A new method based on data envelopment analysis for priority determination in the analytic hierarchy process
محل انتشار: دومین کنفرانس بین المللی تحقیق در عملیات ایران
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,518
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICIORS02_186
تاریخ نمایه سازی: 11 اسفند 1387
چکیده مقاله:
Recently Wang and Chin [A new data envelopment analysis method for priority determination and group decision making in the analytic hierarchy process, European journal of operational research, 2009: 195, 239-250] have proposed two LP models, based on DEA, for deriving the priority vectors from comparison matrices in the single and group AHP situations. Necessity of solving n LP models, normalizing the resulted local weights and using arithmetic mean to aggregate the comparison matrices of decision makers are the drawbacks of their models. In this paper we explain the drawbacks and present improved models that derive the normalized priority vector by solving just one LP and use geometric mean to aggregate the comparison matrices of decision makers.
کلیدواژه ها:
Linear programming (LP) ، Data envelopment analysis (DEA) ، Analytic hierarchy process (AHP) ، Group decision making
نویسندگان
Masoud Khalili
Department of Mathematics, Shahed University, Tehran, POBox: ۱۸۱۵۱-۱۵۹, Iran,
Seyed Saeed Hosseinian
Department of Industrial Engineering, Shahed University, Tehran, POBox: ۱۸۱۵۱-۱۵۹, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :