【摘 要】
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利用奇异值分解和可能满意度方法,提出了一种新的层次分析法权重计算、一致性检验与改进过程.根据矩阵最优近似定理和Kullback-Leibler信息法则,指出奇异值分解所得结果是对
【机 构】
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上海质量管理科学研究院,上海交通大学安泰管理学院
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利用奇异值分解和可能满意度方法,提出了一种新的层次分析法权重计算、一致性检验与改进过程.根据矩阵最优近似定理和Kullback-Leibler信息法则,指出奇异值分解所得结果是对决策偏好的最优近似,根据可能满意度方法,利用判断矩阵的最大特征值及其Frobenius范数,定义判断矩阵的可能度与满意度,分别考察一致性改进程度和相对原始判断矩阵的信息偏离程度,并将两者并合为一个能够全面衡量一致性改善效果的综合指标:判断矩阵的可能满意度.通过与加权几何平均改进方法相结合,在最大限度保留决策者原始判断信息条件下,逐
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