请问优化一致性的最大改进方向算法的原理是什么?是否改变了原始数据的表意?

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最新提问 10月 17, 2020 分类:判断矩阵 | 用户: 匿名
请问修改一致性的两种算法原理分别是什么?是否改变了原始数据的表意?如何解释其合理性?是否有相关文献参考学习呢,谢谢了!

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最新回答 10月 17, 2020 用户: 元决策软件 (5,540 分)
 
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算法的基本思路可以参考这个回答:判断矩阵不一致时,yaahp的自动调整的结果有说服力吗?

这篇文章对自动修正的思路也有介绍:判断矩阵数据检查

下图是这篇文章中一部分内容截图。

自动修正一定会改变判断矩阵原始数据,最小改变修正算法可以认为没有改变原始数据所代表的专家意愿(微调数值,修正值在两个等级之内);最大改进方向算法有可能改动大于两个等级,但最大改进方向就是针对专家判断失误或笔误等原因错填的数据做修正。

一致性修正的相关文献可以自己查一下,十年前做这类相关研究的论文有一些,现在比较成熟了,尤其是yaahp十几年的发展过程中对相关研究进一步发展并实用化了。

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