Методы прогнозирования. Сухарев М.Г. - 198 стр.

UptoLike

Составители: 

198
ложив
/ = /
ij i j i j
a w w m m
. Матрица
A
оказывается обратно-
симметрической и согласованной, а ее нормализованный собст-
венный вектор, отвечающий наибольшему собственному значе-
нию (
max
n
), оказывается в точности равным вектору
1
, ,
T
n
w
распределению вероятностей в этой урновой
схеме.
По аналогии, компоненты главного собственного вектора
обратно-симметрической матрицы суждений (не обязательно со-
гласованной), составленных в относительных шкалах, должны
иметь смысл весов (показателей значимости) соответствующих
элементов с точки зрения всей совокупности введенных в матри-
цу суждений эксперта о сравнительной важности сопоставляемых
элементов.
В ЭЛА элементарный шаг вычислений состоит в вычисле-
нии относительных приоритетов элементов данного уровня по
отношению к элементу предыдущего уровня. Для этого по отве-
там эксперта строится матрица
A
суждений и отыскивается ее
число Фробениуса
max
. В качестве вектора приоритетов опреде-
ляется нормированный собственный вектор матрицы
A
, отве-
чающий
max
max
; = = 1
i
i
w
Aw w w
По известной теореме (Фробениуcа-Перрона) любая поло-
жительная матрица имеет положительное действительное собст-
венное значение
max
, которому отвечает единственный точно-
стью до множителя) собственный вектор с положительными