Ukazała się nowa publikacja autorstwa pracowników Zakładu Systemów Złożonych (Paweł Kuraś, Bartosz Kowal, Dominik Strzałka). Artykuł zatytułowany "REDUCE – A Python Module for Reducing Inconsistency in Pairwise Comparison Matrices" został opublikowany w czasopiśmie "Advances in Science and Technology Research Journal (ASTRJ)" (Volume 17, Issue 4, 2023). (IF=1.1, 100 pkt na liście MEiN).
Artykuł dostępny jest pod adresem:
http://www.astrj.com/REDUCE-A-Python-Module-for-Reducing-Inconsistency-in-Pairwise-nComparison-Matrices,170187,0,2.html
W artykule przedstawiono moduł REDUCE, zaprojektowany do minimalizacji niespójności w wielokryterialnym podejmowaniu decyzji (MCDM). Moduł ten może znaleźć zastosowanie w różnych dziedzinach, w tym w inżynierii i symulacjach numerycznych. REDUCE implementuje kilka algorytmów, które identyfikują i korygują niedokładne dane w macierzach porównań parami (PCM), redukując tym samym współczynnik niespójności.
Biblioteka REDUCE, napisana w języku Python i wykorzystująca dodatkowe biblioteki takie jak NumPy, SciPy i SymPy, oferuje 21 funkcji ułatwiających pracę z danymi wejściowymi, algorytmami redukcji współczynnika niespójności (CR), indeksami PCM i funkcjami pomocniczymi. Testy wydajności wykazały, że biblioteka może skutecznie obsługiwać macierze o różnych rozmiarach, zwłaszcza w zakresie od 3x3 do 10x10.
Moduł dostępny jest pod adresem: https://github.com/zszprz/reduce
