判断矩阵一致性分析

判断矩阵的一致性是层次分析法中的关键问题之一,本文分析了判断矩阵出现不一致性的原因,论述了判断矩阵一致性和可靠性的关系。提出了改进判断矩阵一致性应注意的问题。     

AHP矩阵一致性判别和元素修正方法及其应用

在分析了ＡＨＰ判断矩阵特点的基础上,给出了该矩阵一致性判别和元素修正的新方法及其元素的修正范围。     

判断矩阵一致性分析

判断矩阵的一致性是层次分析法中的     

判断矩阵一致性检验的一种新方法

给出了一种AHP一致性检验的新方法，根据判断矩阵的偏差矩阵可以进行检验，该方法无须进行复杂的数学运算，并通过实例验证其可行性和优越性，是一种实用的检验方法。     

改进判断矩阵一致性的一种算法

层次分析法广泛应用于规划、预测和决策中,其核心是在单一准则下建立判断矩阵,但其一致性往往不能保证.给出一种算法,通过逐步修改判断矩阵的一对元素,使其一致性得到不断改进,直到达到预设精度要求.该算法的收敛性被证明并通过了实例认证.     

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。     

层次分析法中矩阵的判断一致性研究

目的 研究层次分析法中判断矩阵可接受性及一致性的改善问题。方法 引入判断一致性矩阵概念,利用判断平均特性修正矩阵的方法,进行层次分析法的灵敏性分析,在严格证明理论结果的基础上,对一般情况进行统计模拟。结果与结论 判断一致性为实际应用中合理接受判断矩阵打开了一个新的思路。     

判断矩阵一致性检验的新方法

给出了两种通用的判断矩阵一致性检验方法的理论依据和利用该指标的统计检验方法以及该一致性检验方法的有关性质和数值计算例子。     

判断矩阵的一种动态修正方法

该文根据对数最小二乘法(LLSM)的特征提出一种对判断矩阵的动态修正方法,建立了灵敏元的概念.通过灵敏元可以找出对判断矩阵中影响其一致性的主要因素.文未提出了这个对判断矩阵动态修正的算法.     

层次分析法中判断矩阵一致性的改进研究

运用模糊理论对层次分析法中判断矩阵的一致性进行了改进。通过引入模糊一致矩阵,从根本上解决了层次分析法中判断矩阵的一致性问题,得到了一些有理论和实用意义的结果。     

模糊互补判断矩阵一致性改进的新途径

针对模糊互补判断矩阵的一致性修正问题,提出了一种改善模糊互补判断矩阵一致性的新算法,在从理论上分析该算法可行性的同时,利用模拟仿真的方法给出了两种不同方法间的比较分析,并给出了具体的算例说明.     

模糊互补判断矩阵一致性修正新方法

判断矩阵的一致性修正是利用层次分析法进行决策的一个重要步骤,本文利用几何平均法对由专家构造的模糊互补判断矩阵进行修正,证明了满意一致性矩阵的存在性与所给方法的收敛性,最后给出了一算例.     

AHP中复合判断矩阵的一致性研究

对在层次分析法(AHP法)中采用的加权几何平均法的一致性进行了研究,并证明了加权几何平均复合判断矩阵(WGMCJM)具有满意一致性;同时还证明了当判断矩阵An×n完全一致时,将A按列归一化处理后得到的矩阵Bn×1中的每一列向量本身就是A的最大特征值n所对应的归一化向量.研究结果为在群体决策环境下应用加权几何平均法提供了理论基础.     

AHP中判断矩阵一致性修正的可信度法

定义了判断矩阵的可信度；基于关联度分析和模糊聚类分析的思想。分别给出了可信度的计算公式。从而提出了将关卡断矩阵修正成满完全一致性的可信度法。该法是用公式计算修正后的判断矩阵及其对应于最大特征值ｎ的正特征向量。     

层次分析中判断矩阵的一致性检验法

本文从概率论的角度,对T.L.Saaty提出的平均随机一致性指标RI的适用程度进行了分析。由于引进了Edgewerth级数,计算较繁琐,给出了计算程序。最后给出了一致性检验的数值表。     

改进AHP中判断矩阵一致性的一种新方法

提出了一种新的改进判断矩阵一致性的方法,即通过逐步修改原判断矩阵中的一对元素,并利用通用的一致性检验方法,使其一致性得到不断改进,最终达到一致性.并通过实验说明该算法简便、实用     

AHP中判断矩阵一致性改进的一种新方法

针对AHP中不一致性判断矩阵,提出了一种新的修正方法,该法通过分析诱导矩阵与判断矩阵之间的关系,对矩阵中偏差最大的元素进行修正,给出了其简洁、实用的迭代算法,最后,通过算例说明了该算法的可行性。     

区间数判断矩阵的一致性及其判别法

基于区间数判断矩阵中一些区间数间的特殊关系,本文对取数一致及取数互反的区间数运算进行了讨论;然后结合问题的实际意义,给出区间数判断矩阵一种新的一致性定义并讨论其判别法;最后将魏毅强给出的定久与新定义进行了比较,指出该定义中存在的两个问题。