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24.03.2017 | Original Article | Ausgabe 7/2018

International Journal of Machine Learning and Cybernetics 7/2018

The additive consistency measure of fuzzy reciprocal preference relations

Zeitschrift:
International Journal of Machine Learning and Cybernetics > Ausgabe 7/2018
Autoren:
Yejun Xu, Xia Liu, Huimin Wang

Abstract

Fuzzy reciprocal preference relations (FPR) are one of the most common preference relations which decision makers (DMs) express their comparison information in decision making, and the consistency of preference relations is an important step for reasonable and reliable decision making. Based on the concept of deviation between two matrices, we develop some consistency measures for FPRs to ensure that the DMs are being neither random nor illogical. A consistency index \((CI)\) and the threshold \((\overline{CI})\) of FPRs are defined to measure whether a FPR is of acceptable consistency. For FPRs with unacceptable consistency, an optimization method and two iterative algorithms are presented to improve its consistency and the process terminates until the \(CI\) is controlled within the threshold \(\overline{CI}.\) Furthermore, one of algorithms is extended to handle group decision making (GDM) of FPRs. Finally, two examples and comparative analysis are furnished to demonstrate the effectiveness of the developed methods.

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