一种多专家判断信息的二次合成方法

主要介绍一种多专家判断信息二次合成方法的原理。该方法分两层次对权重向量进行综合 :首先以各单个指标为基础从各专家判断矩阵中提取判断信息 ,并对差异较大的信息剔除后加以合成 ;然后再对以单指标为基础的判断信息加以综合 ,从而得到多专家多指标综合判断权重向量。该方法有效、可靠、易理解。最后 ,以一个算例来说明该方法的实施过程 ,并与其它方法作了简单比较。     

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。     

一种基于判断矩阵信息的多属性群决策方法

对于多属性群决策中的属性和专家赋权问题,鉴于专家对于属性的权重信息和专家的权重信息完全蕴涵在专家给出的判断矩阵中,故应该充分挖掘判断矩阵的特征信息进行赋权.基于这种思想,提出了基于判断矩阵信息的多属性群决策方法,这种客观赋权法结构清晰、计算简便,而且还可以避免应用主观赋权时出现的对专家的主观评判与专家实际决策行为不一致的现象.算例验证证明,该方法具有合理性和有效性.     

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.     

专家判断矩阵的一种调整方法

探讨层次分析法中专家判断信息的提取以及判断矩阵一致性调整的一种实施方法,其主要思想是通过原判断矩阵(n×n)的各行指标数据构造n个一致性矩阵,提取出原判断矩阵中专家判断的一致性信息,在此基础上提出了对原专家判断矩阵进行一致性调整的方案.最后以一个算例来说明本文方法的实施过程.     

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.     

一种AHP判断矩阵一致性调整的新方法

提出了一种AHP判断矩阵一致性调整的新方法。该方法首先通过求取判断矩阵的偏差矩阵 ,然后再根据偏差和最小的原理寻找出n - 1个最能体现原判断矩阵中专家信息的元素构成完全一致性矩阵。调整后的判断矩阵等于原判断矩阵和完全一致性矩阵的加权和。最后用算例来说明该方法的实施过程     

一种群决策中专家客观权重的确定方法

给出一种确定群决策中各专家客观权重的方法。将专家客观权重分为个体可信度权值和群体可信度权值;通过提取专家判断矩阵信息,确定专家在具体判断中自身的相对个体可信度权值,通过比较群决策中各专家信息的相似程度,确定各专家的相对群组可信度权值;最终得出专家判断信息合成时的各专家客观权重。给出的算例说明该方法的可行性和有效性     

专家判断信息的提取及一致性调整

探讨了层次分析法中专家判断信息的提取以及判断矩阵一致性调整的一种实施方法,其主要思想是通过原判断矩阵(n×n)的各行指标数据构造n个一致性矩阵,提取出原判断矩阵中专家判断的一致性信息,在此基础上提出了对原专家判断矩阵进行一致性调整的方案。最后以一个算例说明本法的实施过程。     

基于不同偏好信息的评价专家水平研究

针对不同偏好信息给出了一种分析方法.首先,给出有关效用值、序关系值、互反判断矩阵、互补判断矩阵和语言判断矩阵的定义及其相关性质;然后,通过定义不同偏好信息之间的转换公式,将不同偏好信息都转换为互补判断矩阵的偏好信息,得出各个专家的方案排序值向量,进而利用因子分析法,通过SPSS软件找出方案集相关系数矩阵的公共因子,计算出每个专家的因子得分及因子总得分.根据各个专家的因子总得分的大小,对各个专家的评价水平进行排序;最后,通过一个算例说明了本文提出的分析方法.     

基于语言评价矩阵的评判专家水平研究

针对语言评价矩阵的评判专家水平问题,给出了一种分析方法。首先,给出有关语言评价矩阵及两个语言之间的一致性定义,然后通过定义有关专家对各个方案的一致性指标及专家对各个指标的一致性指标,给出了基于语言评价矩阵形式偏好信息的专家评判水平的判别方法及专家群体判断共识性的分析方法。最后,通过一个算例说明了所提出分析方法的有效性。     

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。     

群组决策中求最优决策向量的迭代算法

AHP是群组决策中非常有效的工具,而判断矩阵是AHP方法的基础.在群组决策中一般要由多名专家给出多个判断矩阵.能否合理综合专家意见是影响决策质量     

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.     

基于语言评价矩阵的评判专家水平的研究

针对语言评价矩阵的评判专家水平问题，本文给出了一种分析方法。首先，给出了有关语言评价矩阵及两个语言之间的一致性定义；然后．通过定义有关专家对各个方案的一致性指标及专家对各个指标的一致性指标，给出了基于语言评价矩阵形式偏好信息的专家评判水平的判别方法及专家群体判断共识性的分析方法。最后。通过一个算例说明了本文提出的分析方法。     

一种判断矩阵的不一致性调整方法

针对判断矩阵的不一致性调整问题,考虑标度在因素重要性描述中的模糊性,提出了一种基于扰动矩阵的层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)中各要素排序权值计算新方法(BDA-CAHP)。该方法将判断矩阵分解为一致性矩阵与扰动矩阵,基于扰动矩阵调整的理论分析,得到了不一致性调整步骤。实例说明了该方法的有效性。     

梯形模糊数判断矩阵的二元语义排序方法

二元语义能够很好地解决信息集结过程中的失真问题,根据二元语义与相应的梯形模糊数等价这一思想,针对群决策过程中梯形模糊数比较的不确定性问题,提出了梯形模糊数互补判断矩阵的一种二元语义的排序方法。讨论了梯形模糊数与二元语义之间的转化方法,建立了二者之间的关系;研究了梯形模糊数互补判断矩阵与二元语义语言判断矩阵之间的内在联系,提出了一种偏好形式为梯形模糊数判断矩阵的极大熵排序方法,给出了梯形模糊数判断矩阵的群集结步骤。算例分析表明所给的排序方法能够有效地避免梯形模糊数评价信息集结过程中信息的丢失与扭曲。