Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Inferring Consensus Weights from Pairwise Comparison Matrices
Año:2007

Áreas de investigación
  • Investigación operativa,
  • Estadística

Datos
Descripción
Pairwise comparison is a popular method for establishing the relative importance of n objects. Its main purpose is to get a set of weights (priority vector) associated with the objects. When the information gathered from the decision maker does not verify some rational properties, it is not easy to search the priority vector. Goal programming is a flexible tool for addressing this type of problem. In this paper, we focus on a group decision-making scenario. Thus, we analyze different methodologies for getting a collective priority vector. The first method is to aggregate general pairwise comparison matrices (i.e., matrices without suitable properties) and then get the priority vector from the consensus matrix. The second method proposes to get the collective priority vector by formulating an optimization problem without determining the consensus pairwise comparison matrix beforehand.
Internacional
Si
JCR del ISI
Si
Título de la revista
ANN OPER RES
ISSN
0254-5330
Factor de impacto JCR
0,544
Información de impacto
Volumen
154
DOI
Número de revista
0
Desde la página
123
Hasta la página
132
Mes
SIN MES
Ranking

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Participantes

Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Economía y Sostenibilidad del Medio Natural
  • Departamento: Inteligencia Artificial
  • Departamento: Economía y Gestión Forestal