2022
A gradient method for inconsistency reduction of pairwise comparisons matrices
MAGNOT, Jean-Pierre, Jiří MAZUREK a Viera ČERŇANOVÁZákladní 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.