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The Advantage of Interval Weight Estimation over the Conventional Weight Estimation in AHP in Ranking Alternatives

  • 2020
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Masahiro Inuiguchi
Issei Torisu
Erschienen in
Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

In dieser Arbeit untersuchen wir die Bedeutung der Intervallgewichtsabschätzung in der Einstellung des Analytischen Hierarchieprozesses (AHP). Wir betrachten mehrere Abschätzungsmethoden für einen normalisierten Intervallgewichtsvektor aus einer klaren, paarweisen Vergleichsmatrix. Sie haben eine wünschenswerte Eigenschaft. Um die Nicht-Eindeutigkeit der Lösung zu vermeiden, fügen wir eine zusätzliche Einschränkung hinzu, d.h., die Summe der Zentren der Intervallgewichte ist eine. Es werden einige Ranking-Methoden unter Intervallgewichten in Betracht gezogen. Numerische Experimente werden durchgeführt, um die Abschätzgenauigkeit von Ranking-Alternativen unter der Annahme zu vergleichen, dass der Entscheidungsträger über einen echten Intervallgewichtsvektor verfügt. Der Vorteil der Intervallgewichtsabschätzung gegenüber einer scharfen Gewichtsabschätzung wird demonstriert.
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Titel
The Advantage of Interval Weight Estimation over the Conventional Weight Estimation in AHP in Ranking Alternatives
Verfasst von
Masahiro Inuiguchi
Issei Torisu
Copyright-Jahr
2020
Buch
Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making

Print ISBN: 978-3-030-62508-5

Electronic ISBN: 978-3-030-62509-2

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-62509-2_4
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