J 2022

A gradient method for inconsistency reduction of pairwise comparisons matrices

MAGNOT, Jean-Pierre, Jiří MAZUREK a Viera ČERŇANOVÁ

Základní údaje

Originální název

A gradient method for inconsistency reduction of pairwise comparisons matrices

Autoři

MAGNOT, Jean-Pierre (250 Francie), Jiří MAZUREK (203 Česká republika, garant, domácí) a Viera ČERŇANOVÁ (703 Slovensko)

Vydání

International Journal of Approximate Reasoning, USA, 2022, 0888-613X

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Spojené státy

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Kód RIV

RIV/47813059:19520/22:A0000289

Organizační jednotka

Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné

UT WoS

000877684300003

Klíčová slova anglicky

Gradient method; Inconsistency indicator; Pairwise comparisons; Priority vector

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno

Návaznosti

GA21-03085S, projekt VaV.
Změněno: 11. 4. 2023 11:15, Miroslava Snopková

Anotace

V originále

We investigate an application of a mathematically robust minimization method - the gradient method - to the consistencization problem of pairwise comparisons (PC) matrix. Our approach sheds new light on the notion of a priority vector and leads naturally to the definition of instant priority vectors. We describe a sample family of inconsistency indicators based on various ways of taking an average value, which extends the inconsistency indicator based on the “sup”- norm. We apply this family of inconsistency indicators both for additive and multiplicative PC matrices to show that the choice of various inconsistency indicators leads to non-equivalent consistencization procedures.