Najnowszy numer czasopisma IEEE Access (obecna puntacja MEiN 100 pkt, IF=3.745) publikuje artykuł autorstwa naukowców z School of Business Administration in Karvina, Silesian University, Opava, Czechy (Jiří Mazurek i Radomír Perzina) oraz pracowników Zakładu Systemów Złożonych Politechniki Rzeszowskiej (Dominik Strzałka, Bartosz Kowal oraz Paweł Kuraś).
J. Mazurek, R. Perzina, D. Strzałka, B. Kowal and P. Kuraś, "A Numerical Comparison of Iterative Algorithms for Inconsistency Reduction in Pairwise Comparisons," in IEEE Access, vol. 9, pp. 62553-62561, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3074274.
Abstrakt:
The aim of this paper is to compare selected iterative algorithms for inconsistency reduction in pairwise comparisons by Monte Carlo simulations. We perform simulations for pairwise comparison matrices of the order n=4 and n=8 with the initial inconsistency 0.10<CR<0.80 and entries drawn from Saaty’s fundamental scale. Subsequently, we evaluate the algorithms’ performance with respect to four measures that express the degree of original preference preservation. Our results indicate that no algorithm outperforms all other algorithms with respect to every measure of preference preservation. The Xu and Wei’s algorithm is the best with regard to the preservation of an original priority vector and the ranking of objects, the Step-by-Step algorithm best preserves the original preferences expressed in the form of a pairwise comparison matrix, and the algorithm of Szybowski keeps the most matrix entries unchanged during inconsistency reduction.
Prace współfinansowano w ramach:
- programu Ministra Edukacji i Nauki pod nazwą „Regionalna Inicjatywa Doskonałości” w latach 2019 - 2022 nr projektu 027/RID/2018/19 kwota finansowania 11 999 900 zł”
- GACR, Republiki Czeskiej, Grant 21-03085S
Artykuł jest dostępny w trybie Open Access na stronie:
