改进的层次分析法：基于初级权重序列的距离判断矩阵研究

"基于初级权重序列的改进AHP研究.pdf" 本文是关于层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）的一种改进方法的研究。AHP是一种常用的多准则决策分析工具，它通过比较不同因素之间的相对重要性来解决复杂的问题。然而，在实际应用中，构建的判断矩阵常常无法满足一致性要求，这给矩阵的检验和修正带来困难。作者针对这一问题，提出了基于初级权重序列的改进AHP方法。 改进的AHP方法主要解决了以下两个关键问题： 1. 思维逻辑一致性：传统的AHP在处理不一致的判断矩阵时，修正过程可能破坏原有的思维逻辑。而新方法确保了在整个分析过程中思维逻辑的一致性，简化了判断矩阵的构造，使得用户在设定权重时更加直观和简便。 2. 距离单位选择与标准化：在初级权重序列方案中，文章探讨了如何选择合适的距离单位以及如何进行标准化。距离单位的选择直接影响到判断矩阵的构建和分析结果的准确性。通过确定标准化的度量单位，可以更好地比较和集成不同因素的重要性。 此外，文章还通过一个实例展示了改进AHP的有效性。实例结果表明，这种方法能显著减少算法的时间复杂度，提高矩阵一致性判断的精度。这意味着在处理同样问题时，改进后的AHP不仅计算更快，而且决策结果更为可靠。 文章最后给出了初级权重序列、层次分析法、距离判断矩阵和距离单位等相关概念的深入解析，为读者提供了理解和应用这些概念的基础。同时，该研究对于进一步优化AHP模型，提升多准则决策分析的效率具有重要的理论和实践价值。 关键词：初级权重序列，层次分析法，距离判断矩阵，距离单位 分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1001-3695(2011)06-2113-03 doi：10.3969/j.issn.1001-3695.2011.06.030 该研究是由张震和胡学钢两位学者共同完成，他们分别来自淮北师范大学和合肥工业大学，专业领域包括人工智能与数据挖掘以及知识工程与数据挖掘。