一致性简单地说就是决策者在给出多个相关联的决策是否前后逻辑相符、一致,只有针对一个具体的决策者才有意义。 判断矩阵集结通过一些计算把各个专家的数据汇总在一起,只是为了计算群决策的总排序权重而做的数据处理,这些集结后的判断矩阵数据已经没有前后逻辑是否相符或一致的意义了。 所以集结后的数据是没有实际意义...
ANP/AHP群决策集结数据及其不适合作为论文中数据依据的说明 概述 群决策数据集结是将多位专家给出的决策数据综合起来,并以此为基础进行计算得到群体决策结论。 yaanp/yaahp中群决策专家数据集结方式有四种,这四种又可以分为两类: 计算结果集结 判断矩阵排序权重加权几何平均; 判断矩阵排序权重加权算术平均; 判断矩阵集结...
群决策数据集结是将多位专家给出的决策数据综合起来，并以此为基础进行计算得到群体决策结论。在Yaahp中，群决策专家数据集结方式有四种，可以分为两类：计算结果集结和判断矩阵集结。计算结果集结首先对每个专家的判断矩阵进行计算，得到各个判断矩阵的排序权重，然后对所有专家的排序权重进行算术/集合平均完成...
一致性简单地说就是决策者在给出多个相关联的决策是否前后逻辑相符、一致,只有针对一个具体的决策者才有意义。 判断矩阵集结通过一些计算把各个专家的数据汇总在一起,只是为了计算群决策的总排序权重而做的数据处理,这些集结后的判断矩阵数据已经没有前后逻辑是否相符或一致的意义了。 所以集结后的数据是没有实际意义...