抽象性
选择高质量宝石需要特殊能力选择和评估拟交易宝石质量种类繁多的宝石和消费者本身成为障碍,个人分析宝石质量的知识和能力微乎其微决策法F-AHP解析分层法F-AHP很容易适应多决策题研究建议决策系统使用F-AHP算法分析宝石质量F-AHP模型选择高质量宝石所获结果显示所有宝石质量最高,Rubi一号比较,重量值为0.152942
开工导 言
多次,我们总是面临几种选择权决策很难根据预定标准确定准确选择选择高质量宝石时也经历决策问题宝石创业者需要特殊技能选择或评估宝石交易质量种类繁多的宝石和消费者选择宝石肯定是一种约束,当数据不完整和缺乏分析宝石质量的个人知识时。
保持产品质量一致性并按市场需求,必须对合格产品进行质量控制,以免出错再次发生拟创建系统可帮助决策人准确有效评选高质量宝石
前几次研究证明使用F-AHP方法的若干研究,并得出结论F-AHP方法可应用并有效解决现实生活中的许多问题景昌周一号混合模糊AHP处理不确定多标准环境选择中的决策问题F-AHP研究[2综合AHP和模糊集理论,不仅能捕捉人的思维逻辑,而且还能聚焦评价标准的相对重要性杂志上[3所得结果显示最佳性能平衡不同类别标准,如物理化学特性以及安全、环境和健康方面F-AHP方法假设所有标准互为独立在实践中,标准之间的关系通常复杂,并可能有相互依存关系。
控制质量需要相关元素和方法4万事通fuzzy模型可用各种mdm方法5..F-AHP模型为决策人提供良好转介6..fuzzyAHP方法可应用为质量控件并可用于多标准决策问题7..人所想标准大小使宝石质量提高,但用其他标准比较小石质量优于大石[8..
通过使用F-AHP方法,我们可以帮助决策人根据可用标准和替代方法作出更高效、灵活和现实决策九九..因此,作者希望应用F-AHP方法确定宝石质量
二叉数据可用性
表中的数据和标准一号由康托尔Promosi Batu Mulia印尼主管咨询收集从Kantor Promosi Batu Mulia印度尼西亚签发的石证书中可以看到数据每一次我们买宝石 我们都会得到真石证书证书中标注石
3级材料方法
分析层次进程开发决策支持法 通过破解求解问题 分组整理并整理成层次结构获取优先级标准时,该方法使用标准比较和确定测量尺度AHP方法的主要输入量是专家或专家感知量,因此检索决策中存在主观性因素这种方法还计及数据有效性与前后不一致性限值10..然而,相当不确定和疑点进行评估将影响数据和所获结果的精度。在此基础上,开发出更多理论,即模糊分析层次进程法模糊分析层次进程法解析分层进程使用模糊逻辑理论开发FuzzyAHP方法使用类似于AHP方法FuzzyAHP方法将AHP尺度设置为fudy三角尺度以访问优先级
本节开发F-AHP方法程序建议方法描述如下:
步骤1(定义问题并判定理想解决办法(见图2)一号中文本不适用我们需要定义问题 使用标准判定 宝石质量具体重力、色度、硬度、裁剪和清晰度被用作确定宝石质量的主要标准从宝石证书获取一些数据(见表)。一号)
重石有单位克拉越重宝石越大石硬性单元称Mohs,因为第一个研究宝石硬性的人叫Friedrich Mohs,他是1812年德国地质学家和矿工清晰度宝石划分为IF、VVS1、VVS2、VS1、VS2、I1I2等宝石颜色水平从目光清晰度可见,裁剪质量从比例对称石块形状中可见
步骤2创建比较矩阵一号中文本不适用后我们知道数据与标准块表一号需要创建对比矩阵矩阵简单易用,对一致性框架定位强,获取所有可能的比较可能需要的其他信息,并能够分析总体优先敏感度以备修改
方程定义双向比较 中n表示数标准比较 加权i标准 之比i标准j
了解表内标准比较2下一步是分解列i和列j中最大值居列i的每一项值,从而使每一列均归矩阵表单 后表矩阵正常化结果2获取方式如下:
步骤3(检查一致性(见图2)一号中文本不适用一致性索引与随机生成器值对比表列3赛义特设置10..值取决于矩阵顺序n
一致性预期近似完美产生接近有效决定
方程计算一致性值
首先我们必须识别算子值 即加权值计算开源方程时使用下列方程: egen向量, 和矩阵规范值并除以标准数
最大半值是列数乘法数和主半值(见表表)4)取之方程 获取最大libda值后,CI值可确定 CI为一致性索引 最大libda为n序矩阵最大egenvalue 置值为0表示矩阵一致性求解值大于0(CI>0)时, Saaty应用的不一致性限值测试测试使用一致性比测量,即索引值测量3或比较CI和RI RI值使用与顺序n矩阵一致最小矩阵的CR为 10% (0,1) 表示每种观点不一致性被认为是可以接受的 一致性值0.1058等同10%不一致性可继续容留值,因为一致性值索引必须小于0.1
步骤4(设置三角混淆数(TFN)(见图2)一号中文本不适用F-AHP尺度有三个值,即最小值(低值,L值)、中间值(中值,M值)和最高值(上值,U值)。每一模糊集将划分为22除同一组比较外,或可见TFN标尺5)
步骤5(计算模糊向量的权值(见图2)一号中文本不适用AHP比较值转换为F-AHP尺度值后计算模糊合成值获取模糊合成值过程使用下列公式方程显示: 资讯资料
=模糊合成值
= 从列1开始打取列值
i=行
j=列
比较模糊合成值后(见表)7),我们会得到解构过量值 .从以上计算中,我们可以计算 v和 .待计算 方程使用下方程 计算模糊向量权值 计算模糊权值时使用下列公式方程显示 收集先前获取的坐标值如下 向量权值正常化通过下列公式方程实现
步骤6(排名和选择决策(见图2)一号中文本不适用下一步是替代值计算,替代解决措施与标准完成步骤相同每种替代元素的权值(见表)8)将用标准分量计算并引导获取决策结果
4级结果和讨论
构建系统由数个菜单组成,这些菜单是运行决策支持系统的各个阶段第一件事是优先登录才能使用系统我们需要登录登录后,我们将输入主菜单主页F-AHP算法和启动系统进程所需的数据解释后输入替代数据和标准宝石数据我们需要输入 备用数据输入页下一步是比较各种标准 和替代比较值完成所有工作后,下一步我们可以完成以下进程进程页中可以看到标准比较值和TFN集标准值进程完成后, 将产生每种选择排名决策人可以判断哪些宝石从正比较的宝石中有资格图排名结果3和表九九可得出结论,替代物1比其他替代物拥有最优权值鲁比1是所有石中最优质宝石
5级结论
研究结论如下:我们创建了一个系统,通过使用F-AHP算法,帮助决策准确有效评选质量宝石
聚焦系统决策更多基于同类型石名的石头决策这是因为决策系统要更适当和适切地用作决策的考量,就不可能比较一石和不同类型石,非同级质量,因此系统最终结果基于石名类型分类
图中显示3F-AHP模型选择重量值为0.152942,Rubi20.075731,Ruby30.050075和Ruby4和Rubi50加权值表示质量最高的宝石Rubi1,重量值为0.152942比对所有石
数据可用性
支持本研究发现的数据可应请求从相关作者处获取。
利益冲突
作者声明他们没有利益冲突