差异判断层次分析法

提出了差异判断层次分析法，能检验出判断矩阵（包括ＡＨＰ的判断矩阵）中隐含的矛盾循环，并为解开症结提供逻辑思路；也易于将各成员的判断矩阵聚合为群体判断矩阵，获得反映群体偏好的权值排序     

不确定型AHP的最优传递矩阵法

给同区间判断矩阵的最优传递矩阵，并以此确定其权重区间，应用区间判断矩阵给出群体判断一种方法。     

群体判断矩阵及权向量的线性规划算法

本文研究层次分析法中的群决策问题.文中对由多个判断决策者给出的多个判断矩阵,通过求解线性规划的方法先综合成一个完整的判断矩阵,然后以此判断矩阵的权向量作为群体判断时权向量的一种最优逼近;通过对群体判断矩阵的一致性问题进行讨论,又给出了一种加权线性规划算法。理论分析和应有实例均表明,应用线性规划和加权线性规划法求解群体判断矩阵是可行的.     

群体判断矩阵的一种改进求法

构造群体判断矩阵的方法有许多种。本文讨论了这样两种方法，一种是对专家的能力赋于一定的权值得到判断矩阵，另一种则是直接利用最优传递矩阵给出判断矩阵。二者均存在一定的缺陷。基于此，本文做了改进，给出了一种可行的方法。     

基于灰色关联分析的专家群体判断一致性分析

基于灰色关联分析方法,检验由群决策构造的互反判断矩阵一致性.采用专家的平均判断矩阵作为群体互反判断矩阵.通过计算各个专家构造的互反判断矩阵与群互反判断矩阵之间的关联度大小来判别是否满足预设的专家群体互反判断一致性指标（QR）的要求.并且针对群决策不一致性提出了调整方法.最后,将灰色关联分析方法与指标相容性不一致性判别方法进行对比分析.结果证明灰色关联分析方法对偏离较大的判断矩阵具有更敏感的识别,而且调整后的判断矩阵能够满足一致性的要求.     

基于互补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补判断矩阵形式偏好信息的专家群体判断一致性问题,给出了一种分析方法·首先给出了有关互补判断矩阵的定义及若干性质;然后,通过定义有关专家群体判断的一致性指标及专家个体判断一致性指标,给出了群决策中基于互补判断矩阵形式偏好信息的专家群体判断一致性的识别方法和不一致的调整方法·同时,依据专家个体判断一致性指标,还可以判别每个专家的评判水平·最后,通过一个算例说明给出的分析方法·     

群体判断矩阵的建立及权重计算

本文用区间数表示群体判断，建立了上三角形式的区间数群体判断矩阵，从而利用文［１］的结果计算相应的区间数权重，并对文［１］中群体判断的置信度λ＿（ｉｊ）的确定方法进行了改进，使权重的计算更科学，决策结果更符合客观实际。     

基于最小矩阵距离准则的一种群体决策方法

在分析了基于层次分析法的群体决策方法的类型、评价准则后,提出了一种基于最小矩阵距离准则的群体决策方法。该方法应用一个矩阵空间上的距离公式,将求群体判断矩阵的问题看成为求与各个体判断矩阵的距离之和为最小的矩阵的问题,然后又进一步等价为目标规划问题。该方法比较直观可信,因而容易说服各评判者接受由该方法得到的群体判断矩阵。     

群体判断矩阵的最优综合矩阵求法

研究了层次分析中的群体决策问题。通过建立最优综合矩阵，可得到群体．判断矩阵的最优权值向量。算例表明，这神方法是十分有效的。     

判断信息为偏好序的群决策方案排序:互补判断矩阵法

应用互补判断矩阵研究判断信息为偏好序的群决策方案排序问题. 由决策群体中专家给出的方案偏好序得出互补判断矩阵:当方案间只有优先关系时,得到的是精确数互补判断矩阵;当方案间不仅有优先关系还有无差异关系时,建立精确数互补判断矩阵和区间数互补判断矩阵. 基于加性一致性,得到Condorcet效应出现的必要条件. 由互补判断矩阵建立目标规划模型,得到方案的排序. 通过算例与已有的方法比较,结果表明该方法可行.     

基于改进TOPSIS法的舰船总体方案群决策方法

从系统效能的定义出发,构建了简化的舰船系统效能评估体系;根据群决策理论的基本假设,建立了舰船总体方案的群决策权重确定方法,提出了置信度矩阵的概念;构建了群体判断矩阵优化模型,运用粒子群优化算法对群体判断矩阵进行修正,以保证其判断一致性和群体一致性;引入基于改进TOPSIS法的决策方法、距离与灰色关联度相结合的贴近度公式,以保证最优方案与理想方案的位置和曲线形状的一致性.通过应用实例结果表明,所提出的舰船总体方案群决策方法具有较好的可行性.     

不同粒度语言信息的群体一致性判别和改进方法

针对群决策中基于不同粒度语言判断矩阵形式偏好信息的群体一致性判断和改进问题,提出了一种新的分析方法.首先,根据专家给出的不同粒度语言判断矩阵,采用LOWA集结算子确定个体方案排序的序关系值向量;然后,以群体与专家个体意见偏差最小为目标建立目标规划模型,通过求解该模型得到群体方案排序的序关系值向量;进一步地,通过定义专家个体与群体意见的贴近度指标,给出了专家群体一致性的判别改进方法;最后,通过算例说明方法的可行性和有效性.     

基于可能度和误差分析的区间数互补矩阵排序法

给出了区间数互补判断矩阵、均值互补判断矩阵、偏差矩阵等概念，基于可能度和误差分析，提出了区间数互补判断矩阵的一种排序方法。该方法首先利用区间数互补判断矩阵构造均值互补判断矩阵和偏差矩阵，然后基于互补判断矩阵排序公式、误差传递公式和可能度公式，求出区间数互补判断矩阵的排序向量，并对决策方案进行择优。最后通过算例对方法的有效性和实用性进行了说明。     

层次分析法判断矩阵自适应调整的一种新方法

构造了判断矩阵元素判断质量的识别矩阵，从识别矩阵可以得到自适应调节系数矩阵，从而可以利用判断矩阵的右主特征向量不同程度地反复修订判断矩阵的元素．该方法概念明晰，算法简便，可以将一致性不满意的矩阵更快地调整到一致性满意的矩阵     

用度量矩阵加速修改AHP中的判断矩阵

通过分析判断矩阵、一致性矩阵、导出矩阵及度量矩阵的关系，提出一种修改判断矩阵的预测加速修正法．当判断矩阵的一致性较差时，基于度量矩阵中偏离大的元素对判断矩阵一致性的影响较大，通过度量矩阵得出加速修正的步长．每次修改判断矩阵的一对元素即可进行判断矩阵的修正．实例分析表明，预测加速修正法是可行的，且可根据问题的性质，灵活确定修正的步长．     

不一致区间数判断矩阵的校正及其排序算法

根据不一致区间数判断矩阵提供的信息，构造一个一致性数字判断矩阵——中心判断矩阵。然后以该判断矩阵为参照标准，找出偏移量最大的区间数，并对它进行校正；最后给出区间数判断矩阵的一种排序算法。     

模糊互补判断矩阵的相容性及一致性研究

给出了模糊互补判断矩阵的相容性，权重矩阵等概念，对模糊互补判断矩阵的相容性和一致性详细地进行了研究，证明了在模糊互补判断矩阵Ai(i=1,2,…,s)是一致性可接受的情况下，它们的综合判断矩阵也是一致性可接受的，从而为模糊互补判断矩阵在决策领域中的广泛应用奠定了理论基础。     

AHP判断矩阵与模糊判断矩阵相互转化方法

提出了AHP判断矩阵与模糊判断矩阵相互转化的若干新方法，探讨了各种转化方式下两类判断矩阵一致性的关系，以及确定排序向量的方法相互协调的问题，并用例子说明了各种转换公式的应用，为群决策中有效集结专家的AHP判断矩阵和模糊判断矩阵这两种偏好提供了可行的途径。     

一种基于PSO算法的群体决策新方法

为了提高群体决策者意见的一致性和协调性,提出了偏好矩阵集成的新方法.基于决策者用区间积型互反判断矩阵来表示他们对方案的偏好,建立了区间积型互反判断矩阵的最大最小值集成模型,利用粒子群优化算法(PSO)去求解模型,并通过数值例子的结果说明了集成模型的合理性和可行性.     

群体AHP判断矩阵的统计分析

通过构造秩评定矩阵,应用非参数统计方法,检验造成专家群体给出的判断矩阵的差异性原因,以及异常数据的处理方法,以便更加可靠、合理地应用层次分析方法进行方案的评选与决策。