判断矩阵排序方法综述

本文对层次分析法中的判断矩阵排序方法进行了归纳和总结，并给出所有排序方法的通用一致性检验方法，最后以仿真实例说明不同排序方法的排序效果和保序性。

群组AHP最小二乘排序及其算法研究

本文研究群组AHP最小二乘排序方法及其算法实现。鉴于不同专家所给判断矩阵质量上的差异,最小二乘排序方法对群组AHP进行不同程度的加权处理,并进行群组一致性检验。

判断矩阵排序的X^2方法

本文研究判断矩阵排序的Ｘ２方法及其算法实现，并给出一种与之相适应的一致性检验方法和应用实例。与最小二乘排序方法（ＬＳＭ）相比．Ｘ２排序方法算法简单、保序性能好．可得到与特征向量排序方法（ＥＭ）完全一致的排序结果，是一种较为实用而可靠的排序方法。

层次分析中的最小最大几何距离排序方法

本文在判断矩阵几何最小二乘排序方法(GLSM)和最小最大偏差排序方法(MDM)的基础上,进一步提出了一种新的最小最大几何距离排序方法(MGDM)。与GLSM排序方法相比,MGDM排序方法排序结果准确、保序性好,可得到与特征向量排序方法(EM)完全一致的排序结果;与MDM排序方法相比,MGDM排序方法在处理群组判断矩阵排序时有其优越性。

判断矩阵排序的二次规划方法

本文对判断矩阵排序提出一种二次规划方法(QPM),并给出其相应的一致性检验方法和应用安例。与传统的特征向量排序方法相比,本文所给二次规划排序方法计算结果准确、保序性能好、可得到与特征向量排序方法完全一致的排序结果,而且排序权值还满足平方和准则下的最优,因而是一种较为理想和实用的排序方法。

一种用于判断矩阵排序的扩展最小二乘方法

对判断矩阵排序提出一种新的扩展最小二乘方法（ＥＬＳＭ），并从理论上给出相应的收敛性迭代算法和一致性检验方法．与最小二乘排序方法ＬＳＭ相比较，新的排序方法ＥＬＳＭ保序性好，排序结果准确；与特征向量排序方法ＥＭ相比较，ＥＬＳＭ排序方法虽然算法复杂些，但概念更清楚，涵义更明确，更为突出的优点是可以推广应用于群组判断矩阵排序．

群组AHP排序的几何最小二乘方法

本文在文献［１］不完全ＡＨＰ排序方法的基础上给出群组ＡＨＰ排序的几何最小二乘方法（ＧＬＳＭ）。鉴于不同专家所给判断矩阵质量上的差异，ＧＬＳＭ排序方法对群组ＡＨＰ进行不同程度的加权处理，并进行群组一致性检验。

几何距离在群组AHP排序中的应用

层次分析法(AHP)巳在环境科学研究中得到广泛应用。为了科学地应用群组AHP进行环境科学研究,本文提出一种几何距离最小二乘方法(GLSM)用于解决群组AHP排序问题。鉴于不同专家所给判断矩阵质量上的差异,GLSM排序方法对群组AHP进行不同程度的加权处理,并进行群组一致性检验。

群组AHP排序的最小最大几何距离方法

对群组判断矩阵提出一种新的最小最大几何距离排序方法(MGDM)。鉴于不同专家所给判断矩阵质量上的差异,MGDM对群组判断矩阵进行不同程度的加权处理,并进行群组一致性检验。