“小列大行”排序法

层次分析法以其独特的定性与定量分析相结合的特征被广泛应用于复杂系统的决策中,然其判断矩阵一致性问题却时常困扰着决策才。本文给出一种新的排序方法,即“小列大行”排序法,脱离对判断矩阵一致性的要求,勿需进行复杂的数学运算,便可得出有效的排序结果。     

AHP中基于两两比较的层次单排序方法的改进

本文指出在ＡＨＰ中由两两比较所得的判断矩阵不具有一致性的原因，然后对基于两两比较的层次单排序方法作了改进。     

层次分析的两种新排序方法

单一准则排序问题是层分析法的基础，作者对引提出了两种新的拓序方法，讨论了这两种方法的理论和算法，并且进行了计算实验。     

AHP中排序向量的LAM算法

本文提出求解ＡＨＰ中判断矩阵的排序向量的新思路，并由此获得一个较为简捷的计算排序向量的新算法－最小夹角法（ＬＡＭ）。运用ＬＡＭ，使用者只须用计算器就可获得相当精确的排序向量。     

AHP法避免逆序新思路

本文先分析了现存ＡＨＰ保序方法的局限性,并提出了ＡＨＰ两阶段法,化多准则评价为单准则评价,从而更好地避免了逆序问题。     

层次分析中一种新的排序方法及其性质

利用特征根法及对数最小二乘法的特点，给出一种新的排序方法——平均优势度矩阵法．该方法考虑了累积优势度，吸收了优化问题的思想，并具有对称性、相容性、置换不变性及强保序性．最后给出了算例分析．     

层次分析中判断矩阵排序的新方法——广义最小平方法

提出了判断矩阵排序的一类新方法——广义最小平方法（ＧＬＳＭ）,并研究了其优良性质,同时给出了其收敛性迭代算法和仿真实例。理论分析和仿真结果表明：应用ＧＬＳＭ是可行且有效的。     

互补判断矩阵的两种排序方法——权的最小平方法及特征向量法

根据互反判断矩阵和互补判断矩阵的转换公式 ,给出了互补判断矩阵的转换矩阵 .从最优化角度提出了互补判断矩阵排序的权的最小平方法 ,并给出了严格的理论证明 .而且 ,基于转换矩阵 ,提出了互补判断矩阵排序的特征向量法 (CEM) ,给出了其相应的迭代算法及互补判断矩阵的一致性检验方法 .最后进行了算例分析.     

判断矩阵排序的一类广义最小偏差法(GLDMI)的性质及其标准形

给出了一类广义最小偏差法（ＧＬＤＭＩ）的标准形,并证明了这一方法具有的一些性质。     

层次分析法中新元素导入的保序性条件

对层次分析法中在单一准则下,引入一组新元素时,原有方案的保序性问题进行了分析讨论,并且给出了强保序的充分必要条件     

互补判断矩阵中导入新元素的强保序条件

针对一类互补判断矩阵 ,给出了方案排序的强保序概念 ,并且分别给出了在具有完全一致性时和在采用χ2 排序方法时 ,互补判断矩阵导入新元素后的强保序条件 .     

层次分析新标度法

针对（０,２）ＥＭ法及（１／９,９）ＥＭ法的不足,提出了效果较好的（－２,２）ＥＭ法。     

群组AHP判断矩阵的一种有效集结方法

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.     

一种基于可能满意度与加权几何平均的一致性改进方法

对层次分析法中判断矩阵的一致性改进方法进行了研究。针对现有调整方法多重视收敛速度而忽略相对原始判断信息偏离的不足,将可能满意度的概念引入改进过程。利用判断矩阵的最大特征值及其F roben ius范数,给出判断矩阵可能度和满意度的定义与计算公式,分别考察一致性改进程度和相对原始判断矩阵的偏离程度,并将两者合并为一个衡量一致性改善效果的综合指标:判断矩阵的可能满意度。利用该指标,并结合常用的加权几何平均改进算法,可以有效地控制不一致判断矩阵的调整力度,在对决策者原始判断信息偏离最小条件下,逐步达到可接受的一致性。最后通过算例对比说明了新算法的有效性。     

AHP中严格保序性定理条件的修正

文献[1]和[2]中黄绪励推广了T.L.Saaty^[4]及XuShubo^[5]的保序原理, 讨论并证明了AHP中, 在单一准则下, 一组新元素导入时, 保持新旧两组元素各自排序的相对权值不变的一个充要条件。本文对此条件进行了分析并证明了λmax(DC)=λmax(CD)是与保序性无关的, 得出了更简单的保序定理。使得保序性理论的研究有了一个新进展。     

A Least Included Angles Method with Mean Cumulative Dominance in AHP

1　 IntroductionThe Analytic Hierarchy Process (AHP) is a popular multi-criteria decision makingmethod.Itprovides ratio-scale measurements of the priorities of elements in various levelsof a hierarchy.These priorities are obtained through pairwise comparisons of elements inone level with reference to each element in the immediate higher level.Up to now,manypriority methods have been proposed in AHP,two theoretically defended methods of themare the eigenvalue method(EM) and the leastinclud…     

层次分析中的最小最大几何距离排序方法

本文在判断矩阵几何最小二乘排序方法(GLSM)和最小最大偏差排序方法(MDM)的基础上,进一步提出了一种新的最小最大几何距离排序方法(MGDM)。与GLSM排序方法相比,MGDM排序方法排序结果准确、保序性好,可得到与特征向量排序方法(EM)完全一致的排序结果;与MDM排序方法相比,MGDM排序方法在处理群组判断矩阵排序时有其优越性。     

判断矩阵一致性修正的新方法

提出了判断矩阵一致性修正的一种新方法 ,并给出了其简洁、实用的迭代算法 .该法利用判断矩阵的特征向量对矩阵中偏差最大的列及其相应的行进行修正 ,易于在计算机上实现 ,运行速度快 ,且能较多地保留原判断矩阵所包含的信息 .因而具有良好的应用前景 .