改进的不确定型AHP算法及其应用研究

"一种改进不确定型AHP算法探讨 (2006年) - 程菲，罗键 - 厦门大学学报(自然科学版)" 这篇论文关注的是不确定型AHP（Analytic Hierarchy Process）算法的改进，这是一种在多目标决策分析中广泛使用的工具。传统的AHP方法在处理具有确定性的数据时效果显著，但在面对不确定性或非线性问题时可能会遇到挑战。不确定型AHP旨在解决这种不确定性，它允许决策者在比较不同方案时提供不确定或模糊的评估。 论文提出了一个新的算法来处理不确定AHP问题中的两两比较区间矩阵。这种方法基于模糊极值的概念，简化了判断矩阵的构建和总体排序过程。在传统的区间矩阵方法中，通常需要假设概率分布并进行复杂的统计检验来确定比较结果的区间，这不仅计算复杂，还可能导致较大的工作量。然而，论文中提出的新算法通过模糊极值思想，减少了计算复杂性和工作量，同时提高了结果的合理性。 具体来说，该算法使用区间标度来构建判断矩阵，然后运用模糊极值理论来处理比较区间，从而得到权重的计算。这种方法的一个关键优势是避免了直接的一致性检验，而是通过更直观的方式来确定权重向量。通过仿真实例，作者证明了这个新算法的有效性和可行性，并将其与其他已有的改进算法进行了对比，强调了新算法的简便性和准确性。 这篇2006年的研究工作为不确定型AHP提供了新的视角和计算策略，有助于在面对不确定性和模糊性时，更高效地进行多准则决策分析。这一方法对于那些不能用精确数值描述的复杂决策问题尤为有用，对于决策支持系统的发展和应用有着积极的意义。