群决策中的四种专家数据集结方式如何选择?

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最新提问 1月 31, 2018 分类:群决策 | 用户: 元决策软件 (5,100 分)

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最新回答 1月 31, 2018 用户: 元决策软件 (5,100 分)
修改于 11月 2, 2019 用户:元决策软件
 
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yaahp中群决策专家数据集结方式有四种,这四种又可以分为两类:

  • 计算结果集结
    • a. 专家结果权重加权几何平均;
    • b. 专家结果权重加权算术平均;
  • 判断矩阵集结
    • c. 判断矩阵数据等级平均;
    • d. 判断矩阵数据数值平均;

a和b这两种是计算结果集结,过程是首先对每个专家的判断矩阵进行计算,得到各个判断矩阵的排序权重,然后再对所有专家的排序权重(计算结果)利用几何/算术平均完成数据集结,最后利用集结后的判断矩阵排序权重计算总排序权重。

c和d这两种是判断矩阵集结,过程是首先对每个专家的判断矩阵中的对应项进行等级/数值平均,得到一组集结后的判断矩阵,然后计算各个矩阵的排序权重Wi,最后在计算总排序权重。

专家判断矩阵集结后得到的判断矩阵的一致性是没有意义的,从数值上看一般都不能满足一致性比例要求。

进一步的信息可以参考这篇文章:AHP群决策集结数据及其不适合作为论文中数据依据的说明

发表于 2月 21 用户: 小猪佩奇 (100 分)
如何区分几何平均集结数据和加权平均集结数据各自的适用情境?
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