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层次分析法和灰色聚类分析法在绩效评价中的应用

层次分析法和灰色聚类分析法在绩效评价中的应用
层次分析法和灰色聚类分析法在绩效评价中的应用

层次分析法和灰色聚类分析法在绩效评估中的应用

施狄峰

摘要 绩效考核的评估是帮助企业维持和提高生产力、实现企业经营目标的手段之一,它一个复杂的大系统,一般企业的绩效评估是建立在关键考核指标得分乘以权系数的线性关系的基础上,但如果有两个下属分公司考核得分分别是97分和94分,究竟它们都属于优,还是一个是优、一个是良,原先的方法显然无法判断。笔者运用运筹学决策分析法的层次分析法和灰色系统理论的灰聚类法两种方法对绩效加以评估,能将被考核企业的经营情况很清楚地区分开来,分类排序出来。

关键词 绩效评估 层次分析法 灰色聚类分析法

设以某公司下属11个分公司绩效考核情况数据为例,记为K C B A i ,, ;并选取经营效绩考核中三个指标记为*

*

*

3,2,1。

一、用层次分析法: 1、权重设置:

123ij 2所示系数。

得到矩阵A=(a ij )3×3矩阵A 为经营效绩的判断矩阵。

A=

相应的特征向量为:

B 3=( 0.45 0.40 0.15 )T

得出3个考核指标权重分别为0.45、0.40、0.15

2、类似地根据表3可用特征向量法求下属11个分公司相对于上述3个指标中每一个的权系数。成对比较的

指标*1:

表4

指标*2:

表5

指标*3:

表6

3、由此可求出3个指标的相应特征向量,按列组成矩阵B3。

B3=

若记B k为第k层次上所有因素相对于上一层上有关因素的权向量按列组成的矩阵,则第k层次的组合权系数向量W k满足:

W k=B k·B k-1··········B2·B1

由W3=B3B2=(0.0938 0.1050 0.0815 0.0944 0.1013 0.0721 0.0926 0.0965 0.0979 0.0745 0.0903 )T

可以得出以下11个分公司经营绩效排名:

表7

以上矩阵特征向量的计算是根据方根法近似计算。

二、用灰色聚类分析法:

上例经营效绩考核中三个指标为聚类指标,记为*

*

*

3,2,1;以好、中、差为三个考核结果等级,记为k =1,2,3;以下按11个分公司3个考核指标(表3数据)进行聚类。

第一步、给出聚类白化值ij d (如果灰类的白化值相差很大,应先作无量纲处理)

?

?

?

?

??

?

??

?

??

?

???

??????????

????????=11.100.189

.098.071.082.092.014.100.107.111.195.006.100.196.010.164.079

.026.106.105.113.198.000.101.179.090.007.110.116.105.197.002.1ij d 第二步、确定灰类的白化函数

设jk f 为j 项考核指标第k 个灰类的白化函数。

*1 考核指标好的灰数为),1.1[11∞∈?,表示*1 考核指标在1.1以上就算好;

*2 考核指标好的灰数为),1.1[21∞∈?,表示*2 考核指标在1.1以上就算好;

*3 考核指标好的灰数为),2.1[31∞∈?,表示*1 考核指标在1.2以上就算好;

*1 考核指标在0.9左右为中,]9.0[12ξ±∈?;

*2 考核指标在0.9左右为中,]9.0[22ξ±∈?;

*3 考核指标在1.0左右为中,]0.1[32ξ±∈?;

*1 考核指标在0.8以下为差,]8.0,0[13∈?;

*2

考核指标在0.8以下为差,]8.0,0[23∈?; *3

考核指标在0.9以下为差,]9.0,0[33∈?; 第3步、求标定聚类权jk r ,利用公式m k r n

j jk

jk

jk ,3,2,1,*

*

1 ==

∑=λ

λ可求得*1考核指标属于好的权11r 为

324.02

.11.11.11

.131211111311

11

11*

*

=++=++=

=

∑=λλλλλ

λj j r

同理,*

2考核指标属于好的权21r 为0.324; *

3考核指标属于好的权31r 为0.353; *1考核指标属于中的权12r 为

321.01

9.09.09

.03222121231

2

12

12*

*

=++=++=

=

∑=λλλλλ

λj j r

同理,*

2考核指标属于中的权22r 为0.321; *

3考核指标属于中的权32r 为0.357;

*1考核指标属于差的权13r 为 32.09

.08.08.08

.033231313313

13

13*

*

=++=++=

=

∑=λλλλλ

λj j r

同理,*

2考核指标属于差的权23r 为0.32;

*

3考核指标属于差的权33r 为0.36;

第四步、求聚类系数ik σ,利用公式∑==

*

*

1)(n j jk ij jk

ik r d f

σ可得第1个分公司属于好的聚类系数11σ

∑==*

*

3111111)(j j j j r d f σ=311331211221111111)()()(r d f r d f r d f ++

=353.0)05.1(324.0)97.0(324.0)02.1(312111?+?+?f f f

图1 查图1(1),(4),(7),有

927.0)02.1(11=f ,882.0)97.0(21=f ,875.0)05.1(31=f

8950.0353.0875.0324.0882.0324.0927.011=?+?+?=σ

第1个分公司属于中的聚类系数12σ

∑==*

*

3121212)(j j j j r d f σ=321332221222121112)()()(r d f r d f r d f ++

=357.0)05.1(321.0)97.0(321.0)02.1(322212?+?+?f f f

查图1(2),(5),(8),有

867.0)02.1(12=f ,922.0)97.0(22=f ,95.0)05.1(32=f

9134.0357.095.0321.0922.0321.0867.012=?+?+?=σ

第1个分公司属于差的聚类系数13σ

∑==*

*

3131313)(j j j j r d f σ=331333231223131113)()()(r d f r d f r d f ++

=36.0)05.1(32.0)97.0(32.0)02.1(322313?+?+?f f f 查图1(3),(6),(9),有

8.0)02.1(13=f ,845.0)97.0(23=f ,875.0)05.1(33=f

8414.036.0875.032.0845.032.08.013=?+?+?=σ

第五步、构造聚类行向量

对于第1个分公司的聚类行向量记为1σ [][]8414.09134

.08950

.01312111==σσσσ

第六步:聚类

由于第1个分公司聚类向量中,以12σ为最大,所以第1个分公司属于第2类,即考核结果为中,同理可求:

[][]7569.08100.09629

.02322212==σσσσ [][]9378.09563.07949.03332313==σσσσ

[][]8202.08884.09157

.0434241

4==σσσσ [][]7438.07954.09748.05352515==σσσσ [][]9399.08314

.07449

.06362616==σσσσ [][]8475.09204.08891.07372717==σσσσ [][]8151.08812.09188.08382818==σσσσ [][]8368.08491.08893

.09392919==σσσσ

[][]9701.08956

.07388

.010*******

10==σσσσ

[][]8525.09206

.08832

.011311211111==σσσσ

聚类的总结果是:

好的分公司有:B 、D 、E 、H 、I 中的分公司有:A 、C 、G 、K 差的分公司有:F 、J 。

四、结论:

层次分析法和灰色聚类分析法所得的结果完全一致。

层次分析法用矩阵法来计算,从理论上讲较为合理,而且有数学推导证明。其次如果要调整考核指标权重,只需调整相关的系数矩阵即可,而且相关矩阵还可作为效绩评价定量分析的依据;同时能将矩阵转换成曲线或图表格式,使考核结果一目了然。层次分析法可以得到绩效评估的排序,但无法做到分类,灰色聚类分析法恰好弥补其不足。

层次分析法在水环境质量评价的方法

X学院 毕业论文 中文题目:层次分析法在水环境质量评价的 应用 学生姓名X 系别X 专业班级X 指导教师X 成绩评定 2011 年6月

目录 1 引言 (1) 2 水环境评价国内外研究现状及发展趋势 (1) 2.1 水环境质量评价国内外研究现状 (1) 2.2 水环境质量评价发展趋势 (4) 3 水环境质量评价应用 (5) 3.1 玄武湖水质概况 (5) 3.2 层次分析法简介及基本步骤 (5) 3.3 玄武湖质量评价计算 (5) 3.3.1 西北湖质量评价计算 (6) 3.3.2 东南湖质量评价计算 (9) 3.3.3 东北湖质量评价计算 (11) 3.3.4 西南湖质量评价计算 (13) 3.4 计算结果 (15) 4 结论 (15) 参考文献 (17) 致谢 (18) 附表 (19)

摘要 玄武湖是南京城区内最大的湖泊,分为西北,东南,西南和东北四个湖区。随着人口的不断增长,大量的生活污水被排入湖中,使得湖水逐年水质污染严重,近年来大有加重趋势。水质将变浑发臭,严重影响了城市环境和市民身体健康。因此,对玄武湖整治是势在必行的。本次研究是根据玄武湖实测水质指标资料,应用层次分析法,通过建立层次分析模型体系,经计算最终得出各指标权重,从而对玄武湖四个湖区水资源质量状况进行相关分析与评价,并提出保护水资源措施,为更好的开发和利用水资源提供参考。此次研究结果表明,湖水中BOD5超标严重,应采取针对性治理。 关键词:玄武湖;层次分析法;权重;水环境评价

层次分析法在玄武湖水环境评价的应用 X 1 引言 玄武湖位于南京城东北,为全国五大城市湖泊之一。湖泊总面积4.42 km,其中湖水面积3.912 km。从80年代开始,玄武湖流域 km,湖中陆地面积0.492 人口迅速增加,大量的生活污水排入湖内,使湖水中的有机物,营养盐的负荷不断增加。2003年的水质监测报告表明:玄武湖水质的总氮超标率为8.3%。另一项针对玄武湖底层泥巴的调查实验表明,表面上一汪清水的玄武湖,底层的那些淤泥重金属含量,已经超过了南京城市的土壤的重金属含量[1]。本研究的目的是运用层次分析法来研究玄武湖水环境问题,通过分析计算确定其污染程度及主要污染物,并对玄武湖水质进行相关评价,以期为提高和改善玄武湖的水环境提供有效途径和理论依据。水环境评价能为决策者提供有效的辅助决策信息,对于水环境保护和实现可持续发展具有重要意义。其研究成果将大大提高玄武湖水环境管理与决策的水平,对于更好地利用和保护水资源、控制水污染,都具有重要的现实意义和深远的历史意义。 2 国内外研究现状及发展趋势 2.1 国内外水环境评价研究现状 国内外环境质量评价方法多种多样,但目前国内还没有制定出统一的评价方法标准供环保工作者使用[2]。其中水环境质量评价方法较多如:布朗水质指数、普拉特水质指数、罗斯水质指数、内梅罗水质指数、综合污染指数、模糊数学法和地图叠加法等,最后一种方法是国内目前普遍采用的方法,简单且实用。以上种种评价方法都要首先确定断面单项指标代表值,大多用平均值作为代表值,而内梅罗水质指数法则既考虑到平均值,同时考虑端值对评价结果的影响,但评价工作中有很多具体问题不易解决,很少采用。其他方法还牵涉到标准问题或评价指标的权重问题,也很少采用[3]。 水质评价方法有两大类,一类是以水质的物理化学参数的实测值为依据的评价方法;另一类是以水生物种群与水质的关系为依据的生物学评价方法。较多采用的是物理化学参数评价方法,其中又分:①单项参数评价法即用某一参数的实测浓度代表值与水质标准对比,判断水质的优劣或适用程度。②多项参数综合评价法即把选用的若干参数综合成一个概括的指数来评价水质,又称指数评价法。

层次分析法案例

层次分析法的应用 层次分析法由美国著名运筹学家萨蒂于1982年提出,它综合了人们主观判断,是一种简明、实用的定性分析与定量分析相结合的系统分析与评价的方法。目前,该方法在国内已得到广泛的推广应用,广泛应用于能源问题分析、科技成果评比、地区经济发展方案比较,尤其是投入产出分析、资源分配、方案选择及评比等方面。它既是一种系统分析的好方法,也是一种新的、简洁的、实用的决策方法。 层次分析法的基本原理 人们在日常生活中经常要从一堆同样大小的物品中挑选出最重的物品。这时,一般是利用两两比较的方法来达到目的。假设有n 个物品,其真实重量用w 1,w 2 ,…表示。要想知道w 1 ,w 2 ,…的值, 最简单的就是用秤称出它们的重量,但如果没有秤,可以将几个物品两两比较,得到它们的重量比矩阵A。 如果用物品重量向量[w 1,w 2 ,…]T右乘矩阵A,则有:

由上式可知,n是A的特征值,W是A的特征向量。根据矩阵理论,n是矩阵A的唯一非零解,也是最大的特征值。这就提示我们,可以利用求物品重量比判断矩阵的特征向量的方法来求得物品真实的重量向量W。从而确定最重的物品。 将上述n个物品代表n个指标(要素),物品的重量向量就表示各指标(要素)的相对重要性向量,即权重向量;可以通过两两因素的比较,建立判断矩阵,再求出其特征向量就可确定哪个因素最重要。依此类推,如果n个物品代表n个方案,按照这种方法,就可以确定哪个方案最有价值。 应用层次分析法进行系统评价的主要步骤如下: (1)将复杂问题所涉及的因素分成若干层次,建立多级递阶的层次结构模型(目标层、判断层、方案层)。 (2)标度及描述。同一层次任意两因素进行重要性比较时,对它们的重要性之比做出判断,给予量化。 (3)对同属一层次的各要素以上一级的要素为准则进行两两比较,根据评价尺度确定其相对重要度,据此构建判断矩阵A。 (4)计算判断矩阵的特征向量,以此确定各层要素的相对重要度(权重)。 (5)最后通过综合重要度(权重)的计算,按照最大权重原则,确定最优方案。 具体案例: 市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策,可选择的方案是修建通往旅游区的高速路(简称建高速路)或修建城区

层次分析法和灰色聚类分析法在绩效评估中的应用

层次分析法和灰色聚类分析法在绩效评估中的应用 施狄峰 摘要 绩效考核的评估是帮助企业维持和提高生产力、实现企业经营目标的手段之一,它一个复杂的大系统,一般企业的绩效评估是建立在关键考核指标得分乘以权系数的线性关系的基础上,但如果有两个下属分公司考核得分分别是97分和94分,究竟它们都属于优,还是一个是优、一个是良,原先的方法显然无法判断。笔者运用运筹学决策分析法的层次分析法和灰色系统理论的灰聚类法两种方法对绩效加以评估,能将被考核企业的经营情况很清楚地区分开来,分类排序出来。 关键词 绩效评估 层次分析法 灰色聚类分析法 设以某公司下属11个分公司绩效考核情况数据为例,记为K C B A i ,, ;并选取经营效绩考核中三个指标记为***3,2,1。 一、用层次分析法: 1、权重设置: 123ij 2所示系数。 得到矩阵A=(a ij )3×3矩阵A 为经营效绩的判断矩阵。 A= 相应的特征向量为: B 3=( 0.45 0.40 0.15 )T 得出3个考核指标权重分别为0.45、0.40、0.15

2、类似地根据表3可用特征向量法求下属11个分公司相对于上述3个指标中每一个的权系数。成对比较的 指标*1: 表4 指标*2:

表5 指标*3: 表6 3、由此可求出3个指标的相应特征向量,按列组成矩阵B3。 B3= 若记B k为第k层次上所有因素相对于上一层上有关因素的权向量按列组成的矩阵,则第k层次的组合权系数向量W k满足: W k=B k·B k-1··········B2·B1 由W3=B3B2=(0.0938 0.1050 0.0815 0.0944 0.1013 0.0721 0.0926 0.0965 0.0979 0.0745 0.0903 )T 可以得出以下11个分公司经营绩效排名:

层次分析法实例与步骤

层次分析法实例与步骤 结合一个具体例子,说明层次分析法的基本步骤和要点。 【案例分析】市政工程项目建设决策:层次分析法问题提出 市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策,可选择的方案是修建通往旅游区的高速路(简称建高速路)或修建城区地铁(简称建地铁)。除了考虑经济效益外,还要考虑社会效益、环境效益等因素,即是多准则决策问题,考虑运用层次分析法解决。 1. 建立递阶层次结构 应用AHP解决实际问题,首先明确要分析决策的问题,并把它条理化、层次化,理出递阶层次结构。 AHP要求的递阶层次结构一般由以下三个层次组成: *目标层(最高层):指问题的预定目标; *准则层(中间层):指影响目标实现的准则; *措施层(最低层):指促使目标实现的措施; 通过对复杂问题的分析,首先明确决策的目标,将该目标作为目标层(最高层)的元素,这个目标要求是唯一的,即目标层只有一个元素。 然后找出影响目标实现的准则,作为目标层下的准则层因素,在复杂问题中,影响目标实现的准则可能有很多,这时要详细分析各准则因素间的相互关系,即有些是主要的准则,有些是隶属于主要准则的次准则,然后根据这些关系将准则元素分成不同的层次和组,不同层次元素间一般存在隶属关系,即上一层元素由下一层元素构成并对下一层元素起支配作用,同一层元素形成若干组,同组元素性质相近,一般隶属于同一个上一层元素(受上一层元素支配),不同组元素性质不同,一般隶属于不同的上一层元素。 在关系复杂的递阶层次结构中,有时组的关系不明显,即上一层的若干元素同时对下一层的若干元素起支配作用,形成相互交叉的层次关系,但无论怎样,上下层的隶属关系应该是明显的。 最后分析为了解决决策问题(实现决策目标)、在上述准则下,有哪些最终解决方案(措施),并将它们作为措施层因素,放在递阶层次结构的最下面(最低层)。 明确各个层次的因素及其位置,并将它们之间的关系用连线连接起来,就构成了递阶层次结构。 【案例分析】市政工程项目进行决策:建立递阶层次结构 在市政工程项目决策问题中,市政管理人员希望通过选择不同的市政工程项目,使综合效益最高,即决策目标是“合理建设市政工程,使综合效益最高”。 为了实现这一目标,需要考虑的主要准则有三个,即经济效益、社会效益和环境效益。但问题绝不这么简单。通过深入思考,决策人员认为还必须考虑直接经济效益、间接经济效益、方便日常出行、方便假日出行、减少环境污染、改善城市面貌等因素(准则),从相互关系上分析,这些因素隶属于主要准则,因此放在下一层次考虑,并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则,接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以有哪些方案。根据题中所述,本问题有两个解决方案,即建高速路或建地铁,这两个因素作为措施层元素放在递阶层次结构的最下层。很明显,这两个方案于所有准则都相关。 将各个层次的因素按其上下关系摆放好位置,并将它们之间的关系用连线连接起来。同时,为了方便后面的定量表示,一般从上到下用A、B、C、D。。。代表不同层次,同一层次从左到右用1、2、3、4。。。代表不同因素。这样构成的递阶层次结构如下图。

层次分析法的优劣势

层次分析法的优劣势分析: 优势: 1.系统性的分析方法 层次分析法把研究对象作为一个系统,按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策,成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。系统的思想在于不割断各个因素对结果的影响,而层次分析法中每一层的权重设置最后都会直接或间接影响到结果,而且在每个层次中的每个因素对结果的影响程度都是量化的,非常清晰、明确。这种方法尤其可用于对无结构特性的系统评价以及多目标、多准则、多时期等的系统评价。 2.简洁实用的决策方法 这种方法既不单纯追求高深数学,又不片面地注重行为、逻辑、推理,而是把定性方法与定量方法有机地结合起来,使复杂的系统分解,能将人们的思维过程数学化、系统化,便于人们接受,且能把多目标、多准则又难以全部量化处理的决策问题化为多层次单目标问题,通过两两比较确定同一层次元素相对上一层次元素的数量关系后,最后进行简单的数学运算。即使是具有中等文化程度的人也可了解层次分析的基本原理和掌握它的基本步骤,计算也经常简便,并且所得结果简单明确,容易为决策者了解和掌握。 3.所需定量数据信息较少 层次分析法主要是从评价者对评价问题的本质、要素的理解出发,比一般的定量方法更讲求定性的分析和判断。由于层次分析法是一种模拟人们决策过程的思维方式的一种方法,层次分析法把判断各要素的相对重要性的步骤留给了大脑,只保留人脑对要素的印象,化为简单的权重进行计算。这种思想能处理许多用传统的最优化技术无法着手的实际问题。 劣势: 1.不能为决策提供新方案 层次分析法的作用是从备选方案中选择较优者。这个作用正好说明了层次分析法只能从原有方案中进行选取,而不能为决策者提供解决问题的新方案。这样,我们在应用层次分析法的时候,可能就会有这样一个情况,就是我们自身的创造能力不够,造成了我们尽管在我们想出来的众多方案里选了一个最好的出来,但其效果仍然不够人家企业所做出来的效果好。而对于大部分决策者来说,如果一种分析工具能替我分析出在我已知的方案里的最优者,然后指出已知方案的不足,又或者甚至再提出改进方案的话,这种分析工具才是比较完美的。但显然,层次分析法还没能做到这点。 2.定量数据较少,定性成分多,不易令人信服 在如今对科学的方法的评价中,一般都认为一门科学需要比较严格的数学论证和完善的定量方法。但现实世界的问题和人脑考虑问题的过程很多时候并不是能简单地用数字来说明一切的。层次分析法是一种带有模拟人脑的决策方式的方法,因此必然带有较多的定性色彩。这样,当一个人应用层次分析法来做决策时,其他人就会说:为什么会是这样?能不能用数学方法来解释?如果不可以的话,你凭什么认为你的这个结果是对的?你说你在这个问题上认识比较深,但我也认为我的认识也比较深,可我和你的意见是不一致的,以我的观点做出

基于层次分析法的沿江八市环境评价研究

基于层次分析法的沿江八市环境评价研究 作者简介:张颖超(1960-),男,学士,教授,博士生导师,研究方向:复杂系统建模与仿真、计算机控制与信息技术、嵌入式技术等;蔡以路(1987-),女,南京信息工程大学信息与控制学院系统分析与集成专业硕士研究生,研究方向:复杂系统信息技术。 利用层次分析的方法建立定量评价指标体系和层次结构模型,并进行计算和一致性检验。在此基础上对沿江环境进行横向和纵向的分析比较,提出了沿江地区环境保护的建议,力图为政府部门决策提供参考。 标签:层次分析,沿江,环境评价 0 引言 江苏沿江包括苏州、无锡、常州、南京、镇江、南通、泰州、扬州八市,是江苏生产力的重要组成部分,在全省经济社会发展中具有承南启北的重要作用,教育发达,劳动力充足且素质较高,科技资源丰富,人才广聚。江苏在2002年的时候提出了沿江开发的重要举措,它对拓展江苏经济社会发展空间,提升发展水平,对促进协调发展,率先全面建成小康社会和率先基本实现现代化都具有重要的意义和深远的影响。但由于江苏沿江地区经济发展迅速,人口和产业密集,在开发过程中出现了一些问题,对沿江开发可持续发展造成了一定的影响。本文从构建江苏省沿江环境监测统计与评价指标体系出发,并据此对环境进行适时评价,为政府决策提供对策建议。 1 层次分析法综合评价模型 层次分析法是由美国匹兹堡大学教授T.L.Saaty在70年代提出的。根据问题的性质和要达到的目标将问题分解为不同的组成要素,并将这些要素按因素间的相互关联影响,按不同层次聚集组合,从而形成多层次分析的结构模型。并最终把系统分析归结为最低层相对于最高层的相对重要性权值的确定和相对优劣次序的排序问题。 1.1 层次结构模型 根据问题要达到的目标和涉及的各因素,将它们划分为:目标层即最高层,只有一个元素,一般是我们要分析的最终的结果;准则层,包含了为实现最高层所涉及的中间环节,可以由许多层次组成;方案层,是为了实现最高层而提供选择的各种措施、决策方案等。 表1 沿江环境评价体系 1.2 构造判断矩阵

层次分析法步骤介绍

层次分析法整个计算过程包括以下五个部分。 (1)建立递阶层次结构 应用AHP解决实际问题,首先明确目标;接下来分析影响目标决策的各个因素,并将它们之间的关系条理化、层次化;最后,用线将各个层次、各个因素间的关系连接起来就构成了递阶层次结构。[25] 通常,递阶层次结构包括以下三个基本层次: 1.目标层:通过分析,明确目标就是什么,将其作为最高层的元素,必须就是唯一的, 如:选择最合适的供应商 2.准则层:即中间层,元素包含所有可能影响目标实现的准则,且会随着问题的复杂 程度增多。这时,需要详细分析各准则元素间的相互关系(就是同级关系还就是隶属关系)。如果就是隶属关系,则需要构建子准则层甚至更下一层准则。 3.措施层:即方案层。分析解决问题的方案有哪些,并将其作为最底层因素。 (2)构造判断矩阵并赋值 1.构造判断矩阵:将每一个具有向下隶属关系的元素作为判断矩阵的第一个元素(位 于左上角),隶属于它的各个元素依次排列在其后的第一行与第一列。 2.填写判断矩阵:最常用的方法就是咨询专家,将两个元素两两比较,按照重要性程 度表赋值(见下表)。 表3 重要性标度含义表 设填写后的判断矩阵为A=(a ij)n×n,判断矩阵具有如下三个性质: 1.a ii=1 2.a ji=1/a ij 3.a ij>0 (3)层次单排序与检验 1.层次单排序 利用数学方法将专家填写后的判断矩阵进行层次排序。层次单排序就是将每一个因素对于其准则的重要性进行排序,实际就就是计算权向量。计算权向量有特征根法、与法等,以下详细介绍特征根法的计算方法。 A.计算判断矩阵每一行元素的乘积

∏==n j ij i a M 1 (3、2) 式中: M i 第i 行各元素的乘积 a ij 第i 个元素与第j 个元素的关系比值

(完整版)基于层次分析法的模糊综合评价模型

2016江西财经大学数学建模竞赛 A题 城市交通模型分析 参赛队员: 黄汉秦、乐晨阳、金霞 参赛队编号:2016018 2016年5月20日~5月25日

承诺书 我们仔细阅读了江西财经大学数学建模竞赛的竞赛章程。 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C中选择一项填写): A 我们的参赛队编号为2016018 参赛队员(打印并签名) : 队员1. 姓名专业班级计算机141 队员2. 姓名专业班级计算机141 队员3. 姓名专业班级计算机141 日期: 2016 年 5 月 25 日

编号和阅卷专用页 江西财经大学数学建模竞赛组委会 2016年5月15日制定

城市交通模型分析 摘要 随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快,我国机动车保有量及道路交通流量急剧增加,交通出行结构发生了根本变化,城市道路交通拥挤堵塞问题已成为制约经济发展、降低人民生活质量、削弱经济活力的瓶颈之一。本篇论文针对道路拥挤的问题采用层次分析法进行数学建模分析,讨论拥堵的深层次问题及解决方案。 首先建立绩效评价指标的层次结构模型,确定了目标层,准则层(一级指标),子准则层(二级指标)。 其次,建立评价集V=(优,良,中,差)。对于目标层下每个一级评价指标下相对于第m 个评价等级的隶属程度由专家的百分数u 评判给出,即U =[0,100]应用模糊统计建立它们的隶属函数A(u), B(u), C(u) ,D(u),最后得出目标层的评价矩阵Ri ,(i=1,2,3,4,5)。利用A,B 两城相互比较法,根据实际数据建立二级指标对于相应一级指标的模糊判断矩阵P i (i=1,2,3,4,5) 然后,我们经过N 次试验调查,明确了各层元素相对于上层指标的重要性排序,构造模糊判断矩阵P ,利用公式 1 ,ij ij n kj k u u u == ∑ 1 ,n i ij j w u ==∑ 1 ,i i n j j w w w == ∑ []R W R W R W R W R W W R W O 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 ,,,,==计算出权重值,经过一致性检验公式 RI CI CR = 检验后,均有0.1CR <,由此得出各层次的权向量()12,,T n W W W W =K 。然后后, 给出建立绩效评价模型(其中O 是评价结果向量),应用模糊数学中最大隶属度原则,对被评价城市交通的绩效进行分级评价。 接着在改进方案中,我们具体以交叉口为中心建立模型,其中包括道路长度、宽度、车辆平均长度、车速等等考虑因素。通过车辆排队长度可以间接判断交通拥堵情况,不需要测量车速、时间等因素而浪费的人力物力和财力,有效的提高了工作成本和效率。为管理城市交通要道提供了良好的模型和依据。 【关键字】交通拥堵 层次分析法 模糊综合评判 绩效评价 隶属度

层次分析法的应用实例

第二节 层次分析法的应用实例 层次分析法在解决定量与定性复杂问题时,由于方法的简单性、直观性,同时在解决各种领域的实际问题时又显示其有效性和可行性,因而深受广大工程技术人员和应用数学工作者的欢迎而被广泛采用。下面我们举例说明它的实用性。 设某港务局要改善一条河道的过河运输条件,要确定是否建立桥梁或隧道以代替现在的轮渡。 此问题可得到两个层次结构:过河效益层次结构和过河代价层次结构;由图5-3(a)和(b)分别表示。 例 过河的代价与效益分析。 (a) 过河效益层次结构 (b) 过河代价层次结构 图5-3 过河的效益与代价层次结构图 过河的效益 A 过河的效益 2B 经济效益 1B 过河的效益 3B 隧 道 2D 桥 梁 1D 渡 船 3D 美化 11 C 进出方便 10 C 舒适 9 C 自豪感 8 C 交往沟通 7C 安全可靠 6 C 建筑就业 5 C 当地商业4C 岸间商业3C 收入2C 节省时间1 C 过河的代价 A 社会代价 2B 经济代价 1B 环境代价 3B 隧 道 2D 桥 梁 1D 渡 船 3D 对生态的污染 9 C 对水的污染 8 C 汽车的排放物 7 C 居民搬迁 6 C 交往拥挤 5C 安全可靠 4 C 冲击渡船业 3 C 操作维护 2 C 投入资金 1 C

在过河效益层次结构中,对影响渡河的经济因素来说桥梁或隧道具有明显的优越性。一种是节省时间带来的效益,另一种是由于交通量的增加,可使运货增加,这就增加了地方政府的财政收入。交通的发达又将引起岸间商业的繁荣,从而有助于本地商业的发展;同时建筑施工任务又创造了大量的就业机会。以上这些效益一般都可以进行数量计算,其判断矩阵可以由货币效益直接比较而得。但社会效益和环境效益则难以用货币表示,此时就用两两比较的方法进行。从整体看,桥梁和隧道比轮渡更安全,更有助于旅行和交往,也可增加市民的自豪感。从环境效益看,桥梁和隧道可以给人们更大的舒适性、方便性,但渡船更具有美感。由此得到关于效益的各个判断矩阵如表5-9—表5-23所示。 表5-9 表5-10 表5-11 表5-12 表5-13 表5-14

聚类分析的方法

聚类分析的方法 一、系统聚类法 系统聚类分析法就是利用一定的数学方法将样品或变量(所分析的项目)归并为若干不同的类别(以分类树形图表示),使得每一类别内的所有个体之间具有较密切的关系,而各类别之间的相互关系相对地比较疏远。系统聚类分析最后得到一个反映个体间亲疏关系的自然谱系,它比较客观地描述了分类对象的各个体之间的差异和联系。根据分类目的不同,系统聚类分析可分为两类:一类是对变量分类,称为R型分析;另一类是对样品分类,称为Q型分析。系统聚类分析法基本步骤如下(许志友,1988)。 (一)数据的正规化和标准化 由于监测时所得到的数值各变量之间相差较大,或因各变量所取的度量单位不同,使数值差别增大,如果不对原始数据进行变换处理,势必会突出监测数据中数值较大的一些变量的作用,而消弱数值较小的另一些变量的作用,克服这种弊病的办法是对原始数据正规化或标准化,得到的数据均与监测时所取的度量单位无关。 设原始监测数据为Xij (i=1,2,…,n;j=1,2,…,m;n为样品个数,m为变量个数),正规化或标准化处理后的数据为Zij (i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)。 1. 正规化计算公式如下: (7-32) (i=1,2,…,n;j=1,2,…,m) 2. 标准化计算公式如下: (7-33) (i=1,2,…,n;j=1,2,…,m) 其中:

(二)数据分类尺度计算 为了对数据Zij进行分类,须对该数据进一步处理,以便从中确定出分类的尺度,下列出分类尺度计算的四种方法。 1.相关系数R 两两变量间简单相关系数定义为: (7-34) (i,j=1,2,…,m) 其中 一般用于变量的分类(R型)。有一1≤≤1且愈接近1时,则此两变量愈亲近, 愈接近-1,则关系愈疏远。 2.相似系数 相似系数的意义是,把每个样品看做m维空间中的一个向量,n个样品相当于m维空间中的n个向量。第i个样品与第j个样品之间的相似系数是用两个向量之间的夹角余弦来定义,即:

层次分析法步骤介绍

层次分析法步骤介绍 Company Document number:WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

层次分析法整个计算过程包括以下五个部分。 (1)建立递阶层次结构 应用AHP解决实际问题,首先明确目标;接下来分析影响目标决策的各个因素,并将它们之间的关系条理化、层次化;最后,用线将各个层次、各个因素间的关系连接起来就构成了递阶层次结构。[25] 通常,递阶层次结构包括以下三个基本层次: 1.目标层:通过分析,明确目标是什么,将其作为最高层的元素,必须是唯一的, 如:选择最合适的供应商 2.准则层:即中间层,元素包含所有可能影响目标实现的准则,且会随着问题的复杂 程度增多。这时,需要详细分析各准则元素间的相互关系(是同级关系还是隶属关系)。如果是隶属关系,则需要构建子准则层甚至更下一层准则。 3.措施层:即方案层。分析解决问题的方案有哪些,并将其作为最底层因素。 (2)构造判断矩阵并赋值 1.构造判断矩阵:将每一个具有向下隶属关系的元素作为判断矩阵的第一个元素(位 于左上角),隶属于它的各个元素依次排列在其后的第一行和第一列。 2.填写判断矩阵:最常用的方法是咨询专家,将两个元素两两比较,按照重要性程度 表赋值(见下表)。 表3 重要性标度含义表

设填写后的判断矩阵为A=(a ij )n×n ,判断矩阵具有如下三个性质: 1. a ii =1 2. a ji =1/a ij 3. a ij >0 (3) 层次单排序与检验 1. 层次单排序 利用数学方法将专家填写后的判断矩阵进行层次排序。层次单排序是将每一个因素对于其准则的重要性进行排序,实际就是计算权向量。计算权向量有特征根法、和法等,以下详细介绍特征根法的计算方法。 A. 计算判断矩阵每一行元素的乘积 ∏==n j ij i a M 1 式中: M i 第i 行各元素的乘积 a ij 第i 个元素与第j 个元素的关系比值

层次分析法的优点

层次分析法的优点 系统性——将对象视作系统,按照分解、比较、判断、综合的思维方式进行决策。成为成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具; 实用性——定性与定量相结合,能处理许多用传统的最优化技术无法着手的实际问题,应用范围很广,同时,这种方法使得决策者与决策分析者能够相互沟通,决策者甚至可以直接应用它,这就增加了决策的有效性; 简洁性——计算简便,结果明确,具有中等文化程度的人即可以了解层次分析法的基本原理并掌握该法的基本步骤,容易被决策者了解和掌握。便于决策者直接了解和掌握。 层次分析法的局限 囿旧——只能从原有的方案中优选一个出来,没有办法得出更好的新方案; 粗略——该法中的比较、判断以及结果的计算过程都是粗糙的,不适用于精度较高的问题。;主观——从建立层次结构模型到给出成对比较矩阵,人主观因素对整个过程的影响很大,这就使得结果难以让所有的决策者接受。当然采取专家群体判断的办法是克服这个缺点的一种途径。 层次分析法(AHP法) 是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来,用决策者的经验判断各衡量目标能否实现的标准之间的相对重要程度,并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数,利用权数求出各方案的优劣次序,比较有效地应用于那些难以用定量方法解决的课题。 层次分析法根据问题的性质和要达到的总目标,将问题分解为不同的组成因素,并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合,形成一个多层次的分析结构模型,从而最终使问题归结为最低层(供决策的方案、措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。

数学建模期末作业谈层次分析法在就业中的应用讲课稿

数学建模期末作业谈层次分析法在就业中 的应用

谈层次分析法在就业中的应用 摘要 近年高校毕业生数量急剧膨胀就业的难题似乎变得更加严峻和突出——全国就业工作座谈会传来消息,2010年应届毕业生规模是本世纪初的6倍,2011年高校毕业生人数为660万人,“十二五”时期应届毕业生年平均规模将达到近700万人。许多大学生处于就业十字路口,茫然不知所措。这种心态下的种种决策难免造成失误,所以需要一种可靠的定量的容易操作的,并且具体的有说服力的方法来帮助做出决策。本文提出了定性和定量相结合的层次分析法步骤,构成了工作满意度的评价指标体系,通过各因素重要程度比较与计算,最终确定出了6个具体指标在该体系下的权重并排序,这样在分析某种工作的满意程度时就可以按此权重进行衡量。为此我们建立了层次结构模型,做成对比较矩阵: 正互反矩阵为?????????? ????? ? ??? ?=wn wn w wn w wn wn w w w w w w w wn w w w w w w w A /...... 2/1//2........3/22/21/2/1........3/12/11/1M M M M 通过Matlab 等数学工具,得到特征向量 T w )083.0,201.0,139.0,154.0,076.0,347.0(1=,且∑==508.6)(max i i nw Aw λ,通过一致 性指标得出1016.0) 1() (max =--= n n CI λ,1.0082.024 .11016 .0<=== RI CI CR , 如果有CI 偏差,那偏差是否在满意的一致性范围,引进平均随机一致性指标RI 。 平均随机一致性指标RI 数值

基于模糊层次分析法的环境综合评价

大庆石油学院学报第32卷第2期2008年4月JOURNAL OF DAQING PET ROLEU M INS TIT UT E V o l.32No.2A pr.2008 基于模糊层次分析法的环境综合评价 王 怡1,2 (1.大庆石油学院经济管理学院,黑龙江大庆 163318; 2.西南财经大学工商管理学院,四川成都 610074) 摘 要:分析环境综合评价的影响因素,建立环境综合评价指标体系,包括社会生活系统、环境经济系统、环境资源 系统、环境技术系统和环境管理系统.运用模糊层次分析方法对我国2006年的环境状况进行综合评价.该方法同普通 层次分析法的区别在于判断矩阵的模糊性,能够简化人们判断目标相对重要性的复杂程度,借助模糊判断矩阵实现由定 性向定量的转换,评价结果可信度较高. 关 键 词:模糊层次分析法;环境综合评价;影响因素;指标体系 中图分类号:X508 文献标识码:A 文章编号:10001891(2008)02010003 0 引言 环境评价是对环境系统状况的价值的评定、判断和提出对策[1].通过环境评价可以掌握环境规制手段对社会经济的影响,利用评价结果的反馈,不断调整规制措施,促进区域经济、社会、资源与环境的协调发展.在环境评价中,层次分析法是运用较多的评价方法.如金菊良[2]将基于加速遗传算法的层次分析法应用在水环境系统工程中,用以实行快速自适应全局优化搜索;胡秀芳、钱鹏[3]采用模糊数学中的多层次综合评价方法对环境质量进行评价,建立了切实可行的综合评价数学模型;邓燕雯[4]探讨了环境价值的集中评价方法,包括收益资本化法、边际机会成本法、总经济价值评估法等.在实际的环境评价中,由环境问题导致的经济效果定量分析比较容易,而社会效果通常采用定性分析.对于那些局部的、间接的和相对的指标,难以用综合的定量指标分析.运用层次分析法处理不肯定、不明确、带有模糊性的评价指标时,往往发生环境评价结果与环境的实际状况不一致的现象.笔者在建立环境综合评价指标体系的基础上,采用模糊判断矩阵评价环境指标,利用层次分析法[5]确定上层指标的综合判断权值,并确保该权值的一致性,得到环境评价的综合发展指数值. 1 评价指标体系 1.1 影响因素 环境 社会和经济系统是一个复合系统,具有系统性和动态性的特点.因此,构建的环境综合评价指标体系是一个包含多因素、全方位的评价指标体系框架.社会生活系统、环境经济系统、环境资源系统、环境技术系统及环境管理系统等因素对环境综合评价的效果产生直接的影响[3].社会生活系统主要考察城市居民的生活质量及环境因素对生活质量的影响;环境经济系统反映在一定的环境规制政策下,用于环境保护的投入和环保产业的发展水平;环境资源系统是构建综合评价指标体系的重要组成部分,环境质量的提高不仅有赖于废弃排放的减低,还要充分利用排放和废弃来创造经济效益,实现经济和生态效益的双赢;技术对环境保护具有推动作用,通过对环境科技成果转化和应用,能够有效地促进 三废 的达标排放和总量控制,加快环保产业的发展,提高地区的竞争力;环境管理系统是环境综合评价重中之重,反映了环境规制的效率,包括环境政策本身的效率及环境规制带来的社会效率.这些影响因素之间相互关联、相互作用,具有较强的耦合性. 收稿日期:20070917;审稿人:肖艳玲;编辑:王文礼 作者简介:王 怡(1975-),女,博士生,主要从事产业经济、规制方面的研究.

层次分析法与模糊综合评价的区别

层次分析法与模糊综合判别的区别与联系 1、层次分析法 [ 参考文献:吋义成, 柯丽华, 黄德育. 系统综合评价技术及其应用[M]. 北京: 冶金工业出版社,2006] 人们在日常生活中经常要从一堆同样大小的物品中挑选出最重要的物品,如重量最大的物品,即至少要确定各物品的相对重量。这时,经验和常识告诉我们,可以利用两两比较的方法来达到目的。 若在没有称量仪器的条件下对一组物体的重量进行估计,则可以通过爱对比较这组物体相对重量的方法,得出每对物体相对重量比的判断,从而形成比较判断矩阵,再通过求解判断矩阵的最大特征根和它所对应的特征向量问题,就能计算出这组物体的相对重量。 将此方法应用到复杂的社会、经济和科学管理等领域中,就能确定各种方案、措施、政策等 相对于总目标的重要性排序情况,以供领导者决策。 一般的层次分析法模型由图5-1 所示,分为目标层、准则层、指标层、方案层组成。需要注意几点: (1)层次分析法的评价结构并非是上述部分一成不变的,其中的当指标层因素较少时准则层可以省去(图5-2 ),当某一准则对应的指标层元素过多时可以将其指标层细分为“子准则层和指标层”(图5-4 )。由于层次分析法是利用两两比较完成的,为了便于人的比较与判别,每层的元素个数在3~7 之间为佳,超过7 以后增加了比较判断的难度,因此当元素过多时,可以将其分类后分成两层或多层来判别。 (2)准则层与指标层之间的关系可以对比一下图5-1 和图5-4 ,即每个准则可能有独 用的指标体系,也可能是各准则之间共用某几个指标。 (3)层次分析法的特点是基于某个目标,对多个待评价方案进行评价,从而得到方案的重要性排序。具体到某个问题,其并无相应的数据。而模糊综合判别有相应的基础数据。两者可以结合一起用,比如常用的是模糊综合评判过程中,权重可以由层次分析法计算。 层次分析法的骤如下: 1)在作者建立评价模型后,根据经验对每层里的各个元素建立重要性判别矩阵,从判 别矩阵中可以得到某一层中各个指标的归一化权重(表5-1中的W B,W C1,W C2,W C3,W C4)。(表5-1和5-2 的数据为图5-1 模型的) 2)由层与层之间权重的传递可以得到最低层(具体指标层)的综合权重。如图5-1 所示的图中有得到各个C ij的综合权重W ij(表5-2第2列)。 3)最后,在指标层与方案层之间建立判别矩阵,针对每一个指标C ij 都需要建立一个各 方案A i的比较矩阵,判别A针对C j的重要性w A i (表5-2的每一行)。最后将指标C ij的综合权重W ij与W Ai进行乘法求和,从而得到方案A的最终综合权重刀(W ij心Ai),即为续表5-2的最后一行。

层次分析法在城市空气质量评价中的应用

层次分析法在城市空气质量评价中的应用 摘要:进入80 年代以来,随着经济的发展,人口的增多,不仅发生了区域性的环境污染和大规模的生态破坏,而且出现了温室效应、臭氧层破坏、酸雨、物种灭绝、土地沙漠化、森林锐减等大范围的和全球性环境危机,尤其是我们居住的许多城市也都陆续发生了各种环境问题,给人们的健康和生活带来了严重的影响。本文通过对几个典型城市的空气质量指标的数据进行分析,运用层次分析模型,对城市空气质量的具体数据进行分析,最后给出目标城市空气质量分析的结果。 关键词:城市空气质量层次分析法Saaty标度

1. 引言 随着科技的发展,工业的进步和全球人口急剧增多的因素的影响,人们赖以生存的环境遭到了很大的破坏,很多地区相继出现了酸雨、物种灭绝、土地沙化等环境问题,环境问题已经成为当今世界各国普遍关注的问题之一,也是21 世纪人类面临的重大挑战。 我国是一个人口大国,城市众多,人口密集。但由于工业的发展,我们的很多城市都受到了不同程度的污染,尤其是空气的污染,直接对我们造成伤害。空气中的污染物主要是可吸入颗粒、二氧化硫、二氧化氮等物质,我们通过已知的不同城市的不同数据,运用层次分析法可以对不同城市的综合空气质量进行统计和比较。 2. 层次分析法 2.1方法介绍 层次分析法(The analytic hierarchy process)简称AHP,在20 世纪70 年代中期由美国运筹学家匹兹堡大学托马斯·塞蒂(T.L.Saaty)正式提出。它是一种定性和定量相结合的多属性决策分析方法。由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性,很快在世界范围得到重视。层次分析法有其深刻的数学原理,但它更是一种决策思维方式,体现了在思维过程中的分解、判断、综合的基本特征。 2.2层次分析法的基本步骤 1、建立层次结构模型。在深入分析实际问题的基础上,将有关的各个因素按照不同属性自上而下地分解成若干层次,同一层的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响,同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作用。最上层为目标层,通常只有1个因素,最下层通常为方案或对象层,中间可以有一个或几个层次,通常为准则或指标层。 2、构造两两比较判断矩阵。从层次结构模型的第2层开始,对于从属于(或影响)上一层每个因素的同一层诸因素,用成对比较法和Saaty标度构造判断矩阵,直到最下层。 表1 两两比较的Saaty标度 3、计算权向量并做一致性检验。对于每一个计算最大特征根及对应特征向量,利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。若检验通过,特征向量(归一化后)即为权向量:若不通过,需重新构造判断矩阵。

层次分析法在决策中的应用

数学在决策中的应用 ———层次分析法 学习应用数学后,我结合海运学院的相关专业,寻找数学应用的相关领域时,被利用数 学进行决策的层次分析法吸引住了,现在将所学习到的和所想到的做了总结,并将我学习层 次分析法的心得分享一下。 首先简单的介绍一下层次分析法,层次分析法(Analytic Hierarchy Process ,简称AHP) 是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础之上进行定性和定量 分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初,在为美 国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时,应用网络 系统理论和多目标综合评价方法,提出的一种层次权重决策分析方法[1]。 层次分析法是一种定性与定量相结合、系统化的决策方法。它将决策者的主观判断与实 践经验导入模型,并进行量化处理,体现了决策中分析、判断、综合的基本特征。该方法首 先将复杂问题按支配关系分层,然后两两比较每层各因素的相对重要性,最后确定各个因素 相对重要性的顺序,按顺序做出决策。 层次分析法的具体方法和步骤如下。[2] 1. 建立层次结构模型 通过深入分析实际问题,将问题分解成三个层级,即目标层、准则层(要素层)和方案层 , 同一层次的因素对上层因素有影响,同时又支配下层因素。目标层是最高层,通常只有 1 个 因素,最下层通常为方案措施,要素层可以不止一层,当要素过多时( 譬如多于 9 个) , 可以进一步分解出子要素层,并建立关联,见图1。 2. 构造判断(成对比较)矩阵 从第二层开始,把同一层级的因素用成对比较法和一定比较尺度构造判断矩阵 A ,直到 最后一层。 ji j i ij n n ij a a a a A 1,0,)(=>=?,其中i ,j=(1,2,3,……,n ) 矩阵 A 中,aij 表示因素 i 与因素 j 对上一层因素的重要性之比,aij 表示因素j 与因素i 的重要性之比,且aij= 1 / aji 。对于aij 的值,Saaty 等建议引用数字 1 至 9 及 其倒数作为标度,见表1。

层次分析法评价教师问题

利用层次分析法解决课堂教学质量评价数学模型 摘要: 在大学生活中、学生与老师的关系对学生自身的发展起着至关重要的作用。教师如何用正确,合理,简单的方法将知识传递给学生,是每所大学都会面临的问题,需要校领导进行决策,这些问题会受到各方面因素的约束。在课堂教学质量评价的问题中,会受到教师教学态度,教学内容,教学方法,教学效果的诸多因素,而不知如何做出抉择。本论文将这一问题进行探讨,对课堂教学质量评价这一问题进行相对合理的假设以及简化,将主要考虑因素集中在教学态度,教学内容,教学方法,教学效果这四个方面,并利用层次分析法,将定性问题转化成定量问题,构造对比矩阵,分析权重的一致性,并在最后借助Matlab数学软件进行求解,对十位老师的教学质量进行评价,并以排序的方式给出评价结果。 关键词:层次分析法AHP Matlab 对比矩阵权重 一、问题重述: 课堂教学是教学监控和教学评价中重要的一环,如何取定合理的评价方法是一个非常重要的问题,如何建立合适的方法对教师教学质量进行评价,从而建立更加合理高效的教学方法,提高学生的知识水平,人文素养对于学校和老师都是亟待解决的难题。对现存的教师教学质量的评价方法是从教学态度,教学内容,教学方法,教学效果进行入手。此种方法是否合理有效,能否真实的放映需要解决的问题,需要建立数学模型进行求解。本文通过对十位教师的教学质量通过建立模型,进而求解从而对他们的教学能力进行评估,排序,为校领导进行相应的决策以及学生们选择课程提供相应的依据。 二、问题的分析: 对多位老师的教学质量进行评价排序的问题,可以利用层次分析法(AHP)对十位教师进行优先排序。在解决问题时,首先分析内在因素间的联系与结构,并把这种结构划分为三层即可,即目标层,准则层,方案层。把各层间诸要素的联系用线表示出来,接着是同层因素之间对上层因素重要性进行评价,并利用“两两比较法”建立比较矩阵,求得权系数,再进行一致性检验,如通过,则求得的权重系数可以被接受,否则,应重新评判。再进行单层权重评判的基础上,再进行层次间重要性组合权重系数的计算。 最后求出各个方案所占的权重,即可确定十位教师教学质量的优先顺序。

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