Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Eigenvector Method and Rank Reversal in Group Decision Making Revisited

Csató L.

Fundamenta Informaticae

|

2017

|

Vol. 156, nr 2

169--178

EN

It has been shown recently that the Eigenvector Method may lead to strong rank reversal in group decision making, that is, the alternative with the highest priority according to all individual vectors may lose its position when evaluations are derived from the aggregated group comparison matrix. We give a minimal counterexample and prove that this negative result is a consequence of the difference of the rankings induced by the right and inverse left eigenvectors.

2

Eigenvector Priority Function Causes Strong Rank Reversal in Group Decision Making

Pérez J., Mokotoff E.

Fundamenta Informaticae

|

2016

|

Vol. 144, nr 3/4

255--261

EN

This paper shows an example of strong rank reversal in group decision making. Decision makers have preferences expressed through a reciprocal paired comparison matrix. Every one of them applies the eigenvector priority function to her paired comparison matrix to obtain her individual priority vector and then a group priority vector is computed by any of the following two procedures: a) Averaging the already computed individual priority vectors, and b) Averaging the entries of the comparison matrices to obtain a group comparison matrix, and applying to it the eigenvector priority function. Strong rank reversal means that there is one alternative that has the highest priority for every decision maker, and consequently the highest priority in the averaged priority vector obtained by procedure (a), but loses such highest priority when procedure (b) is applied.

3

Identyfikacja ekspertowego modelu decyzyjnego w problemach wielokryterialnych z zastosowaniem metody obiektów charakterystycznych

Sałabun W.

Zeszyty Naukowe. Studia Informatica / Uniwersytet Szczeciński

|

2015

|

Nr 38

145--158

PL

W artykule przedstawiono nowe podejście do rozwiązywania wielokryterialnych problemów decyzyjnych, polegające na identyfikacji ekspertowego modelu decyzyjnego w przestrzeni stanu problemu. Metoda obiektów charakterystycznych identyfikuje model decyzyjny z wykorzystaniem stałych punktów odniesienia oraz teorii zbiorów rozmytych. Metoda ta jest całkowicie odporna na zjawisko rank reversal, czyli odwracania rankingów przy dodaniu nowej alternatywy lub w momencie usunięcia alternatywy ze zbioru już rozpatrywanych obiektów. Za pomocą metody obiektów charakterystycznych identyfikowany jest model oceny ryzyka wystąpienia ataku serca u pacjenta w okresie najbliższych 10 lat, w celu lepszego zobrazowania działania metody COMET.

EN

Ahe paper presents a new approach to solving Multi-criteria decision-making problems. The presented approach identifies an expert decision-making model in the state of the problem. The characteristic objects method identifies a model by using fuzzy set theory and characteristic objects as reference objects. This method is complete free of the rank reversal phenomenon. It means that if new alternatives are added or removed from alternatives set then rank existing order will be not changed. The characteristic objects method will be used to identify the multi-criteria model of 10-year risk of having a heart attack.