AHP方法中关于判断矩阵一致性的研究

从分析判断矩阵的特征根出发，推导出判断矩阵一致性和特征根的关系，即判断矩阵的最大特征根越接近于判断矩阵的维数，则该判断矩阵的一致性越好。以此为基础，进一步得出了判断矩阵一致性检验的原理和方法；给出了对判断矩阵进行一致性调整的原则，最后根据这一调整原则，提出了一种新的一致性调整的方法，并以一个实例验证该方法的正确性和可行性。     

一种检验判断矩阵一致性的偏差矩阵方法

提出了一种适合层次分析法中一致性检验的偏差矩阵方法,该方法无需进行复杂的数学运算,只需根据判断矩阵的偏差矩阵即可进行检验.通过实例分析,证明是一种有效实用的方法.     

层次分析法一致性检验不是排序的必要条件

特征根排序方法是AHP的最主要方法 ,被认为是揭示方案相对重要性排序的最好方法。但是 ,特征根法排序本质依赖于判断矩阵的“一致性”条件 ,而设立的“一致性”检验指标本身就缺乏客观性 ,并且当一致性检验不能被接受时 ,特征根排序方法失效。另一方面 ,判断矩阵提供的数据客观地确定了方案间的某种真实排序。这种真实排序与判断矩阵是否具有一致性并无关系 ,本文的目的旨在阐明这些问题并给出不受一致性限制的计算方案排序的有效算法     

层次分析法一致性检验不是排序的必要条件

特征根排序方法是AHP的最主要方法，被认为是揭示方案相对重要性排序的最好方法。但是，特征根法排序本质依赖于判断矩阵的“一致性”条件，而设立的“一致性”检验指标本身就缺乏客观性，并且当一致性检验不能被接受时，特征根排序方法失效。另一方面，判断矩阵提供的数据客观地确定了方案间的某种真实排序。这种真实排序与判断矩阵是否具有一致性并无关系，本文的目的旨在阐明这些问题并给出了不受一致性限制的计算方案排序的有效算法。     

基于改进AHP-FCE模型的多指标拟态表决算法

为了提高拟态防御中表决的准确性,提出了一种基于改进层次分析-模糊综合评价（AHP-FCE）模型的多指标拟态表决算法.针对传统AHP-FCE模型中判断矩阵一致性检验的缺点,对判断矩阵的构造方法进行了改进,构造具有一致性的判断矩阵,无须一致性校验和调整.基于该改进模型,综合分析了拟态表决中的一致度、历史置信度、异构度指标,将拟态表决转化为模糊评价过程.仿真结果表明,与一致表决相比,该算法能有效提高表决的正确率,提升拟态系统的整体安全性能.     

群组决策中相容性检验的夹角余弦法

对相容性检验和一致性检验进行了比较,分析了这2个指标的异同,并从判断矩阵的排序向量出发,提出了相容性检验的夹角余弦法,最后通过一个算例说明该计算方法简洁有效.     

基于遗传算法和Topsis法的水电站装机容量评价模型

对传统的Topsis法进行改进,利用加速遗传算法检验、修正判断矩阵,得到判断矩阵的一致性指标系数的改进层次分析法确定评价指标权重,提出一种新的水电站装机容量方案评价模型.结果表明,该方法科学、实用,与传统方法相比,评价值差异明显,更有利于决策.     

判断矩阵一致性的一个充要条件

层次分析法在许多领域已广泛应用，然而，其判断矩阵一致性检验尽管有许多方法，如最小二乘法，特征根法等。但都没有一个客观标准，本文证明了判断矩阵的一致性的一个充要条件，并在此充要条件的基础上，提出了一种直接进行排序向量计算的方法，并得到了实例检验。     

判断矩阵一致性修正的模糊距离和贴近度法

利用模糊理论中距离和贴近度的概念来衡量判断矩阵各列向量与排序权重向量的接近程度 ,从接近程度最差的向量着手 ,找出对判断矩阵一致性影响最大的元素 ,利用一致性互反矩阵的一些性质 ,对其和其对称元素进行修正 ;编写了改进判断一致性相应的计算机程序 ,使改进更方便 .实例研究表明 ,该方法能较有效地提高判断矩阵的一致性 ,且简单易行 .     

群体判断矩阵排序的简便算法及其统计检验法

本文提出了群体判断矩阵排序的简便算法和检验判断矩阵一致阵的统计地。该方法集中反映了专家们的意见，没有损失任何信息，对一致性较差的判断矩阵可以隐含其中进行计算。实例表明，该方法简单，使用方便。     

基于区间数互反判断矩阵的一致性调整新方法

提出了一种区间数互反判断矩阵一致性和排序的新方法。首先根据已有的区间数互反判断矩阵的一致性定义给出了其一致性等价定义,通过定义导出矩阵,给出了完全一致性判别方法和满意一致指标,并根据此指标给出了一种完全一致性的逼近方法和满意一致的调整方法。最后通过对实互反判断矩阵权重公式的推广给出了区间数互反判断矩阵的一个权重计算公式,算例证明了此方法的有效性。     

区间数互补判断矩阵排序的一种新方法

研究了决策信息以区间数互补判断矩阵形式给出的多目标决策问题．给出了区间数一致性互补判断矩阵的概念及其判定定理；建立了一个目标规划模型，通过求解该模型得到区间数互补判断矩阵的权重向量；利用已有的可能度公式对方案进行排序与择优．提出了区间数互补判断矩阵排序的目标规划法，该方法具有操作简便和易于上机实现的特点．     

利用粒子群算法计算AHP判断矩阵排序权重

根据判断矩阵的基本性质,可以将判断矩阵的排序权重计算归结为一个最小化一致性指标的最小优化问题。针对这个最优化问题,提出一种利用改进的粒子群算法计算排序权重的算法。首先对判断矩阵排序权重计算及一致性检验、改进的粒子群算法进行了介绍,然后对排序权重计算进行了描述,最后给出仿真实验数据及其分析。实验结果验证了此算法的有效性,并显示该算法具有很高的精度和稳定性。     

与判断矩阵一致性无关的单准则排序法

通过“标度变换”把不具“可加性”的比例标度转化为评分标度,利用评分标度的“可加性”可计算比较对象的得分、并按得分率对比较对象排序.与已有单准则排序方法的实质性区别是,勿需进行一致性检验.     

省网企业信息化综合评价指标体系构建与方法研究

本文从综合性、易操作性和可比性等原则出发,构建出了一套较为符合省网企业信息化建设与发展实际的综合评价指标体系。在此基础上,利用表现度函数对定性指标和定量指标进行了预处理,从而使得预处理后的结果能更加符合客观实际情况的需要,进而再采用了模糊一致判断矩阵来计算指标的权重,它可以较为妥善地解决判断矩阵的一致性问题。最后从模式识别的观点出发,提出了省网企业信息化综合评价方法,并用示例加以了验证,验证结果表明了该方法的有效性。     

基于遗传算法的TOPSIS法研究

对传统的TOPSIS法进行改进,利用加速遗传算法去检验、修正判断矩阵,直接得到判断矩阵的一致性指标系数的层次分析法,确定了评价指标的权重,提高了TOPSIS法在实际应用中的科学性和合理性.并将该方法应用于联合收割机选型的实例,结果证实该方法与传统方法相比,评价值差异明显,更有利于决策.     

基于模糊层次分析法的应用性技术成果评价

针对现有应用性技术成果的评价指标体系,建立了相应的模糊层次分析法数学模型,此模型可克服传统层次分析法判断矩阵构造主观性强和一致性不易检验等缺点,为应用性技术成果的等级评价提供了一种简便合理的科学评价方法.