多人层次单排序下权重向量算法研究与应用

"论文研究-多人层次单排序下权重向量的算法" 本文研究了多人层次单排序下权重向量的算法，并对其进行了概括和总结。该算法是基于 Analytic Hierarchy Process（AHP）的扩展，旨在解决多人层次单排序下权重向量的计算问题。 首先，本文对单人层次单排序下权重向量的算法进行了概括，并将其扩展到多人层次单排序下权重向量的算法中。这些算法包括对数最小二乘法和最小偏差法两种方法，这两种方法可以用来计算权重向量。 其次，本文还对多种算法的关系进行了分析，并证明了它们之间的等价性和相似性。这些算法包括拓广优化算法、判断矩阵综合法和权重向量综合法等。 在多人层次单排序下权重向量的算法中，需要考虑多个人的判断和评价，这使得算法的复杂性增加。为解决这个问题，本文引入了AHP的思想，将多人层次单排序下权重向量的算法分解为多个单人层次单排序下权重向量的算法，然后将其组合成一个整体的算法。 本文的贡献在于，提出了一个通用的多人层次单排序下权重向量的算法框架，并对其进行了详细的分析和讨论。该算法框架可以应用于各种多人决策和评价问题，例如项目投资、供应链管理、人力资源管理等。 在多人层次单排序下权重向量的算法中，需要考虑多个人的判断和评价，这使得算法的复杂性增加。为解决这个问题，本文引入了AHP的思想，将多人层次单排序下权重向量的算法分解为多个单人层次单排序下权重向量的算法，然后将其组合成一个整体的算法。 本文的结论是，多人层次单排序下权重向量的算法可以通过拓广优化算法、判断矩阵综合法和权重向量综合法等方法来实现，并且这些算法之间存在着等价性和相似性。这些算法可以应用于各种多人决策和评价问题，例如项目投资、供应链管理、人力资源管理等。 本文对多人层次单排序下权重向量的算法进行了详细的研究和分析，并提出了一个通用的算法框架。该算法框架可以应用于各种多人决策和评价问题，具有重要的理论和实践价值。