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针对层次分析法(AHP) 判断矩阵群决策问题, 提出一种新方法: 定义可能度和满意度指标, 分别衡量属性排序约束下合成矩阵的一致性程度和合成矩阵与群组判断矩阵的差异程度; 利用模糊互补判断矩阵的线性和连续性,计算与群组判断矩阵差异最小的最优可能度矩阵和无约束的最优满意度矩阵; 采用两个最优矩阵上三角元素的几何平均, 获取满足最优可能满意度的群决策合成矩阵. 最后通过算例表明了所提出方法的有效性和实...
AHP问题的研究及应用     AHP  判断矩阵  标度  多目标决策  权重       2014/1/9
层次分析法(AHP)是经典的多属性决策方法,在很多领域得到了应用.研究AHP的基本理论,给出了确定权重的AHP方法,描述了采用AHP解决多目标决策问题的方法和步骤,通过具体消费者购房的实例,为消费者的实际消费决策提供科学合理的方法.
通过改变指标评价方法,给出了考评模拟连干部的改进的AHP模型。与以前的方法比较更细致,更实用。
本文通过分析判断矩阵,一致性矩阵,导出矩阵及度量矩阵的关系,提出一种用度量矩阵和导出矩阵交叉加速修改AHP中的判断矩阵.当判断矩阵的一致性较差时,基于导出矩阵和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,交叉修正法是可行的,且可根据问题的性质,灵活确定修正的步长.
给出一种新的判断矩阵的构造方法, 该方法克服了已有文献中的不足, 结果表明该方法给出了 较好的一致性和传递性。
针对群决策中判断矩阵的集结问题,提出了一种基于m 阶简单无向连通图理论的正互反型判 断矩阵的集结方法. 在给出了该算法的具体步骤的同时,通过算例分析,说明了该方法的实施过程及其 有效性.
Abstract在分析层次分析法(AHP)基本原理及其应用问题的基础上,提出了给定模糊判断矩阵下的模糊数判断矩阵满意水平的概念, 建立了给定模糊判断矩阵下的极大化满意水平的模糊数判断矩阵及其权重向量求解模型.研究了用遗传算法求解模型的方法,设计了一种主从编码方式及其自主遗传算法结构.仿真结果表明了该算法的有效性和实用价值.

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