Comparative Analysis of AI Techniques to Correct the Inconsistency in the Analytic Hierarchy Process Matrix

The Analytic Hierarchy Process (AHP) is one of the most used techniques for decision making. The complex properties of its structure allow considering the subjectivity in the judgment of the experts but also arising a considerable degree of inconsistency when the pairwise judgments of the alternatives are computed. This research paper makes a comparison between two artificial intelligence methods for diminishing the inconsistency in the AHP pairwise comparison matrixes, the Backpropagation Neural Network (BPN) and Support Vector Machines (SVM).Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Comparative Analysis of AI Techniques to Correct the Inconsistency in the Analytic Hierarchy Process Matrix

The Analytic Hierarchy Process (AHP) is one of the most used techniques for decision making. The complex properties of its structure allow considering the subjectivity in the judgment of the experts but also arising a considerable degree of inconsistency when the pairwise judgments of the alternatives are computed. This research paper makes a comparison between two artificial intelligence methods for diminishing the inconsistency in the AHP pairwise comparison matrixes, the Backpropagation Neural Network (BPN) and Support Vector Machines (SVM).Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Regresión con SVM para reducir la inconsistencia de la matriz AHP

Entre las herramientas de toma de decisiones, el proceso analítico jerárquico (AHP: Analytic Hierarchy Process) es una de las técnicas más usadas. Las propiedades complejas de su estructura permiten tener en cuenta las subjetividades en los juicios de los expertos pero también surge un considerable grado de inconsistencia cuando se computan las prioridades entre las alternativas de decisión. El presente trabajo de investigación analiza la herramienta de aprendizaje automático denominada máquina de vectores de soporte (SVM: Support Vector Machine), específicamente la versión de regresión denominada regresión de vectores de soporte épsilon (εSVR: Epsilon Support Vector Regression) para la reducir el grado de consistencia (CR: Consistency Ratio) en las matrices de comparativas de paridad AHP inconsistentes. Las pruebas obtenidas dieron como resultado que SVM tiene un porcentaje de precisión elevado en la predicción para reducir la inconsistencia de las matrices cuando se presentan entradas desconocidas para la red y una convergencia rápida con pocas iteraciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Regresión con SVM para reducir la inconsistencia de la matriz AHP

Entre las herramientas de toma de decisiones, el proceso analítico jerárquico (AHP: Analytic Hierarchy Process) es una de las técnicas más usadas. Las propiedades complejas de su estructura permiten tener en cuenta las subjetividades en los juicios de los expertos pero también surge un considerable grado de inconsistencia cuando se computan las prioridades entre las alternativas de decisión. El presente trabajo de investigación analiza la herramienta de aprendizaje automático denominada máquina de vectores de soporte (SVM: Support Vector Machine), específicamente la versión de regresión denominada regresión de vectores de soporte épsilon (εSVR: Epsilon Support Vector Regression) para la reducir el grado de consistencia (CR: Consistency Ratio) en las matrices de comparativas de paridad AHP inconsistentes. Las pruebas obtenidas dieron como resultado que SVM tiene un porcentaje de precisión elevado en la predicción para reducir la inconsistencia de las matrices cuando se presentan entradas desconocidas para la red y una convergencia rápida con pocas iteraciones.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Comparative Analysis of AI Techniques to Correct the Inconsistency in the Analytic Hierarchy Process Matrix

The Analytic Hierarchy Process (AHP) is one of the most used techniques for decision making. The complex properties of its structure allow considering the subjectivity in the judgment of the experts but also arising a considerable degree of inconsistency when the pairwise judgments of the alternatives are computed. This research paper makes a comparison between two artificial intelligence methods for diminishing the inconsistency in the AHP pairwise comparison matrixes, the Backpropagation Neural Network (BPN) and Support Vector Machines (SVM).Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Prediction of the aerodynamic behavior of a rounded corner square cylinder at zero incidence using ANN

AbstractThe aerodynamic behavior of a square cylinder with rounded corner edges in steady flow regime in the range of Reynolds number (Re) 5–45; is predicted by Artificial Neural Network (ANN) using MATLAB. The ANN has trained by back propagation algorithm. The ANN requires input and output data to train the network, which is obtained from the commercial Computational Fluid Dynamics (CFD) software FLUENT in the present study. In FLUENT, all the governing equations are discretized by the finite volume method. Results from numerical simulation and back propagation based ANN have been compared. It has been discovered that the ANN predicts the aerodynamic behavior correctly within the given range of the training data. It is additionally observed that back propagation based ANN is an effective tool to forecast the aerodynamic behavior than simulation, that has very much longer computational time

Modelo de apoyo para la Toma de Decisiones en QoS

El proceso de Toma de Decisiones es fundamental en todos los niveles de una organización y consiste en seleccionar la mejor alternativa entre todas las disponibles para resolver una situación problemática. Si bien las decisiones son tomadas por personas especializadas, existen herramientas (los Sistemas de Soporte de Decisiones) que pueden ser utilizadas para dar apoyo durante el proceso de decisión. En este artículo se presenta un modelo de soporte de decisiones para administradores de redes de computadoras que determina la configuración adecuada de los parámetros de la red con el objetivo de mejorar la calidad del servicio. El modelo utiliza el Proceso Jerárquico Analítico basado en los criterios y alternativas de tráfico definidos por el administrador. Se ejemplifica la utilización en un entorno académico y finalmente se presenta una extensión del modelo para añadir opiniones de múltiples expertos (administradores).Presentado en el XII Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

マレーシアにおける大規模太陽光発電実現可能性の分析：環境、財政および技術的可能性

筑波大学 (University of Tsukuba)201