Please use this identifier to cite or link to this item:
http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/5067

Можете відсканувати цей QR-код телефоном( програмою "Сканер QR-кодів" ) для збереження.

Title: A criterion of aggregating expert estimations into consensus pairwise comparison matrix by a given comparison scale within the corresponding space of positive inverse-symmetric matrices
Other Titles: Критерій агрегування експертних оцінок в узагальнену матрицю попарних порівнянь за даною шкалою порівнянь у відповідному просторі додатних обернено-симетричних матриць
Authors: Romanuke, V.V.
Романюк, В.В.
Keywords: expert estimations;comparison scale;pairwise comparison matrix;aggregation of expert estimations;matrix distance;consensus;competences of experts;consistency of expert estimations;експертні оцінки;шкала порівнянь;матриця попарних порівнянь;агрегування експертних оцінок;матрична відстань;узагальнення;компетентності експертів;узгодженість експертних оцінок
Issue Date: 2016
Publisher: Хмельницький національний університет
Citation: Romanuke, V.V. A criterion of aggregating expert estimations into consensus pairwise comparison matrix by a given comparison scale within the corresponding space of positive inverse-symmetric matrices [Текст] / V. V. Romanuke // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – 2016. – №1. – С. 78-84.
Abstract: An approach of aggregating expert estimations into consensus pairwise comparison matrix is suggested. The aggregation criterion is minimization of the weighted distance between the consensus pairwise comparison matrix and pairwise comparison matrices of experts. The matrix distance is Euclidean-based metric in the space of all positive inversesymmetric matrices whose subset is the space of all pairwise comparison matrices. The consensus is found slightly simpler for experts with identical competences. Expert estimations are treated consistent if they do not differ badly. For checking consistency or concordance of expert estimations, two inequalities are controlled. The first inequality addresses maximal distance among weighted pairwise comparison matrices of experts. The second one addresses maximal difference among entries of these matrices. For experts with identical competences, the two inequalities are stated simpler, without weighting. The suggested approach is applicable, regardless the comparison scale, for solving hierarchical multicriteria problems by finite number of alternatives.
Пропонується підхід до агрегування експертних оцінок в узагальнену матрицю попарних порівнянь. Критерієм агрегування є мінімізація зваженої відстані між узагальненою матрицею попарних порівнянь і матрицями попарних порівнянь експертів. Матричною відстанню є метрика на основі евклідової відстані у просторі усіх додатних обернено-симетричних матриць, підмножиною якого є простір усіх матриць попарних порівнянь. Узагальнення знаходиться дещо простіше для експертів з однаковими компетентностями. Експертні оцінки вважаються узгодженими, якщо вони не сильно різняться. Для перевірки узгодженості експертних оцінок контролюються дві нерівності. Перша нерівність звертається до максимальної відстані між зваженими матрицями попарних порівнянь експертів. Друга нерівність звертається до максимальної різниці між елементами цих матриць. Дані дві нерівності записуються простіше, без зважування, для експертів з однаковими компетентностями. Незалежно від шкали порівнянь, запропонований підхід є застосовним для розв’язування ієрархічних багатокритеріальних задач зі скінченною кількістю альтернатив.
URI: http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/5067
UDC: 519.816::519.6
metadata.dc.type: Стаття
Appears in Collections:Вісник ХНУ. Технічні науки - 2016 рік

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ROMANUKE.pdf245,5 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.