

介绍一种多专家判断信息的聚类分析方法并加以合成处理的原理。主要思想是通过原判断矩阵各指标数据提取出专家判断的一致性信息,在此基础上聚类分析并加以合成,从而得到多专家判断的综合权重向量。最后,以一个算例说明本文方法的实施过程。     

一种基于可能满意度与加权几何平均的一致性改进方法

对层次分析法中判断矩阵的一致性改进方法进行了研究。针对现有调整方法多重视收敛速度而忽略相对原始判断信息偏离的不足,将可能满意度的概念引入改进过程。利用判断矩阵的最大特征值及其F roben ius范数,给出判断矩阵可能度和满意度的定义与计算公式,分别考察一致性改进程度和相对原始判断矩阵的偏离程度,并将两者合并为一个衡量一致性改善效果的综合指标:判断矩阵的可能满意度。利用该指标,并结合常用的加权几何平均改进算法,可以有效地控制不一致判断矩阵的调整力度,在对决策者原始判断信息偏离最小条件下,逐步达到可接受的一致性。最后通过算例对比说明了新算法的有效性。