试探算法在AHP评价中的应用：解决专家选择与一致性问题

"这篇论文探讨了在土地集约利用评价中如何有效运用层次分析法（AHP）进行决策。文章指出，在AHP中，专家的选择和判断矩阵的一致性是两个关键问题。作者提出了一种结合多维标度法（MDS）和K均值聚类算法的方法，用于筛选具有不同倾向的专家群体。通过这种方式，可以解决专家之间意见不一致的问题，并构建更加准确的评价指标体系。此外，论文还介绍了一种改进的判断矩阵生成算法，用于检验和修正专家判断矩阵的一致性，以确保评价过程的可靠性。具体步骤包括：首先，通过问卷调查收集专家意见，然后利用MDS和K均值算法将专家分为不同群体，最后对比不同群体对指标的评价，挑选出具有代表性的专家集合。在实际应用中，这种基于试探算法的AHP评价方法有助于提高土地集约利用评价的精度和合理性。" 本文详细研究了在复杂决策问题，特别是土地集约利用评价中，如何优化AHP方法的应用。层次分析法（AHP）作为一种多准则决策分析工具，被广泛应用于各种评估场景。然而，AHP的一个局限性在于它依赖于专家的选择和判断矩阵的一致性。为了克服这些挑战，作者首先通过问卷调查收集专家意见，然后使用MDS（多维标度法）对专家意见进行分析，揭示专家之间的相似性。接着，采用K均值聚类算法将专家分成不同的集合，以便分析不同专家群体对评价指标的偏好。 在这一过程中，作者发现不同专家集合对同一指标的重要性评价存在显著差异，这表明专家的个人倾向可能会影响最终的评价结果。为了解决这个问题，他们提出了一个改进的判断矩阵生成算法，该算法能够检测和调整专家判断矩阵，以确保其一致性。这一步骤至关重要，因为一致性是AHP方法有效性的基础，它能确保比较矩阵的合理性。 通过这种方法，论文展示了如何在土地集约利用评价中建立更准确、更具代表性的评价指标体系。通过对不同专家集合的比较，可以找出那些在特定指标上持强烈共识的专家，从而提升评价的准确性和决策质量。总体来说，这项研究为解决AHP中的专家选择问题和一致性问题提供了新的思路，对于改进复杂决策过程中的评价方法具有积极的理论和实践意义。