加速遗传算法在修正AHP判断矩阵一致性中的应用

"这篇论文研究了修正层次分析法（AHP）中判断矩阵一致性的加速遗传算法（AGA-CAHP）。AHP是一种在系统工程领域广泛应用的定性定量综合集成方法，尤其在复杂系统评价和多目标决策中有显著价值。论文提出的新方法通过加速遗传算法来同时解决判断矩阵的一致性问题并计算AHP中的元素排序权重。初步的理论分析和实例研究表明，AGA-CAHP方法直观、实用，能提供稳定且精确的结果，对于系统工程具有潜在的推广价值。" 本文关注的是层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）在实际应用中的一个重要问题——判断矩阵的一致性。AHP中，专家通过对比较矩阵的判断来确定不同因素之间的相对重要性，而判断矩阵的一致性是确保这些判断合理、可靠的必要条件。当判断矩阵不一致时，可能会影响最终决策的准确性。传统的解决办法是采用Crisp值或随机一致性指数（Random Consistency Index, RI）来检验并调整矩阵，但这可能会增加计算复杂性。 论文提出了一种新的加速遗传算法（Accelerating Genetic Algorithm, AGA），该算法针对AHP中的判断矩阵进行优化，旨在同时修正不一致性和计算元素的排序权重。遗传算法是一种启发式搜索方法，模拟了生物进化过程中的选择、交叉和变异等机制，用于寻找全局最优解。在AGA-CAHP中，这种算法被用来有效地探索和改进判断矩阵，以达到更好的一致性。 论文进行了理论分析，证明了AGA-CAHP方法的可行性和效率，并通过实例分析验证了其计算结果的稳定性和高精度。实例分析部分可能包括了多个实际应用场景，展示了AGA-CAHP在处理实际问题时的优越性。这些实例可能涵盖了不同的复杂系统，如项目优先级排序、资源分配、风险评估等领域。 这篇论文的贡献在于提出了一种新的修正AHP判断矩阵一致性的计算方法，该方法借助于加速遗传算法，能够在保持计算效率的同时提高决策的准确性和可靠性。这一研究成果对于系统工程领域的理论发展和实际应用都具有重要的参考价值。