Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

A new algorithm for computing priority vector of pairwise comparisons matrix with fuzzy elements

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F47813059%3A19520%2F22%3AA0000285" target="_blank" >RIV/47813059:19520/22:A0000285 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0020025522011501" target="_blank" >https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0020025522011501</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2022.10.030" target="_blank" >10.1016/j.ins.2022.10.030</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A new algorithm for computing priority vector of pairwise comparisons matrix with fuzzy elements

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Applying the Analytic Hierarchy Process (AHP) in a decision making (DM) problem, fuzzy elements are appropriate whenever the decision maker is uncertain about the value of his/her evaluation of the relative importance of the elements in question, i.e., criteria and/or alternatives. The method, often called the fuzzy AHP, is also used when aggregating crisp pairwise comparisons of a group of decision makers in the group DM problem. In this paper, the DM problem is formulated in a general setting using pairwise comparisons matrices with elements from an Abelian linearly ordered group (alo-group). Such an approach enables extensions of traditional multiplicative, additive, or fuzzy approaches. Here, we propose some desirable properties (consistency, coherency, and intensity) of priority vectors, and derive sufficient conditions for the existence of priority vectors with those properties. In general, the most popular methods for deriving the priority vector – the Eigenvector Method and the Geometric Mean Method – do not always provide priority vectors having these desirable properties. Here, we formulate a new solution algorithm for deriving the priority vector based on a specific optimization problem satisfying the desirable properties under appropriate assumptions. Two illustrating examples of the algorithm are presented and discussed.

  • Název v anglickém jazyce

    A new algorithm for computing priority vector of pairwise comparisons matrix with fuzzy elements

  • Popis výsledku anglicky

    Applying the Analytic Hierarchy Process (AHP) in a decision making (DM) problem, fuzzy elements are appropriate whenever the decision maker is uncertain about the value of his/her evaluation of the relative importance of the elements in question, i.e., criteria and/or alternatives. The method, often called the fuzzy AHP, is also used when aggregating crisp pairwise comparisons of a group of decision makers in the group DM problem. In this paper, the DM problem is formulated in a general setting using pairwise comparisons matrices with elements from an Abelian linearly ordered group (alo-group). Such an approach enables extensions of traditional multiplicative, additive, or fuzzy approaches. Here, we propose some desirable properties (consistency, coherency, and intensity) of priority vectors, and derive sufficient conditions for the existence of priority vectors with those properties. In general, the most popular methods for deriving the priority vector – the Eigenvector Method and the Geometric Mean Method – do not always provide priority vectors having these desirable properties. Here, we formulate a new solution algorithm for deriving the priority vector based on a specific optimization problem satisfying the desirable properties under appropriate assumptions. Two illustrating examples of the algorithm are presented and discussed.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10102 - Applied mathematics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA21-03085S" target="_blank" >GA21-03085S: Párové porovnání a data mining při podpoře rozhodovacích procesů</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Information Sciences

  • ISSN

    0020-0255

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    615

  • Číslo periodika v rámci svazku

    November 2022

  • Stát vydavatele periodika

    NL - Nizozemsko

  • Počet stran výsledku

    15

  • Strana od-do

    103-117

  • Kód UT WoS článku

    000890939400006

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85139857378