对于成对比较方法中的不完整性进行量化。
摘要：缺失数据对成对比较方法的不一致性和敏感性具有重要影响。本文的目标是定义处理缺失条目的方法，以解决成对比较方法中的不一致性和敏感性问题。本文确定了与成对比较矩阵不完整性有关的两个重要因素，即缺失成对比较的数量和排列方式。因此，我们开发了四种不完整性指数，这些指数简单易计算，既考虑了缺失数据的总数，也考虑了其在成对比较矩阵中的分布。我们还使用一系列Montecarlo实验对这些指数的性质进行了数值研究。实验结果表明，不完整性和不一致性数据对成对比较矩阵的敏感性起到了等值的贡献。尽管不完整性只是影响敏感性的因素之一，但所提出的指数的相对简单性可以帮助决策者快速评估缺失比较对最终结果质量的影响。
作者：Konrad Ku{l}akowski, Anna Prusak, Jacek Szybowski
论文ID：1812.03589
分类：Discrete Mathematics
分类简称：cs.DM
提交时间：2019-11-25