This article presents a multiple comparison ranking procedure for several products of the Poisson rates. A preference probability matrix that warrants the optimal comparison ranking is introduced. Using a Bayesian Monte Carlo method, we develop simulation-based procedure to estimate the matrix and obtain the optimal ranking via a row-sum scores method. Necessary theory and two illustrative examples are provided.
We propose new parallelizable block incomplete factorization preconditioners for a symmetric block-tridiagonal H-matrix. Theoretical properties of these block preconditioners are compared with those of block incomplete factorization preconditioners for the corresponding comparison matrix. Numerical results of the preconditioned CG(PCG) method using these block preconditioners are compared with those of PCG method using a standard incomplete factorization preconditioner to see the effectiveness of the block incomplete factorization preconditioners.
This research describes the comparison broker's role and its effectiveness measurement using a developed logical framework of comparison shopping service. And verifies that seller-led comparison challenge method provide comparison information of products to buyers more efficiently. In electronic commerce, buyer's satisfaction of purchase (S) can be defined as an interactive function between seller's competitiveness vector (P) of products that supplied to the market, and buyer's informed level vector (B) of products that is known from a lot of sources. Then the buyer's informed level can be changed through the information analysis among products by transformation process using comparison matrix (C). So the role of comparison shopping is to construct a comparison matrix and to serve it to the buyers, and to change the buyer's informed level. The changed informed level influences a buyer's satisfaction, that improved satisfaction of purchase is defined as the effectiveness of comparison shopping. As a perfect provision and usage of comparison matrix is impossible cause of cognitive limit, the most efficient method for improving the comparison effectiveness is the comparison challenge that detects the comparison elements of the largest buyer's information efficiency, and then to be compared between elementary products selectively. This research verifies the substantial superiority of comparison challenge through television market data experiments.
In this paper, we provide comparison results of several types of the preconditioned Gauss-Seidel methods for solving a linear system whose coefficient matrix is a Z-matrix. Lastly, numerical results are presented to illustrate the theoretical results.
In this paper, we consider the preconditioned iterative methods for solving linear complementarity problem associated with an M-matrix. Based on the generalized Gunawardena's preconditioner, two preconditioned SSOR methods for solving the linear complementarity problem are proposed. The convergence of the proposed methods are analyzed, and the comparison results are derived. The comparison results showed that preconditioned SSOR methods accelerate the convergent rate of the original SSOR method. Numerical examples are used to illustrate the theoretical results.
AHP기법에서는 의사결정 요소들의 중요도를 추정함에 있어 통상 쌍대비교행렬 그 자체에 고유벡터법 또는 대수최소제곱법을 적용한다. 본 연구에서는 왜대칭행렬의 고유분해를 통해 쌍대비교행렬을 조정한 후 조정된 쌍대비교행렬에 대해 고유벡터법 또는 대수최소제곱법을 적용하는 중요도 추정법을 제안한다. 그리고 이 추정법이 가지는 여러 가지 이점과 의미를 이론적 근거와 실제 사용 예를 통해 보이고자 한다. 본 연구결과는 불일치성이 높은 쌍대비교행렬이 주어진 경우 불일치성을 줄이는데 특히 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
This paper presents a fuzzy structural modeling using the concept of Saaty's pairwise comparison matrix. The merit of this approach can be reduced the number of pairwise comparison.
In this study, we consider various methods to estimate the weights of a pairwise comparison matrix in the Analytic Hierarchy Process widely applied in various decision-making fields. This paper uses a data dependent simulation to evaluate the statistical accuracy, minimum violation and minimum norm of the obtaining weight methods from a reciprocal symmetric matrix. No method dominates others in all criteria. Least squares methods perform best in point of mean squared errors; however, the eigenvectors method has an advantage in the minimum norm.
본 연구는 비교구매의 효과성 측정을 위한 모형을 제시하고 이를 통해 비교구매의 역할과 그 효과성을 설명한다. 또한 판매자 주도형 비교도전이 보다 효율적인 비교구매 정보의 제공 방법임을 증명한다. 구매자의 구매만족도(S)는 판매자의 제품경쟁력 벡터(P)와 구매자의 제품정보 인지수준 벡터(B)간의 상호작용으로 정의할 수 있으며, 구매자의 제품정보 인지수준은 제품 정보 분석을 통한 제품 간의 비교행렬(C)에 의해 변화된다. 비교구매 효과성은 비교 전과 후의 구매만족도의 변화량으로 측정되며, 비교구매의 역할은 비교행렬을 제공해 구매자의 제품정보 인지수준을 변화시키는 것이다. 보다 효율적인 방법은 판매자가 비교행렬의 구성요소 중에서 비교 효과성이 큰 경쟁 제품들에 능동적으로 비교하도록 하는 비교도전방법이다. 예제실험을 통해 일반적인 비교구매와 비교도전 전략이 모두 효과성 향상을 보였으며, 상대적으로 비교도전을 사용하는 비교구매 활용전략이 더 큰 효과성 향상을 보임을 확인하였다.
The uncertainty in the relative weights of a pairwise comparison matrix n Multi-attribute Decision Making (MADM) is caused by imprecise preference information of decision maker. In this paper, it is shown how weight of attributes can be derived from the pairwise comparison matrix with interval pairwise comparison. The preference information of each pair of attributes with a point pairwise comparison is combined with an interval pairwise comparison in order to estimate a point pairwise comparison for a pair of attributes with the imprecise preference information. A numerical example shows the suggested procedure for deriving weights of attributes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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