A metaheuristic approach to improve consistency of the pairwise matrix in AHP

Abstract

У цій статті ми зацікавлені в модифікації неузгодженої матриці парного порівняння, яка є критичним кроком у методології AHP, де особи, які приймають рішення, мають покращити узгодженість шляхом перегляду процесу. З цією метою пропонується покращений генетичний алгоритм (GA), щоб дозволити особам, які приймають рішення, знаходити відповідну матрицю та коригувати узгодженість свого судження без втрати вихідної матриці порівняння. Числові результати з матрицями різних розмірів, узятих випадково, виявляють ефективність цієї стратегії для покращення та визначення узгодженості попарної матриці, що означає, що GA є дуже хорошим інструментом для створення узгоджених матриць попарного порівняння з різною кількістю критеріїв.In this paper, we are interested in modifying inconsistent pairwise comparison matrix which is a critical step in the AHP methodology, where decision makers have to improve the consistency by revising the process. To this end, we propose an improved genetic algorithm (GA) to allow decision makers to find an appropriate matrix and adjust the consistency of their judgment without loss of original comparison matrix. Numerical results with different dimensions of matrices taken randomly show the effectiveness of these strategy to improve and identify the consistency of pairwise matrix which mean that GAs are a very good tool to generate the consistent pairwise comparison matrices with different number of criteria.