层次分析法与层次分析模型

一、层次分析法内涵层次分析法（Analytic Hierarchy Process简称AHP）是20世纪70年代初美国运筹学家萨蒂教授提出的一种层次权重决策分析方法，在分析问题的过程中将定性分析与定量分析相结合，找出影响决策的关键性因素，并将因素尽可能的量化形成指标，以达到复杂问题简单化的目的，最终根据数据配合指标做出选择。

层次分析法基本思想是将复杂的决策系统分为N层及M个指标，对每一层及其指标分析判断，这些指标之间存在着相互制约、相互影响的关系，而这每一个指标并不是处于同等重要的地位，则要对其进行重要性排位，列出权重，通过逐层计算比较各种关联指标的权重为决策提供定量的依据。

层次分析法是一种将定性分析与定量分析相结合的方法，先进行定性描述，相关专家凭借其经验及专业知识对其打分得到定量化得指标权重，结合案例可以得出有价值的定性结论。

其局限性在于权重是凭借专家人为的进行设置，未必完全的符合最优化的要求。

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。

它的应用已遍及经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和环境等领域。

层次分析法的基本思路与人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一样的。

不妨用假期旅游为例：假如有3个旅游胜地A、B、C供你选择，你会根据诸如景色、费用和居住、饮食、旅途条件等一些准则去反复比较这3个候选地点．首先，你会确定这些准则在你的心目中各占多大比重，如果你经济宽绰、醉心旅游，自然分别看重景色条件，而平素俭朴或手头拮据的人则会优先考虑费用，中老年旅游者还会对居住、饮食等条件寄以较大关注。

其次，你会就每一个准则将3个地点进行对比，譬如A景色最好，B次之；B费用最低，C次之；C居住等条件较好等等。

最后，你要将这两个层次的比较判断进行综合，在A、B、C中确定哪个作为最佳地点。

二、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。

模糊层次分析法和层次分析法的区别
模糊层次分析法(FuzzyAnalyticHierarchyProcess,FAHP)与层
次分析法(AnalyticHierarchyProcess,AHP)由ThomasL.Saaty发展
的重要决策分析方法，它们既有共同之处也有不同之处，本文以模糊层次分析法和层次分析法的区别为研究主题，试图分析清楚这两种方法在理论、结构以及应用方面的不同。

首先，在理论基础方面，AHP是建立在层次模型理论上的，它相信把复杂问题层层分解能够使得问题更加清晰。

而FAHP基于模糊集理论，它的理论根据认为，在复杂的决策环境中，很多人的判断都是模糊的，只有建立起一个模糊的结构，才能够反映出决策者的真实意见。

其次，在结构上，AHP使用简单的一对多的层次结构，在这种结构中，每个节点有不止一个子节点，而FAHP则使用模糊的层次结构，它可以分解复杂问题，并使用模糊数据来评价各个节点之间的关系。

最后，决策应用方面，AHP和FAHP都可以用来设计出一个优化的决策方案，但是AHP的步骤比较复杂，它需要用精确的数据来评价每个节点，因此应用起来比较困难，而FAHP则更加灵活，它可以使用模糊数据来评价节点之间的关系，因此更容易应用于复杂的决策问题。

综上所述，AHP与FAHP作为重要的决策分析方法，它们既有共同之处也有不同之处。

从理论、结构以及应用方面来看，模糊层次分析法能比层次分析法更好地解决复杂的决策问题，因此得到越来越多
的应用。

未来，有望有更多的研究和应用于模糊层次分析法，使它能更好地发挥作用，改善决策效果。

层次分析法建模层次分析法(AHP)是一种用于多准则决策的定量分析方法，最早由美国学者托马斯·S·萨亚基提出，常用于解决复杂的决策问题。

AHP方法通过构建层次结构模型，并运用专家主观判断与数学计算相结合的方法，评估多个准则的重要性，并最终选择最佳方案。

AHP方法的优势在于，能够将主观因素与客观因素相结合，充分考虑决策者的主观意见，并且能够提供较为可靠的决策结果。

下面将介绍AHP 方法的建模过程。

首先，我们需要明确决策的目标是什么。

然后，将目标拆分成若干个层次，形成一个层次结构。

层次结构通常包括目标层、准则层和方案层。

目标层表示最终的决策目标，准则层表示实现目标所必须满足的准则，而方案层则表示可以选择的方案。

例如，假设我们要购买一辆新车，目标层为“购买一辆适合自己的车”，准则层可以包括“价格”、“品牌口碑”、“性能”等，方案层可以包括“A品牌的小型车”、“B品牌的中型车”等。

接下来，我们需要对每个层次的准则和方案进行两两比较，以确定其重要性。

比较的方法是两两比较矩阵。

对于准则层，我们可以将每个准则之间的重要性按照9点标度进行比较，其中1表示两个准则具有相同的重要性，9表示一个准则比另一个准则重要性高很多。

对于方案层，我们可以将每个方案与每个准则之间的重要性进行比较。

比较的结果可以用一个判断矩阵表示。

然后，我们需要计算每个层次的权重。

对于准则层，我们可以通过计算准则之间的重要性判断矩阵的特征向量来得到各准则的权重。

对于方案层，我们可以通过计算方案与准则之间的重要性判断矩阵的特征向量来得到各方案的权重。

最后，我们可以通过计算方案的综合得分来确定最佳方案。

综合得分可以通过将每个方案的权重与各准则的权重相乘并求和得到。

AHP方法的建模过程相对简单，但是需要决策者对各准则和方案之间的重要性进行准确评估。

因此，选择合适的专家和确保专家对决策问题有足够的了解是非常重要的。

总之，层次分析法是一种用于多准则决策的定量分析方法。

层次分析什么是层次分析法？层次分析法是一个用于决策的模型。

我先举一个简单的例子，层次分析的具体内容就跃然纸上了。

当我们决定要爬山（目标层）的时候，可供选择的山（方案层）有很多，这时我们就必须找一个标准来进行选择爬那座山。

这时，我们可以使用层次分析法。

1.层次分析法的组成从上面的图形，我们就可以大概的了解到层次分析法分为3层。

第一层为目标层，第二层为准则层，第三层为方案层。

这三层不用解释大家就可以明白其中的意思。

目标层就是我们要做的事情，对应到图片上就是爬山；准则层就是我们为做某件事设的标准，对应到图片上就是山的名气、山的高度、山的门票；方案层就是我们将采取的方案，对应到图片上就是华山、泰山、黄山。

2.使用层次分析法的步骤2.1根据准则进行二二对比进行打分2.1.1根据山的名气进行二二打分二二打分的过程就体现了偏好的问题。

比如，华山和华山比较任然是1分，因为本来就是同一座山；华山和泰山比较，我比较喜欢泰山那么泰山相对于华山得5分；华山和黄山比较，我稍微喜欢黄山，那黄山相对于华山得2分。

等到泰山和华山比较的时候，华山就得1/5分；黄山和华山比较的时候，华山得1/2分。

经过这样的打分，我们得到了二二打分矩阵。

我们得到每列的打分总和：对两两打分进行归一化处理得到：故得对于山的名气的特征向量为：w1=（0.109,0.581,0.31）T我们按照同样的方法可以得到山的高度和山的门票的打分和特征向量对山的高度的特征向量w2=（0.514,0.361，0.125）T对山的门票的特征向量w3=（0.425,0.125,0.45）T2.2对山的名气山的高度和山的门票进行两两打分2.2.1打分情况如下：平均情况情况：故w=(0.656,0.157,0.187)这时，我们就得到了所有的权系数，这时就可以计算每一个方案的打分情况了。

3.得出每一个方案的打分情况通过上面的打分，我们的最佳方案是泰山，得分0.461；其次是黄山，得分0.307，最后是华山，得分0.2324.评价该层次分析模型评价层次分析模型的关键地方就是评价打分是否一致。

浅谈对层次分析法（AHP的认识层次分析法的简介及学习体会层次分析法（AHP ）就是将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。

短学期里，在有限的几节课上，老师给我们介绍了层次分析法的背景、基本步骤、应用与解法等。

现在，我将在本文中浅谈一下自己上完课后对层次分析法的认识理解，阐述层次分析法的基本步骤，并举出一个使用层次分析法的案例，最后对层次分析法的优缺点进行评估。

层次分析模型是数学建模中常用的模型。

在现实世界中，无论是日常工作还是生活，涉及经济社会等因素，往往会遇到决策的问题，比如如何选择旅游景点的问题、选择升学志愿的问题、对企业进行评估的实例等等。

在决策者作出最后的决定以前，他必须考虑很多方面的因素或者判断准则，最终通过这些准则作出选择。

层次分析法是解决这类问题的行之有效的方法。

层次分析法将复杂的决策系统层次化，通过逐层比较各种关联因素的重要性来为分析、决策提供定量的依据。

层次分析法的基本步骤1. 建立层次分析结构模型深入分析实际问题，将有关因素自上而下分层（目标一准则或指标一方案或对象），上层受下层影响，而层内各因素基本上相对独立。

如在老师教案中的例子一一选择旅游地中，将决策问题分为3个层次：目标层0,准则层C,方案层P;每层有若干元素，各层元素间的关系用相连的直线表示。

通过相互比较确定各准则对目标的权重，及各方案对每一准则的权重。

将上述两组权重进行综合，确定各方案对目标的权重。

2. 构造成对比较阵用成对比较法和1-9尺度，构造各层对上一层每一因素的成对比较阵。

3. 计算权向量并作一致性检验对每一成对比较阵计算最大特征根和特征向量，作一致性检验，若通过，则特征向量为权向量。

4. 计算组合权向量（作组合一致性检验*）组合权向量可作为决策的定量依据。

层次分析法的案例分析AHP建模实例1995年全国人学生数学模型竟赛的“人Wj冶炼炉的作业调度⑷”问题是•道从实际工业课题提炼、简化出来的数学问越.而且这种多车多炉的优化调度问题是每存在的牛•产问题本文利用层次分析法对使用1〜5台大牟选择最优方案天车与冶炼炉作业闊度的耍求为：1）成品钢产杲高:2）各台天车的作业率（天车作业时间所占比例）尽量均衡（考虑到设备及人员安全等因索,一燉犬车作业率不超过70%）:3）绝不允许出现大车ft!撞等事故:4）调度规则尽最简明•以利于现场人员使用在不超过5台天车的条件下进行方案杼优为使问题简化.从大车作业率不超过70%的要求•根据赛题所作假设⑴不难判断出至少有3台犬车才能完成基本匸序因此只需对采用3台犬车方案、4台犬车方案和5台犬车方案这3冲方案进行选优建模根据各类冈素之间的隶属关系把它们分为3个层次•并建立递阶层次结构模型冃标层,4 :合理选择天车台数匍!|层C:总产量6天车利用率6调度筲便性6天乍作业均衡性C入乍作业安全性6方案层P： 3台天车Pi. 4台天车肥,5台天车P*IU据冬丙素的亜耍性关系构造判断矩阵，并利用AHP软件⑴进行计算.所彳非J断葩阵及相应计算结果如下：（1）判断矩阵.4 • C（2）判断矩阵PA c C2C J C4Cs W Ci Pl Pl P3WCl11443Q34726Pl125Q58155Cl1133斗Q332091/2 1 3Q30900 Ci1/41/3131/2 0117631/51/3 1C41/41/31/3110（291Q10945Cs1/31/47411012011注--Vax*3004.CZi= 0002.注b“ 5304, CR -Q 06&< Q IQ CR= Q003v Q IQ •个钢铁厂都普遍■ ■ ■次纠构图(4)刿斷矩阵〔J P层次总排序及一致性检脸•共结杲如下:层次总排序-致性指标:CI= 甲C 』尸3 982 855x 10 25层次总排序随机一致性指标:R1= 沏 ir ft 58层次总排序随机•致性比率:CR = ^= 0 006 8< Q 1Q知层次总排序的计算结果具有活意的一致性层次尸总排序向fcw= (0 436 41, 0 262 494 301 10)T ,权重最大的一项即为最优项溝后結果(由优到次):3台大车r §台夭车-M 台大车故应选择3台天车的柞业调度方案层次分析法的优缺点 优点:(1)AHP 把研究对象作为一个系统，按照分解、比较判断和综合的思维方式进行决策 ,是 系统分析的重要工具。

层次分析法简介层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)这是一种定性和定量相结合的、系统的、层次化的分析方法。

这种方法的特点就是在对复杂决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入研究的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。

是对难以完全定量的复杂系统做出决策的模型和方法。

层次分析法的原理：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的层次聚集组合，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。

层次分析法的步骤，运用层次分析法构造系统模型时，大体可以分为以下四个步骤：（1）建立层次结构模型：将决策的目标、考虑的因素(决策准则)和决策对象按他们之间的相互关系分成最高层、中间层和最低层，绘制层次结构图。

最高层(目标层)：决策的目的、要解决的问题；中间层(准则层或指标层)：考虑的因素、决策的准则；最低层(方案层)：决策时的备选方案；（2）构造判断(成对比较)矩阵；表指标之间比较量化值规定因素i比因素j量化值同等重要 1.00稍微重要 3.00较强重要 5.00强烈重要7.00极端重要9.00稍微不重要0.33较强不重要0.20强烈不重要0.14极端不重要0.11两相邻判断的中间值2、4、6、8（3）层次单排序及其一致性检验；（4）层次总排序及其一致性检验；举例：某市中心有一座商场，由于街道狭窄，人员车流量过大，经常造成交通堵塞。

市政府决定解决这个问题，经过有关专家会商研究，制订三个可行方案：a1:在商场附近修建一座环形天桥；a2:在商场附近修建地下人行通道；a3:搬迁商场决策的总目标是改善市中心交通环境，根据当地具体条件和情况，专家组织拟定五个目标作为对可行方案的评价准则：C1：通车能力；C2：方便群众；C3：基建费用不宜过高；C4：交通安全；C5：市容美观。

层次分析法分析方法简介层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种常用的多标准决策分析方法，由美国运筹学家托马斯·L·赛蒂尔于20世纪70年代提出。

它通过将复杂的决策问题分解为层次结构，对各层次标准进行定量评估和权重分配，最终得到综合的决策结果。

层次分析法是一种基于专家经验和主观判断的定性与定量相结合的决策方法，适用于复杂的多因素多目标决策问题。

它以一种系统化和结构化的方式帮助决策者进行决策分析，提高决策的科学性和准确性。

方法步骤层次分析法主要包括以下几个步骤：1.建立层次结构：首先，需要将决策问题进行逐层分解，形成一个层次结构模型。

层次结构由目标层、准则层和方案层构成，决策问题从目标层开始，经过准则层逐步分解，最终得到方案层。

目标层表示整个决策问题的目标或要达到的结果，准则层表示实现目标所涉及的关键因素，方案层表示可行的解决方案。

2.构造判断矩阵：在层次结构的每一层中，需要对各个元素之间进行两两比较，得到一个判断矩阵。

判断矩阵的每个元素表示两个层次因素之间的相对重要性。

比较的方式可以是定性的，也可以是定量的。

常用的比较方法有9点量表法和1-9标度法。

3.确定权重向量：通过计算判断矩阵的特征向量，可以得到每个层次因素的权重。

特征向量即为判断矩阵的最大特征值对应的特征向量。

通常需要进行一致性检验，判断矩阵的一致性可以通过一致性指标和一致性比率来衡量。

4.计算综合评估值：根据各个层次因素的权重和方案的评价指标，可以计算得到每个方案的综合评估值。

综合评估值可以表示方案的优劣程度。

5.灵敏度分析：层次分析法可以进行灵敏度分析，通过改变判断矩阵中的比较数据，可以检测到不同因素权重发生变化时对决策结果的影响。

优点和应用范围层次分析法具有以下优点：•结构化：通过将决策问题分解成层次结构，使得问题更加清晰和易于理解。

•定量化：通过构造判断矩阵和计算权重向量，将主观因素定量化，提高了决策的科学性。