Different researchers have evaluate

Different researchers have evaluated the results of
different prioritization approaches and then on the basis
of these results they have presented new techniques.
Karlsson et al. have conducted a research in which they
have evaluated different techniques [21] and recorded the
results of different techniques.
Karlsson et al. applied the different prioritization
methods in order ''to prioritize 13 well-defined quality
requirements on a small telephony system" [21]. The
results provided by most of the techniques, except AHP
and Bubblesort, are unreliable and prone to errors while
on the other hand AHP and Bubblesort are more reliable
but time consuming due to the decisions which one must
have to consider during requirements prioritization
methods [21]. Though AHP is a reliable technique for
requirements prioritization but the technique is complex
to implement and more time consuming due to pair
comparisons. The Hierarchy AHP is complex to
implement and also prone to errors so the results given by
Hierarchy AHP are not reliable [21]. The Spanning Tree
technique is also prone to faults and is unreliable. The
prioritization techniques of Binary Search and Priority
Groups are also unreliable because of faulty results. The
role of consistency index is very important because it
helps to reduce the human error so the results provided by
Bubblesort may be faulty and unreliable [18]. All the
techniques are applied to only few requirements so AHP
and Bubblesort though efficient but are considered as
problematic when the requirements are going to scale up
[21]. Laurent et al. have said "AHP does not scale well
because the number of comparisons grows exponentially
with the number of requirements" [22]. All these
tehcniques works well for small or medium size projects
but they are not suitable for projects with large scale of
requirements [22]. It is found that AHP is not suitable
when the requirements exceed the limit of 20 because
when the number of comparisons grows so it becomes
difficult to manage the requirements [24].
Laurent et al. have presented a technique called
"Requirements Triage" which is also prone to errors and
the results don't recall [22]. Peng Shoo also proposed an
algorithm for requirements prioritization and this
algorithm or ''technique allows customers to rank a
relatively small set of items then combines these rankings
over a large number of customers to determine an
ordering for a large requirement set" [31]. The proposed
algorithm is just simulated and not implemented in the
real environment. The simulation is performed on small
number (ten) of customers on ten items [31]. Most of the
researchers have tried to present the extensions of AHP
which are focusing the scalability issue but still there is
no evidence of any experiment that is performed on
projects consisting of hundreds and even thousands of
requirements [11]. Most of the experiments are performed
on only few requirements. The "Requirements
Prioritization Model" for market driven products [26] is
an extension of AHP and is proposed to solve the issue of
scalability. The model is implemented on companies A
and B but there is no data evidence or statistics for the
experimentation which is performed and most of the
results are just opinions. The technique or model is
actually focusing the issue of scalability (large scale
requirements) but the proposed model is not for each and
every organization [26] and also not telling the focused
domain. Further there is no evidence that to which extent
the proposed model is solving the issue of scalability. In a
320 value based Fuzzy Logic prioritization technique [27] the
authors have proposed an Intelligent Fuzzy Logic based
technique for requirements prioritization based on the
perceived value of each requirement. But the results after
sufficient experimentation are documented as: "The
process is prone to error due to its heavy reliance on
experts. The process is very time consuming. The element
of bias was visible in some of the experiments
conducted" [27].
However later on an improved version of the technique
called VIRP is presented comprising of three stages or
levels i.e. "Requirement Elicitation and Stakeholder
Level Prioritization", the "Expert Level Prioritization"
and the last or third stage is "Fuzzy Logic Based
Requirement Prioritization"[45]. The first and the last
steps of the technique are automated and the last step is
als made intelligent andfree of biasness using Fuzzy
Logic but the second step "Expert Level Prioritization" is
not automated and intelligent one which consumes too
much time and reduces the efficiency of the technique so
there is the need to propose improvements in the second
step, in terms of automation and intelligence, which is
heavily based on experts. There is the need to remove the
role of experts or software engineers in order to make the
technique more efficient with respect to time. Different
experiments were performed about the performance of
different prioritization techniques in order to evaluate the
total time consumed by all techniques including VIRP.
The comparison of time consumption of different
prioritization techniques during experimentation
including VIRP is given in the Figure 1 [45] as:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นักวิจัยที่แตกต่างกันมีการประเมินผลการจัดลำดับความสำคัญ
วิธีการที่แตกต่างกันและจากนั้นบนพื้นฐาน
ผลเหล่านี้พวกเขาได้นำเสนอเทคนิคใหม่
คาล์สและอัล ได้ดำเนินการวิจัยในการที่พวกเขามีการประเมิน
เทคนิคที่แตกต่างกัน [21] และบันทึก
ผลของเทคนิคที่แตกต่างกัน
คาล์สและอัล นำไปใช้จัดลำดับความสำคัญที่แตกต่างกัน
วิธีการในการจัดลำดับความสำคัญ'' 13 ดีที่กำหนดคุณภาพ
ความต้องการในระบบโทรศัพท์ขนาดเล็ก "[21].
ผลให้โดยส่วนใหญ่ของเทคนิคการยกเว้น ahp
และ bubblesort, ที่ไม่น่าเชื่อถือและแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดในขณะที่
บน ahp มือและ bubblesort อื่น ๆ มีความน่าเชื่อถือมากขึ้น
แต่ใช้เวลานานเนื่องจากการตัดสินใจที่หนึ่งที่จะต้อง
ต้องพิจารณาในระหว่างการจัดลำดับความสำคัญความต้องการ
วิธีการ [21] แม้ว่า ahp เป็นเทคนิคที่เชื่อถือได้สำหรับการจัดลำดับความสำคัญความต้องการ
แต่เทคนิคที่ซับซ้อน
ที่จะใช้เวลามากขึ้นและการบริโภคเนื่องจากการจับคู่เปรียบเทียบ
ahp ลำดับชั้นมีความซับซ้อนในการดำเนินการและ
นอกจากนี้ยังมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่กำหนดโดย
ahp ลำดับชั้นจะไม่น่าเชื่อถือ [21] ต้นไม้
เทคนิคการทอดยังมีแนวโน้มที่จะผิดพลาดและไม่น่าเชื่อถือ
เทคนิคการจัดลำดับความสำคัญของการค้นหาและจัดลำดับความสำคัญ
ไบนารีกลุ่มนี้ยังไม่น่าเชื่อถือเพราะผลที่ผิดพลาด
บทบาทของดัชนีความมั่นคงเป็นสิ่งสำคัญมากเพราะมัน
จะช่วยลดข้อผิดพลาดของมนุษย์เพื่อให้ผลที่มีให้โดย
bubblesort อาจจะผิดพลาดและไม่น่าเชื่อถือ [18] ทั้งหมด
มีการใช้เทคนิคเพียงต้องการน้อยมากและ ahp
bubblesort แต่มีประสิทธิภาพ แต่ถือเป็น
ปัญหาเมื่อต้องการจะไประดับขึ้น
[21] Laurent และอัล ได้กล่าวว่า "ahp ไม่ดีขนาด
เพราะจำนวนของการเปรียบเทียบเติบโตชี้แจง
กับจำนวนของความต้องการ" [22] ทั้งหมดเหล่านี้
tehcniques ทำงานได้ดีสำหรับโครงการขนาดเล็กหรือขนาดกลางขนาด
แต่พวกเขาจะไม่เหมาะสำหรับโครงการที่มีขนาดใหญ่ของ
ความต้องการ [22] พบว่า ahp ไม่เหมาะ
เมื่อความต้องการเกินขีด จำกัด ของ 20
เพราะเมื่อจำนวนของการเปรียบเทียบเพื่อให้เติบโตขึ้นมันจะกลายเป็น
ยากที่จะจัดการความต้องการ [24]
Laurent ตอัล ได้นำเสนอเทคนิคที่เรียกว่า
"ความต้องการ triage" ซึ่งเป็นแนวโน้มที่จะผิดพลาดและ
ผลไม่จำ [22] peng ชุยังเสนอ
ขั้นตอนวิธีการจัดลำดับความสำคัญสำหรับความต้องการและนี่
เทคนิคขั้นตอนวิธีการหรือ'' ช่วยให้ลูกค้าในการจัดอันดับ
ชุดที่ค่อนข้างเล็กของรายการรวมแล้วจัดอันดับเหล่านี้
กว่าจำนวนมากของลูกค้าที่จะตรวจสอบการสั่งซื้อ
สำหรับการตั้งค่าความต้องการขนาดใหญ่ "[31]. นำเสนอขั้นตอนวิธี
จำลองและเพียงแค่ ไม่ได้นำมาใช้ในสภาพแวดล้อมจริง
. จำลองจะดำเนินการในขนาดเล็กจำนวน
(สิบ) ของลูกค้าในสิบรายการ [31]. ส่วนใหญ่ของ
นักวิจัยได้พยายามที่จะนำเสนอการขยายของ ahp
ซึ่งจะเน้นปัญหา scalability แต่ยังคงมี
หลักฐานของการทดลองที่จะดำเนินการบน
โครงการที่ประกอบด้วยหลายร้อยและแม้กระทั่งนับพัน
ความต้องการ [11] ใด ๆ ส่วนใหญ่ของการทดลองจะถูกดำเนินการ
กับความต้องการเพียงไม่กี่ "รูปแบบการจัดลำดับความสำคัญความต้องการ
" สำหรับตลาดผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย [26] เป็น
ส่วนขยายของ ahp และจะเสนอการแก้ปัญหาของ
scalability รูปแบบที่จะดำเนินการกับ บริษัท และ
b แต่ไม่มีหลักฐานหรือข้อมูลสถิติสำหรับ
ทดลองที่จะดำเนินการและส่วนใหญ่ของ
ผลเป็นเพียงความคิดเห็น เทคนิคหรือรูปแบบที่เป็นจริง
โดยมุ่งเน้นในเรื่องของการขยายขนาด (ขนาดใหญ่
ความต้องการ) แต่รูปแบบที่นำเสนอไม่ได้สำหรับแต่ละคนและ
ทุกองค์กร [26] และยังไม่ได้บอก
โดเมนเน้น ต่อไปไม่มีหลักฐานว่าที่ขอบเขต
รูปแบบที่เสนอจะแก้ปัญหาของความยืดหยุ่นที่ไม่มี ในเทคนิคการจัดลำดับความสำคัญเลือนตรรกะ
320 คุ้มค่าตาม [27] ​​
ผู้เขียนได้เสนอตรรกศาสตร์ที่ชาญฉลาดตาม
เทคนิคสำหรับความต้องการจัดลำดับความสำคัญขึ้นอยู่กับค่า
การรับรู้ของความต้องการแต่ละแต่ผลการทดลองหลังจาก
เพียงพอที่จะถูกบันทึกเมื่อ: "..
กระบวนการมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดอันเนื่องมาจากความเชื่อมั่นที่มีต่อหนัก
ผู้เชี่ยวชาญกระบวนการนี​​้ใช้เวลานานมากองค์ประกอบ
อคติเป็นมองเห็นได้ในบางส่วนของการทดลองดำเนินการ
" [27]
แต่ภายหลังรุ่นปรับปรุงของเทคนิคที่เรียกว่า
virp จะนำเสนอประกอบด้วยสามขั้นตอนหรือ
ระดับคือ"สอบถามความต้องการของผู้มีส่วนได้เสียและจัดลำดับความสำคัญระดับ
" "ระดับผู้เชี่ยวชาญจัดลำดับความสำคัญ"
และขั้นตอนสุดท้ายหรือที่สามคือ "ตรรกศาสตร์
ตามความต้องการจัดลำดับความสำคัญ" [45] ขั้นตอนแรกและครั้งสุดท้ายของเทคนิค
อัตโนมัติและขั้นตอนสุดท้ายคือ
ALS ทำ andfree อัจฉริยะ biasness ใช้เลือน
ตรรกะ แต่ขั้นตอน "ระดับผู้เชี่ยวชาญจัดลำดับความสำคัญ" ที่สองคือ
ไม่ได้โดยอัตโนมัติและเป็นหนึ่งในอัจฉริยะที่สิ้นเปลืองเกินไป
เวลามากและลดประสิทธิภาพของเทคนิคเพื่อให้
มีความต้องการที่จะนำเสนอการปรับปรุงในขั้นตอนที่สอง
ในแง่ของระบบอัตโนมัติและปัญญาซึ่งเป็น
ตามอย่างหนักในผู้เชี่ยวชาญ มีความต้องการที่จะลบ
บทบาทของผู้เชี่ยวชาญหรือวิศวกรซอฟต์แวร์เพื่อให้
เทคนิคที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเกี่ยวกับเวลาที่แตกต่างกัน
ทดลองได้ดำเนินการเกี่ยวกับประสิทธิภาพของเทคนิคการจัดลำดับความสำคัญ
ที่แตกต่างกันเพื่อประเมิน
เวลาทั้งหมดบริโภคโดยใช้เทคนิคทั้งหมดรวมทั้ง virp
การเปรียบเทียบของการบริโภคเวลาของเทคนิคการจัดลำดับความสำคัญที่แตกต่างกัน
ในระหว่างการทดลอง
virp รวมทั้งจะได้รับในรูปที่ 1 [45] เป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นักวิจัยต่าง ๆ ได้ประเมินผล
วิธีจัดระดับความสำคัญที่แตกต่างกันแล้ว บนพื้นฐาน
ผลลัพธ์เหล่านี้ พวกเขาได้นำเสนอเทคนิคใหม่
Karlsson et al. ได้ดำเนินการวิจัยซึ่งพวกเขา
ประเมินเทคนิคต่าง ๆ [21] และบันทึก
ผลของเทคนิคต่าง ๆ
Karlsson et al. ใช้ระดับแตกต่างกัน
วิธีการในใบสั่ง '' เพื่อจัดลำดับความสำคัญของคุณภาพโดย 13
ความต้องการในโทรศัพท์ขนาดเล็ก " [21] ใน
ผลโดยส่วนใหญ่ของเทคนิค ยกเว้น AHP
Bubblesort และไม่น่าเชื่อถือ และแนวโน้มที่จะผิดพลาดในขณะที่
คง AHP Bubblesort ใจและเชื่อถือได้มาก
แต่เวลานานเนื่องจากการตัดสินใจใดต้อง
ต้องพิจารณาระหว่างความต้องการระดับ
วิธี [21] แม้ว่า AHP เป็นเทคนิคที่น่าเชื่อถือสำหรับ
ระดับความต้องการแต่เทคนิคมีความซับซ้อน
ปฏิบัติและใช้เวลามากขึ้นเนื่องจากคู่
เปรียบเทียบ AHP ลำดับชั้นมีความซับซ้อนการ
ใช้ และยังเสี่ยงกับข้อผิดพลาดเพื่อผลลัพธ์ที่กำหนดให้โดย
AHP ลำดับชั้นไม่เชื่อถือได้ [21] ต้นไม้ทอดข้าม
เทคนิคยังเป็นแนวโน้มที่จะบกพร่อง และไม่ ใน
เทคนิคจัดระดับความสำคัญของการค้นหาแบบทวิภาคและลำดับความสำคัญ
กลุ่มก็ไม่น่าเชื่อถือเนื่องจากผลลัพธ์ที่ผิดพลาด
บทบาทของดัชนีความสอดคล้องเป็นสิ่งสำคัญมากเนื่องจากมัน
ช่วยลดข้อผิดพลาดมนุษย์เพื่อผลลัพธ์โดย
Bubblesort อาจผิดพลาด และไม่น่าเชื่อถือ [18] ทั้งหมด
เท่านั้นไม่ต้องใช้เทคนิค AHP เพื่อ
และ Bubblesort มีประสิทธิภาพแม้แต่ถือเป็น
มีปัญหาเมื่อความต้องการกำลังจะปรับมาตราส่วนค่า
[21] Laurent et al. ได้กล่าวว่า " AHP ขนาดดี
เนื่องจากจำนวนเปรียบเทียบขยายสร้าง
กับจำนวนความต้องการ" [22] ทั้งหมดนี้
tehcniques ทำงานดีสำหรับโครงการขนาดเล็ก หรือขนาดกลาง
แต่ไม่เหมาะสำหรับโครงการที่มีขนาดใหญ่ของ
ต้อง [22] จะพบว่า AHP ไม่เหมาะ
เมื่อความต้องเกิน 20 เพราะ
เมื่อเติบโตขึ้นจำนวนเปรียบเทียบเพื่อเป็น
ยากที่จะจัดการความต้องการ [24]
Laurent et al. ได้นำเสนอเทคนิคที่เรียกว่า
"ความต้องการ Triage" ซึ่งเป็นแนวโน้มที่จะผิดพลาด และ
ผลลัพธ์ไม่เรียกคืน [22] เป็ง Shoo ยัง เสนอการ
อัลกอริทึมสำหรับระดับความต้องการและนี้
อัลกอริทึม หรือ '' เทคนิคทำให้ลูกค้าสามารถลำดับการ
ชุดเล็กของรายการแล้วรวมจัดอันดับเหล่านี้
ผ่านจำนวนมากของลูกค้าที่กำหนดการ
สั่งชุดใหญ่ต้อง " [31] นำเสนอ
เพียงจำลอง และไม่ได้ใช้ในอัลกอริทึม
สภาพแวดล้อมจริง มีดำเนินการจำลองบน
(สิบ) ของลูกค้าสิบรายการ [31] ส่วนใหญ่ของการ
นักวิจัยได้พยายามนำส่วนขยายของ AHP
ซึ่งจะมุ่งเน้นเรื่องขนาด แต่ยังคง มี
ไม่หลักฐานการทดลองใด ๆ ที่กระทำกับ
โครงการที่ประกอบด้วยหลายร้อยและพันแม้
ความต้องการ [11] ดำเนินการส่วนใหญ่ทดลอง
เฉพาะบางความต้องการ "ต้อง
รุ่นระดับ" สำหรับตลาดขับเคลื่อนผลิตภัณฑ์ [26]
ส่วนขยายของ AHP และเสนอการแก้ไขปัญหาของ
ขยับ แบบถูกนำมาใช้ในบริษัท A
และ B แต่มี ไม่มีหลักฐานข้อมูลหรือสถิติ
ทดลองที่ดำเนินการและส่วนใหญ่
ผลเป็นเพียงความคิดเห็น มีเทคนิคหรือรูปแบบ
จริง เน้นเรื่องขนาด (ขนาดใหญ่
ความต้องการ) แต่รูปแบบนำเสนอไม่ได้สำหรับแต่ละ และ
ทุกองค์กร [26] และยัง ไม่บอกที่เน้น
โดเมน เพิ่มเติม ถูกที่ระดับใด
แบบเสนอจะแก้ปัญหาของขนาด ในการ
มูลค่า 320 ตามตรรกศาสตร์ระดับเทคนิค [27]
ผู้เขียนได้นำเสนอการอัจฉริยะตรรกศาสตร์ตาม
เทคนิคสำหรับความต้องการระดับความสำคัญตาม
มองเห็นค่าของแต่ละความต้องการ แต่ผล
ทดลองพอมีเอกสารเป็น: "การ
กระบวนการมีแนวโน้มที่จะผิดพลาดเนื่องจากของหนักพึ่ง
ผู้เชี่ยวชาญ กระบวนการมากเวลานานได้ องค์ประกอบ
ของอคติมองเห็นได้ในบางการทดลอง
ดำเนิน " [27]
อย่างไรก็ตามในภายหลังในรุ่นปรับปรุงเทคนิค
เรียกว่า VIRP นำเสนอประกอบด้วยสามขั้นตอน หรือ
ระดับเช่น " Elicitation ความต้องและทรรศนะ
ระดับระดับ", ที่ "ผู้เชี่ยวชาญระดับระดับ"
และขั้นสุดท้าย หรือสาม "ตามตรรกะเอิบ
ระดับความต้องการ" [45] แรกและสุดท้าย
จะอัตโนมัติขั้นตอนเทคนิค และขั้นตอนสุดท้ายคือ
ยังทำ andfree อัจฉริยะของ biasness ใช้ Fuzzy
ตรรกะแต่ขั้นตอนสองเป็น "ผู้เชี่ยวชาญระดับระดับ"
หนึ่งไม่อัตโนมัติ และชาญฉลาดที่ใช้เกินไป
เวลามาก และลดประสิทธิภาพของเทคนิคดังนั้น
ต้องเสนอการปรับปรุงในสอง
ขั้นตอน ระบบอัตโนมัติและปัญญา ซึ่งเป็น
มากตามผู้เชี่ยวชาญ ต้องเอา
บทบาทของผู้เชี่ยวชาญหรือวิศวกรซอฟต์แวร์เพื่อให้การ
เทคนิคมากกับเวลา แตกต่าง
ดำเนินทดลองเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ
เทคนิคในระดับต่าง ๆ เพื่อประเมินการ
รวมเวลาที่ใช้เทคนิค VIRP ทั้งหมด
การเปรียบเทียบปริมาณการใช้เวลาของที่ต่าง ๆ
เทคนิคระดับระหว่างทดลอง
รวมถึง VIRP ได้ในรูปที่ 1 [45] เป็น:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นักวิจัยจะแตกต่างกันจะได้รับการประเมินผลการจัดลำดับความสำคัญของ
แนวทางแตกต่างกันและจากนั้นบนพื้นฐานที่
ของผลการทดสอบนี้จะได้มีการเสนอเทคนิคใหม่
karlsson et al .ได้ทำวิจัยที่ได้รับการประเมิน
มีเทคนิคแตกต่างกัน[ 21 ]และบันทึก
ผลการใช้เทคนิคการแตกต่างกัน
karlsson et al .นำมาใช้จัดลำดับความสำคัญที่แตกต่างกันไป
วิธีการใดวิธีการหนึ่งในการสั่งซื้อ"ในการจัดลำดับความสำคัญ 13 ที่มี คุณภาพ
ข้อกำหนดในขนาดเล็กระบบโทรศัพท์ระบบ"[ 21 ].
ผลการจัดให้บริการด้วยการใช้เทคนิคการที่มากที่สุดยกเว้น ahp
และ bubblesort ไม่มี เสถียรภาพ และมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดในขณะที่
บนมืออีกข้างหนึ่งให้ ahp bubblesort และมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น
แต่ต้องใช้เวลามากซึ่งผลจากการตัดสินใจที่จะต้อง
ต้องพิจารณาในระหว่างจัดลำดับความสำคัญความต้องการ
วิธีการ[ 21 ] แม้ว่า ahp เป็นเทคนิคที่น่าเชื่อถือสำหรับการจัดลำดับความสำคัญ
ความต้องการแต่เทคนิคที่มีความซับซ้อน
การใช้งานและมีเวลามากขึ้นเนื่องจากต้องใช้เวลาในการจับคู่
การเปรียบเทียบ ลำดับชั้น ahp คือคอมเพล็กซ์เพื่อ
การใช้และยังมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดและผลที่ได้จาก ahp
ลำดับชั้นไม่น่าไว้วางใจ[ 21 ] เทคนิคทรี
โปรโตคอล spanning tree ที่มียังมีแนวโน้มที่จะมีความผิดปกติและไม่มี เสถียรภาพ สัญลักษณ์
เทคนิคการจัดลำดับความสำคัญของการค้นหาไบนารีและกลุ่มลำดับความสำคัญ
ยังไม่แน่นอนเพราะผลการทำงานผิดพลาด ดัชนี
บทบาทของความมีความสำคัญเป็นอย่างมากเพราะมัน
จะช่วยลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ดังนั้นการที่ให้บริการโดย
bubblesort อาจมีความบกพร่องและไม่มี เสถียรภาพ [ 18 ]
เทคนิคที่ทั้งหมดจะถูกนำไปใช้เฉพาะความต้องการไม่กี่ ahp
และ bubblesort แม้ว่าจะมี ประสิทธิภาพ แต่มีการพิจารณาให้เป็นสัญลักษณ์
ปัญหาเมื่อต้องการจะขยายเพิ่มขึ้น
[ 21 ] Laurent et al .ได้กล่าวว่า" ahp ไม่เพิ่ม
เนื่องจากจำนวนของการเปรียบเทียบเติบโตขึ้นอย่างรวดเร็วซึ่ง
พร้อมด้วยหมายเลขที่ต้องการ"[ 22 ]
tehcniques ทั้งหมดนี้ใช้งานได้ดีสำหรับโครงการขนาดเล็กหรือขนาดกลาง
แต่พวกเขาไม่ได้เหมาะสำหรับโครงการที่มีขนาดใหญ่ของ
ความต้องการ[ 22 ] พบว่า ahp ไม่เหมาะ
เมื่อต้องการให้เกินกว่าจำนวนจำกัดที่ 20 เพราะ
เมื่อจำนวนของการเปรียบเทียบเพิ่มขึ้นดังนั้นจึงจะกลายเป็น
ยากที่จะจัดการกับความต้องการ[ 24 ]
Laurent et al .ได้มีการเสนอโดยการใช้เทคนิคที่เรียกว่า triage
"ความต้องการของ"ซึ่งเป็นนอกจากนั้นยังมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดและ
ผลที่ไม่เรียกคืน[ 22 ] Peng ซัวยังได้เสนอ
อัลกอริทึมสำหรับความต้องการที่จัดลำดับความสำคัญก่อนหลังและนี้
อัลกอริธึมหรือ"เทคนิคช่วยให้ลูกค้าเพื่อจัดอันดับตั้งค่า
มีขนาดเล็กของรายการแล้วประกอบด้วยอันดับ
เหล่านี้มากกว่าจำนวนขนาดใหญ่ของลูกค้าในการตรวจสอบ
การสั่งซื้อสำหรับตั้งค่าการกำหนดขนาดใหญ่ที่"[ 31 ] เสนอ
อัลกอริธึมที่มีการทดสอบ Simulated Acoustical Feedback Exposure และไม่ได้นำไปใช้ใน
อย่างแท้จริง สภาพแวดล้อม ที่อยู่ การจำลองการที่จะมีการดำเนินการในขนาดเล็ก
หมายเลข( 10 )ของลูกค้าในขนาดสิบรายการ[ 31 ] ส่วนมากของสัญลักษณ์
นักวิจัยได้พยายามที่จะมีส่วนขยายของ ahp
ซึ่งจะเน้นเรื่องความสามารถในการปรับขยายได้แต่ยังคงมีหลักฐาน
ไม่มีการทดลองที่จะมีการดำเนินการใน
โครงการประกอบด้วยหลายร้อยหลายพันคนและของ
ความต้องการ[ 11 ] การทดลองที่จะดำเนินการมากที่สุด
อยู่เท่านั้นความต้องการเพียงไม่กี่แห่ง "ความต้องการของรุ่น
จัดลำดับความสำคัญ"สำหรับตลาดขับรถสินค้า[ 26 ]เป็นสัญลักษณ์
ส่วนขยายของ ahp และได้ถูกนำเสนอในการแก้ไขปัญหาเรื่องของ
ความยืดหยุ่นในการปรับขนาด รุ่นที่มีการนำมาใช้ในบริษัทสถิติหรือหลักฐาน
และ B แต่ไม่มีข้อมูลสำหรับ
ทดลองซึ่งจะมีการดำเนินการและ
ผลที่ส่วนใหญ่เป็นเพียงความคิดเห็น รุ่นหรือโดยการใช้เทคนิคที่มีการเน้นเรื่องของความสามารถในการปรับขยาย(ขนาดใหญ่
)
แต่รุ่นที่เสนอไม่ได้สำหรับแต่ละและ
องค์กร[ 26 ]และยังไม่ได้บอกให้ความสำคัญ
โดเมน. ต่อไปยังไม่มีหลักฐานว่าที่เท่า
รุ่นที่เสนอให้มีการแก้ไขปัญหาที่มีความสามารถในการปรับขนาด อยู่ในที่ซึ่งใช้
320 มูลค่าทำงาน Fuzzy Logic อัจฉริยะแห่งระบบหุงจัดลำดับความสำคัญก่อนหลังเทคนิค[ 27 ]
ผู้เขียนได้เสนอไว้ที่ชาญฉลาดทำงาน Fuzzy Logic อัจฉริยะแห่งระบบหุงซึ่งใช้
เทคนิคสำหรับความต้องการจัดลำดับความสำคัญที่ใช้
การรับรู้คุณค่าของแต่ละความต้องการ.แต่ผลที่หลังจาก
ทดลองเพียงพออยู่ในเอกสารเป็น"
กระบวนการที่เป็นลักษณะการเกิดข้อผิดพลาดเนื่องจากการพึ่งพาหนักที่
ผู้เชี่ยวชาญ การดำเนินการนี้จะใช้เวลานานเป็นอย่างมาก องค์ประกอบที่
ของอุปทานก็สามารถมองเห็นได้ในการทดลอง
ที่ดำเนินการ"[ 27 ]บางส่วน
อย่างไรก็ตามใน ภายหลัง ในเวอร์ชันที่ได้รับของเทคนิค
เรียกว่า virp ได้รับการนำเสนอประกอบด้วยสามระยะหรือ
ระดับเช่น"จัดลำดับความสำคัญและความต้องการ elicitation เสีย
ระดับผู้เชี่ยวชาญระดับ''''จัดลำดับความสำคัญก่อนหลัง"
และช่วงสุดท้ายหรือที่สามคือ"ทำงานด้วยระบบ Fuzzy Logic ซึ่งใช้
ความต้องการจัดลำดับความสำคัญก่อนหลัง"[ 45 ] เป็นครั้งแรกและครั้งสุดท้าย
ตามขั้นตอนของเทคนิคเป็นแบบอัตโนมัติและขั้นตอนสุดท้ายคือ
ALS ทำให้อันเป็นอัจฉริยะ andfree ของธุรกิจโดยใช้ Fuzzy Logic
ตรรกะแต่ที่สองขั้นตอนที่"ผู้เชี่ยวชาญด้านระดับจัดลำดับความสำคัญก่อนหลัง"เป็นสัญลักษณ์
ไม่ได้เกิดขึ้นโดยอัตโนมัติและอย่างชาญฉลาดหนึ่งซึ่งใช้ไฟมากเกินไป
เวลามากและลด ประสิทธิภาพ ของเทคนิคดังนั้น
มีความจำเป็นที่จะเสนอการปรับปรุงในที่สอง
ขั้นตอนที่ในข้อกำหนดของระบบและระบบอัตโนมัติซึ่งอยู่บนผู้เชี่ยวชาญ
อย่างหนัก. มีความจำเป็นที่จะถอด
บทบาทของวิศวกรซอฟท์แวร์หรือผู้เชี่ยวชาญในการสั่งซื้อจะทำให้
เทคนิคที่มี ประสิทธิภาพ มากขึ้นด้วยความเคารพในเวลา
การทดลองแตกต่างกันนั้นดำเนินการเกี่ยวกับ ประสิทธิภาพ ของ
เทคนิคการจัดลำดับความสำคัญแตกต่างกันในการสั่งซื้อเพื่อประเมินเวลา
ทั้งหมดที่ใช้ด้วยการใช้เทคนิคการทั้งหมดรวมถึง virp การเปรียบเทียบ
ที่เวลาของการ บริโภค ของเทคนิค
จัดลำดับความสำคัญแตกต่างกันไปในระหว่างทดลอง
รวมถึง virp จะได้รับในรูปที่ 1 [ 45 ]เป็น: