楼主: jeffzhangfly
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[其他] yaanp与超级决策(SD, Super Decisions) 网络分析法计算结果比较 [推广有奖]

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jeffzhangfly 发表于 2021-4-12 10:46:07 |AI写论文

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Super Decisions有一个Beer Marketshare示例, 本文在yaanp中根据该示例构建同样的网络模型,并输入同样的判断矩阵数据。 在计算时,选择不进行一致性修正,yaanp与Super Decisions的计算结果完全一致。


构建模型、输入判断矩阵数据
在yaanp中创建一个单网络模型,然后构建与Super Decisions的Beer Marketshare示例完全一致的网络模型模型,如下图所示。

model_yaanp.png
可以使用Super Decisions打开Beer Marketshare示例(Beer_marketshare_network.sdmod)查看其模型,如下图所示。
model_sd.png
按照示例中的判断矩阵两两比较数据,利用yaanp的判断矩阵数据输入功能,输入判断矩阵两两比较数据。

原始的Beer Marketshare示例中有很多不一致的判断矩阵,yaanp中开始计算时会显示处理窗口。由于Super Decisions没有一致性自动修正功能,所以这里选择不修正。选择下图红框中的“直接计算不一致的判断矩阵(不做修正)”。
pre_calc.png
排序权重
计算完成后,yaanp会自动切换到计算结果显示界面,显示各要素的排序权重。
下图中,左侧为yaanp的排序权重列表显示截图,右侧为Super Decisions的Priorities窗口截图,可以看出计算结果完全相同。图中结果是yaanp中判断矩阵计算方法选择为“幂法”的情况,如果选择和法或根法,会有一些差别。
face.png

矩阵数据
计算过程中的簇权重数据、未赋权超矩阵、赋权超矩阵和极限矩阵数据,yaanp与Super Decisions也完全相同。

簇权重矩阵
yaanp的簇权重矩阵如下图所示。
cluster_yaanp.png
Super Decisions的簇权重矩阵如下图所示。
cluster_sd.png
未赋权超矩阵
yaanp的未赋权超矩阵如下图所示。
unweighted_yaanp.png
Super Decisions的未赋权超矩阵如下图所示。
unweighted_sd.png
赋权超矩阵
yaanp的赋权超矩阵如下图所示。
weighted_yaanp.png
Super Decisions的赋权超矩阵如下图所示。
weighted_sd.png
极限矩阵
yaanp的极限矩阵如下图所示。
limit_yaanp.png
Super Decisions的赋权超矩阵如下图所示。
limit_sd.png

存盘文件
如果有兴趣,可以下载本文示例的存盘文件、打开查看其中详细内容。

Beer Marketshare示例的yaanp存盘文件下载(beer.anpx):http://download.metadecsn.com/beer.anpx
Super Decisions的这个示例存盘文件存放在它的安装文件夹下的samples文件夹中: samples/3_ANP_modles/Beer_marketshare_network.sdmod。

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关键词:Decisions Decision super 网络分析 supe 网络分析法 ANP yaanp 超级决策 SuperDecision

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