基于区间直觉模糊集的Sinarchy超矩阵构造方法改进

谢 晖，段万春，孙永河，孙新乐

昆明理工大学 管理与经济学院，昆明 650093

基于区间直觉模糊集的Sinarchy超矩阵构造方法改进

谢 晖，段万春，孙永河，孙新乐

昆明理工大学 管理与经济学院，昆明 650093

1 引言

美国运筹学家Saaty教授在层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）的基础上提出了网络分析法（Analytic Network Process，ANP）[1-2]，该方法通过构造系统要素间相互联系的影响超矩阵并对其求极限，从而得到被评价对象的极限影响排序（Limiting Influence Priorities，LIP），进而找出最优备选方案。作为一种能够科学、合理地反映社会经济系统中元素复杂关联关系的评价与决策工具，ANP以其全面性、精准性等优势受到了国内外诸多学者的关注并被广泛应用于各个领域。如 Petri、Sheeba、Hakyeon Lee、孙宏才等人分别将ANP应用到ERP的实施、城市固体废弃物的优化处置、绩效评估最优模型、应急桥梁设计等众多决策问题中[3-6]；文献[7-9]从方案保序、判断矩阵一致性、标度范围等方面对AHP/ANP的内在机理做了深入的探讨。从现有文献研究成果来看，大多数学者更侧重于ANP传统方法的应用及方法组合研究，对其理论与方法上的创新性突破的研究则是从还原论的思维出发对其局部的缺陷予以改进。值得一提的是国内学者李春好教授等针对ANP内部独立循环型系统（CSII）中方案对目标的影响矩阵（IMAG）的构造所做的改进[10]，以及学者孙永河基于非线性复杂系统观对ANP传统结构重新划分，并针对CSII与HSICD两种典型的ANP系统进行的研究[11]，表明了国内学者已经开始从系统整体性思维与复杂性思维出发，对传统ANP超矩阵的构造方法重新梳理并针对其固有的重大缺陷进一步改进与完善。……