生成个性化数值标度的一种基本算法（BAGINS）

语言标签是表达定性评估的有效手段，因为它们考虑了人类偏好的不确定性本质。然而，要使用语言标签进行计算，必须首先使用标度函数将其转换为数字。在层次分析法（AHP）的背景下，最常用于将语言标签数值化的标度是 Saaty 提出的线性 1-9 标度。然而，该标度受到若干研究者的批评，文献中提出了各种替代方案。由于决策者对这些语言标签的感知高度主观，人们越来越关注标度个性化而非依赖通用固定标度。文献中提出的标度个性化方法侧重于最小化传递性误差，即一致性。在本研究中，我们提出了一种新颖的、易学易实现且计算负担较小的基于兼容性的标度个性化方法。我们还开发了实验设置并引入了两个新指标，可供贡献于 AHP 理论的研究者使用。为评估标度个性化的总体价值以及所提新颖方法的性能，我们进行了数值和两项实证研究。分析结果证明标度个性化优于传统的固定标度方法，并验证了所提新颖启发式的益处。