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在 Topsis 技术中，我们计算负理想和正理想解决方案，因此我们需要有正负属性（标准）来衡量影响，但是如果模型中的属性只有正影响怎么办？是否可以仅使用正属性来计算 Topsis 结果？如果是，那么如何计算相对部分。提前致谢

我正在申请根据几个标准找到最好的产品。可以称为决策支持系统。

我使用的标准的一些例子是：

1. 位置，发送位置与我所在的城市越多越好。我已经确定了位置的权重，我确定我所在城市的权重值为100，航运城市与我所在城市的距离越远，那么权重就越小。
2. 产品拥有的评论数量，越多越好
3. 评分值，评分越高表示越多越好
4. 价格，价格越便宜越好

有人建议我使用一种称为 AHP 的方法，我已经阅读了有关 AHP 的内容，虽然我认为 AHP 是一种很好的方法，但在我看来，我想要的不能完全用 AHP 来实现，因为它没有考虑到评级和价格，它只计算一件事对另一件事的重要性

我的问题是：

• 根据标准的要求，我应该使用什么 MCDM 方法？

• AHP 真的可以满足我的需求吗？如果是，如何？它使用模糊层次分析法吗？如果是这样，我将开始学习 Fuzzy 和与之相关的东西

我正在尝试ahpsurveyR 中的库。经过多次尝试，我发现对于仅使用一对配对的情况，该模块不会返回任何特征值，如下所示。

它会给出如下错误：

一开始以为是Consistent Ratio超过了阈值，但是用不同的尺度尝试了几次，还是出现了错误。

任何人都可以对这个问题提供一些见解吗？将不胜感激

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你好，有谁知道为什么我从 github 获取的 web 项目有这样的空白屏幕。事实上，我遵循了自述文件中列出的每条指令。

我正在做我的期末研究，我的研究重点是模糊层次分析法，如果有人知道可以给出的解决方案甚至演示程序。尽管如此，给出的每一个答案，我都感到非常感激。谢谢。

我目前正在开展一个项目，其中需要多标准决策算法来评估给定目标的多个备选方案。经过长时间的研究，我决定将 AHP 方法用于我的案例研究。问题是为给定目标考虑的备选方案包含不完整的数据。

例如，我有兴趣买房，我有三个选择要考虑。比较它们的一个标准是房子的大小。假设我知道这些房子的一些房间的大小，但我不知道整个房子的实际大小。

我的问题是：

• 当我们处理不完整的数据时，我们可以应用 AHP（或任何 MCDM 方法）吗？
• 后果是什么？
• 而且，我们如何才能最大限度地减少 MCDM 中缺失数据的存在？

我真的很感激一些建议或帮助！谢谢！