层次分析法的区间估计：增强决策者偏好和不确定性的有效工具

本文档深入探讨了"层次分析的区间估计"这一主题，发表于2004年3月的《系统工程理论与实践》第3期，由高杰、孙林岩、何进和李晓明四位作者来自西安交通大学管理学院。论文的核心内容主要集中在如何通过数学规划和约束锥的方法，对层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）中的权重向量进行区间估计。传统的AHP模型假设决策者提供了确定的权重，然而，决策过程中不可避免地存在信息局限、知识和能力的限制，以及比较尺度的不连续性，这些都会导致pairwise比较矩阵存在不确定性和偏差。 作者认识到，为了更准确地反映决策者的真实偏好和决策过程中的不确定性，他们提出了一种新的模型，将决策者的偏好信息作为约束条件，而非传统的确定权重。这种方法避免了对单一权重值的过度依赖，增强了模型的鲁棒性，即在面对不确定性时，模型依然能够提供可靠的结果。与已有的处理方法相比，这个新模型在处理主观决策问题时展现出了更好的效果。 论文的关键点在于构建了一个理论框架，通过线性规划技术，为AHP中的权重向量提供了一个区间估计范围，这不仅提高了分析的精确度，也使得决策过程更加灵活和适应实际情境。此外，文章还引用了中图分类号(N94)，表明其研究内容属于决策科学和管理科学的范畴，并使用了文献标识码A，表示这篇文章是经过同行评审并被接受的学术出版物。 这篇论文对层次分析法进行了创新性扩展，强调了在处理复杂决策问题时考虑决策者偏好和不确定性的重要性，为实际应用中的主观决策提供了实用且更为稳健的分析工具。对于研究决策理论、AHP方法改进以及管理科学领域的读者来说，这篇论文具有很高的参考价值。