본 연구는 AHP에서 페어와이즈 비교의 정확성을 높이기 위해 수정된 최소 페널티 제곱 우선순위(LPSP) 최적화 모델을 개발했어요. 복잡한 계산 문제를 해결하기 위해 POOA를 통합한 병렬 독수리 최적화(POO-LPSP) 방법을 제안했어요.
POO-LPSP는 RMPSV와 RMPSWV를 최소화하여 우선순위 신뢰성을 향상시키며, 생성형 AI(GAI) 벤더 선택 문제에 적용하여 실용성과 효율성을 검증했어요.
Saaty의 고유값 시스템 방법의 강력한 대안으로, AHP 응용 분야에서 활용될 수 있습니다.