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基于奇异值分解的权重计算、一致性检验与改进 总被引：5，自引：0，他引：5
利用奇异值分解和可能满意度方法,提出了一种新的层次分析法权重计算、一致性检验与改进过程．根据矩阵最优近似定理和Kullback—Leibler信息法则,指出奇异值分解所得结果是对决策偏好的最优近似,根据可能满意度方法,利用判断矩阵的最大特征值及其Frobenius范数,定义判断矩阵的可能度与满意度,分别考察一致性改进程度和相对原始判断矩阵的信息偏离程度,并将两者并合为一个能够全面衡量一致性改善效果的综合指标：判断矩阵的可能满意度．通过与加权几何平均改进方法相结合,在最大限度保留决策者原始判断信息条件下,逐步达到可接受的一致性．给出了改进算法的收敛性证明,并利用典型算例进行对比分析． 相似文献
