2017年5月1日 · 模糊层次分析法（FAHP) 及计算过程层次分析法 (AHP)是20世纪70年代美国运筹学T.L. Saaty教授提出的一种定性与定量相结合的 系统分析方法。 该方法对于量化评价指标,选择最优方案提供了依据,并得到了广泛的应用。然而, AHP 存在如下方面的缺陷:检验判断 矩阵 是否一致非常困难,且检验判断 矩阵 是否具有一致性的 标准 CR < 0. 1缺乏科学依据;判断 矩阵 的一致性与人类思维的一致性有 显著差异。 在模糊层次分析中,作因素间的两两比较判断时,如果不用三角模 …

2020年12月15日 · Analytic Hierarchy Process (AHP) is a broadly applied multi-criteria decision-making method to determine the weights of criteria and priorities of alternatives in a structured manner based on pairwise comparison. As subjective judgments during comparison might be imprecise, fuzzy sets have been combined with AHP.

2022年2月16日 · 定义： 模糊层次分析法（FAHP)及计算过程层次分析法(AHP)是20世纪70年代美国运筹学T.L. Saaty教授提出的一种定性与定量相结合的系统分析方法。[模糊层次分析法_百度百科 (baidu.com)]

AHP-模糊综合评价 是结合使用了两种方法，分别是模糊综合评价法和层次分析法，利用这一方法能够对多因素复杂问题进行分析。 这一方法的具体过程是先通过层次分析法对需要研究的目标进行层层分解，将其分解为多个层级的目标，形成目标树，并且对处于同一层次中的元素进行两两对比，对立两个元素之间的相对重要程度，建立相应的 判断矩阵，通过矩阵对各个指标的重要程度权重进行计算。 随后用模糊数学中的方法对各个指标对应的隶属度进行判断，根据计算结果获得 …

2022年7月26日 · The analytic hierarchy process (AHP) introduced by Thomas Saaty (1980) is a modern tool for dealing with complex decision-making and may help the decision maker to set...

2019年3月9日 · 如文章开头所述，FAHP与AHP本质的区别是AHP用确切数（crisp number）衡量元素之间的关系，FAHP用模糊数（fuzzy number）衡量元素之间的关系！而至于元素之间的关系是乘性还是加性，这个不是FAHP和AHP的本质区别。由此，下面这篇文章在定义上是有错误的。

The analytic hierarchy process (AHP) is one of the most widely-used multiattribute decision-making methods. In this section we overview the fuzzy AHP methods existing in the literature. We present the four different approaches of fuzzy AHP methods by giving numerical examples.

2024年8月24日 · 研究者采用了一种基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）和模糊综合评价法（Fuzzy Comprehensive Evaluation Method，简称FEM）相结合的二级模糊综合评判方法，通过Python编程实现自动化评估，从而...

2016年12月15日 · As a practical popular methodology for dealing with fuzziness and uncertainty, the Fuzzy Logic combined with AHP, more commonly known as Fuzzy AHP or FAHP (van Laarhoven & Pedrycz, 1983), has found huge applications in recent years.

2023年11月25日 · By using fuzzy numbers and fuzzy arithmetic operations, Fuzzy AHP facilitates a more realistic representation of decision-makers' judgments and provides a more robust decision-making framework. In Fuzzy AHP, the process of pairwise comparisons and priority derivation is modified to accommodate fuzzy linguistic assessments.