层次分析法大学生就业选择问题
2012级 数师6班 何燔
摘要：大学毕业生都面临着就业这个问题，面对着各行各业，应该如何选择适合自己的工作，是迫切需要解决的问题。针对为大学生对所提供的工作，运用层次分析法来分析大学生对所提供的工作的满意程度，根据所得数据解决问题。 关键词：就业、层次分析法、决策、目标、权向量
一．问题的提出
对于一个大学毕业生来说，找到适合自己的工作是迫切需要解决的问题。一个毕业生在找工作时，通过投简历，面试等方法，现有四个单位可以供他选择。即：C1政府机构，C2化工厂，C3清洁工人，C4销售。如何从这四个工作岗位中选择他比较满意的工作？这是目前需要解决的。通过研究，最终确定了六个准则作为参照依据，来判断出最适合且最让他满意的工作。
准则：B1课题研究，B2发展前途，B3待遇，B4同事关系，B5地理位置，B6单位名气;通过这六个标准来评判出最满意的工作。
二．模型的假设
一．该毕业生是文科生，但在大学期间也辅修了很多理科方面的学科，文理科兼懂。 二．四个单位对毕业生所具备的客观条件一样。 三．该毕业生对这四个工作岗位的工作都可以胜任。
1．层次结构模型的建立。
第一层：目标层，即对可供选择的工作的满意程度A ；
第二层：准则层，即课题研究B1，发展前途B2，待遇B3，同事关系B4，地理
位置B5，单位名气B6;
第三层：方案层，即政府机构C1，化工厂C2，清洁工人C3，销售C4。
根据以上层次结构模型，我做了一份就业选择满意度的调查表，对100名在校大学生进行抽样调查。首先让被调查者针对图示的某一层对其上一层某种因素影响的重要性进行打分，再将数据的分值看作服从随机变量的分布，再利用数学期望计算出平均分。
设ξ表示某个问题的分值，根据概率论以及数理统计所学的知识点，得出ξ服从离散型分布如下。（其中i n 为打分值为i ξξ=的人数，N 为被调查的总人数）
根据数学期望的定义，我们有离散型随机变量ξ的数学期望： 5
0i i i E P ξξ==∑
由调查数据和公式可以得到就业选择的整体评分表（表2，表3）
表3就业选择的整体评分表
目标层 A
方案层C
3．构造成对比较矩阵和计算权向量：
构造成对比较矩阵A，第二层准则层对第一层目标层的成对矩阵A：
即A=
111420.5
112420.5
10.51530.5 0.250.250.210.3330.333 0.50.50.333310.333
222331??????????????????
运用SAS软件求解得出A的最大特征根及其对应的特征向量，
即W13=
0.3812238
0.4426562
0.4045718
0.1056573
0.2694322
0.6413177
??
??
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??
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归一化
0.170
0.197
0.180?
0.047
0.120
0.286
??
??
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，λ=6.5856436
一致性检验：一致性比率
0.1171287
1.24
CI
CR
RI
===0.0944586<0.1，则一致性检验通过，
W13可以作为权向量。
构造成对比较矩阵和计算权向量：
方案层C1对准则层(课题研究)的成对比较阵为B1：即B1=
10.33322 3154 0.50.210.5 0.50.2521????????????
方案层C2对准则层(发展前途)的成对比较阵为B2,即B2=
1352 0.333141 0.20.2510.167 0.5161
????????????
方案层C3对准则层(待遇)的成对比较阵为B3: 即B3=
10.530.5
2151 0.3330.210.167
2161
????????????
方案层C4对准则层(同事关系)的成对比较阵为B4: 即B4=
1153
1143 0.20.2510.5 0.3330.33321????????????
为了避免权向量出现负值，经过查阅参考书以及上网找寻相关资料后，在本文中，我把特征向量都归一化了，这样得到正的权向量。
运用SAS软件求解得B1的最大特征根及其对应的特征向量，
即W31=
0.3488742
0.8952887
0.1533963
0.2306827
??
??
??
??
??
??
归一化
0.214
0.550
0.094
0.142
??
??
??
??
??
??
,λ=4.0563715
运用SAS软件求解得B2的最大特征根及其对应的特征向量，
即W32=
0.808437
0.365393
0.105213
0.449275
-??
??
-??
??
-
??
-??
归一化
0.468
0.211
0.061
0.260
??
??
??
??
??
??
,λ= 4.1181078
运用SAS软件求解得B3的最大特征根及其对应的特征向量，
即W33=
0.3374703
0.6455002
0.1178915
0.6749407
??
??
??
??
??
??
归一化
0.190
0.364
0.066
0.380
??
??
??
??
??
??
,λ=4.0043969
运用SAS软件求解得B6的最大特征根及其对应的特征向量，
即W34=
0.8764012
0.2011933
0.1108342
0.4232706
??
??
??
??
??
??
归一化
0.544
0.125
0.069
0.262
??
??
??
??
??
??
,λ=4.2528864
4．一致性检验：一致性比率1
10.0187905
1.24
CI
CR
RI
===0.0208783<0.1，则一致性检验通过，W31可以作为权向量。
一致性比率2
20.0393693
1.24
CI
CR
RI
===0.0437436<0.1，则一致性检验通过，W32可以作为权向量。
一致性比率3
30.0014656
1.24
CI
CR
RI
=== 0.0016285<0.1，则一致性检验通过，W33可以作为权向量。
一致性比率4
40.0050134
1.24
CI
CR
RI
===0.0055705<0.1，则一致性检验通过，W34可以作为权向量。
w(2)=(0.170,, 0.197, 0.180, 0.047, 0.120, 0.286)T
于是方案层对目标的组合权向量为（0.34532，0.26795，0.085138, 0.301592）T 方案C1对目标的组合权重为0.34532
方案C2对目标的组合权重为0.26795
方案C3对目标的组合权重为0.085138
方案C4对目标的组合权重为0.301592
五．模型的分析与评价
方案的选择应该是对可供选择的工作满意度比最大，所以，从满意度的角度，应该选择政府机构，显然这是和常规相符合的。
（1）本模型成功地解决了该毕业生的就业选择问题，给出了较为满意的方案选择。其中采用的层次分析法是解决离散模型的普遍方法。
（2）模型推广后，易于用于实际生活中的工作选择，填报志愿等问题，具有一定的普适性和实用性。
（3）缺点：只能从该方案中选优，不能生成新方案；从建立层次结构模型到给出成对比较阵，人的主观因素的作用很大，这就使得决策结果可能难以为众人接受；没有考虑其他的因素给方案决策带来的影响。此外，求得的方案并不是最优的，而是相比之下较为满意的。
参考文献：
【1】吴翊.应用数理统计.国防科技大学出版社，1995
【2】姜启源.数学模型（第二版）.高等教育出版社，1993
【3】王莲芬，许树柏.层次分析法引论.中国人民大学出版社，1990
附录：
程序如下：
第二层准则层对第一层目标层的成对比较阵A和权向量
proc iml;
A={1 1 1 4 2 0.5,
1 1
2 4 2 0.5,
1 0.5 1 5 3 0.5 ,
0.25 0.25 0.2 1 0.333 0.333,
0.5 0.5 0.333 3 1 0.333,
2 2 2
3 3 1};
val=eigval(A);
vec=eigvec(A);
lamda=val[1,1];
w13=vec[ ,1];
print val vec lamda w13;
VAL VEC
6.5856436 0 0.3812238 -0.809282 0.0878164 -0.063789
0.4627748 0.2910552
0.1596463 0 0.4426562 0.1515293 0.0277678 -0.503282 -0.665732 0
-0.177796 1.3012785 0.4045718 0.1533899 0.5825791 0 0.3008346 -0.257139
-0.177796 -1.301278 0.1056573 -0.137178 -0.070759 0.0639933 -0.047119 -0.004079
-0.194849 0.2781116 0.2694322 0.3666295 -0.086331 0.3168483 -0.101734 0.0658566
-0.194849 -0.278112 0.6413177 0.3812327 -0.350141 -0.393968 0.2458992 -0.154646
LAMDA W13
6.5856436 0.3812238
0.4426562
0.4045718
0.1056573
0.2694322
0.6413177
一致性检验：
proc iml;
CI=( 6.5856436-6)/(6-1);
CR=CI/1.24;
print CI CR;
CI CR
0.1171287 0.0944586
方案层C1对准则层(课题研究)的成对比较阵为B1：
proc iml;
B1={1 0.333 2 2,
3 1 5 4,
0.5 0.2 1 0.5
0.5 0.25 2 1};
val=eigval(B1);
vec=eigvec(B1);
lamda=val[1,1];
w31=vec[ ,1];
print val vec lamda w31;
VAL VEC
LAMDA W31
4.0563715 0 0.3488742 -0.120811 -0.465008 0.2740325 4.0563715 0.3488742
-0.014856 0.4781746 0.8952887 -0.773389 0 -0.955606 0.8952887
-0.014856 -0.478175 0.1533963 -0.057688 0.1969138 0.0852263 0.1533963
-0.026659 0 0.2306827 0.3589372 0.0101601 -0.066787 0.2306827
一致性检验：
proc iml;
CI=( 4.0563715-4)/(4-1);
CR=CI/0.90;
print CI CR;
CI CR
0.0187905 0.0208783
方案层C2对准则层(发展前途)的成对比较阵为B2:
proc iml;
B2={1 3 5 2,
0.333 1 4 1,
0.2 0.25 1 0.167,
0.5 1 6 1};
val=eigval(B2);
vec=eigvec(B2);
lamda=val[1,1];
w32=vec[ ,1];
print val vec lamda w32;
VAL VEC
LAMDA W32
4.1181078 0 -0.808437 0.8676455 0 0.4789315 4.1181078 -0.808437
-0.024717 0.6938118 -0.365393 -0.011502 0.2813126 -0.508228
-0.365393
-0.024717 -0.693812 -0.105213 -0.030017 -0.116846 -0.081857
-0.105213
-0.068673 0 -0.449275 -0.35225 0.1711372 0.7110753 -0.449275
一致性检验：
proc iml;
CI=( 4.1181078-4)/(4-1);
CR=CI/0.90;
print CI CR;
CI CR
0.0393693 0.0437436
方案层C3对准则层(待遇)的成对比较阵为B3:
proc iml;
B3={ 1 0.5 3 0.5,
2 1 5 1,
0.333 0.2 1 0.167,
2 1 6 1 };
val=eigval(B3);
vec=eigvec(B3);
lamda=val[1,1];
w33=vec[ ,1];
print val vec lamda w33;
VAL VEC
LAMDA W33
4.0043969 0 0.3374703 0.4418102 0.1417557 -0.204658
4.0043969 0.3374703
1.306E-17 0 0.6455002 0.0133882 -0.816831 0
0.6455002
-0.002198 0.1288484 0.1178915 3.212E-16 0.0503208 0.1426772
0.1178915
-0.002198 -0.128848 0.6749407 -0.897009 0.2835113 -0.409317 0.6749407
一致性检验：
proc iml;
CI=( 4.0043969-4)/(4-1);
CR=CI/0.90;
print CI CR;
CI CR
0.0014656 0.0016285
方案层C4对准则层(同事关系)的成对比较阵为B4:
proc iml;
B4={1 1 5 3,
1 1 4 3,
0.2 0.25 1 0.5,
0.333 0.333 2 1 };
val=eigval(B4);
vec=eigvec(B4);
lamda=val[1,1];
w34=vec[ ,1];
print val vec lamda w34;
VAL VEC
LAMDA W34
4.0150403 0 0.6958617 0.912567 0.0994866 0.3275076
4.0150403 0.6958617
0.0001996 0 0.6606608 -0.365901 0.8617812 0
0.6606608
-0.00762 0.2496643 0.1413331 0.0002552 -0.075958 -0.192813
0.1413331
-0.00762 -0.249664 0.2435749 -0.182587 -0.221334 0.219634 0.2435749
一致性检验：
proc iml;
CI=( 4.0150403-4)/(4-1);
CR=CI/0.90;
print CI CR;
CI CR
0.0050134 0.0055705
基于Matlab的层次分析法及其运用浅析 本文通过使用Matlab软件进行编程,在满足同一层次中各指标对所有的下级指标均产生影响的假定条件下,实现了层次分析法的分析运算。本程序允许用户自由设定指标层次结构内的层次数以及各层次内的指标数,通过程序的循环,用户只需输入判断矩阵的部分数据,程序可依据层次分析法的计算流程进行计算并作出判断。本程序可以方便地处理层次分析法下较大的运算量,解决层次分析法的效率问题,提高计算机辅助决策的时效性。 标签：Matlab层次分析法判断矩阵决策 在当前信息化、全球化的大背景下,传统的手工计算已不能满足人们高效率、高准确度的决策需求。因此计算机辅助决策当仁不让地成为了管理决策的新工具、新方法。基于此,本文在充分发挥计算机强大运算功能的基础上,选用美国MathWorks公司的集成数学建模環境Matlab R2009a作为开发平台,使用M语言进行编程,对计算机辅助决策在层次分析法中的运用进行讨论。试图通过程序实现层次分析法在计算机系统上的运用,为管理决策探索出新的道路。 1 层次分析法的计算流程 根据层次分析法的相关理论,层次分析法的基本思想是将复杂的决策问题进行分解,得到若干个下层指标,再对下层指标进行分解,得到若干个再下层指标,如此建立层次结构模型,然后根据结构模型构造判断矩阵,进行单排序,最后,求出各指标对应的权重系数,进行层次总排序。 1.1 构造层次结构模型在进行层次分析法的分析时,最主要的步骤是建立指标的层次结构模型,根据结构模型构造判断矩阵,只有判断矩阵通过了一致性检验后,方可进行分析和计算。其中,结构模型可以设计成三个层次,最高层为目标层,是决策的目的和要解决的问题,中间层为决策需考虑的因素,是决策的准则,最低层则是决策时的备选方案。一般来讲,准则层中各个指标的下级指标数没有限制,但在本文中设计的程序尚且只能在各指标具有相同数量的下级指标的假定下,完成层次分析法的分析,故本文后文选取的案例也满足这一假定。 1.2 建立判断矩阵判断矩阵是表示本层所有因素针对上一层某一个因素的相对重要性的比较给判断矩阵的要素赋值时,常采用九级标度法(即用数字1到9及其倒数表示指标间的相对重要程度),具体标度方法如表1所示。 1.3 检验判断矩阵的一致性由于多阶判断的复杂性,往往使得判断矩阵中某些数值具有前后矛盾的可能性,即各判断矩阵并不能保证完全协调一致。当判断矩阵不能保证具有完全一致性时,相应判断矩阵的特征根也将发生变化,于是就可以用判断矩阵特征根的变化来检验判断的一致性程度。在层次分析法中,令判断矩阵最大的特征值为λmax,阶数为n,则判断矩阵的一致性检验的指标记为:
“制造业信息化合作伙伴的评价决策模型研究”的设计过程 本文是一篇关于管理研究方法论的应用文章，完整地阐述了“制造业信息化合作伙伴的评价决策模型研究”这一论文的构思、设计和成文过程。主要包括四个部分：第一部分根据科研论文的选题方法，以问题导向的研究为主线，设计出论文的选题，即制造业信息化合作伙伴的评价决策问题；第二部分首先给出了论文的研究论点，即层次分析法应用到的所建立的选型评价决策模型是可行的，并设计出研究论文的结构框架，先提出问题，后提出解决问题的方法；第三部分围绕论点，用层次分析法进行了实例研究；最后一部分指出了研究论文的创新性及依据。 一论文的选题 “信息化带动工业化”是一种战略。实施信息化需要经过选型决策、需求分析、二次开发、项目实施等复杂的过程。而制造业企业花费在选择信息化合作伙伴的时间通常在两个月至两年以上，目前国内的PDM、ERP的失败率在70%以上，企业最后总结失败的重要原因之一是选型决策失误。对于制造业企业而言，选择信息合作伙伴的意义远大于选择一家软件产品提供商，然而，如何选择合适的软件厂商作为自己的合作伙伴，从而提高信息化项目的成功率，一直是没有科学的方法来指导。如何进行正确的选型决策，这一问题在业内概括性讨论的比较多，科学分析、具有实际指导意义的论文则罕见。因此，这是一个值得去研究的问题。 正是由于该实际问题的存在，本论文定位在应用性方面，其研究方法也是基于问题导向的研究。 笔者将论文研究的范围定在制造业信息化这一比较广泛的领域。主要的兴趣在信息化合作伙伴的选择上面，由此，遇到的实际问题如下：（1）评价合作伙伴的标准和模型是什么？（2）根据标准，如何用科学的方法进行评估和选择合适的合作伙伴？从这样的研究视角和层面出发，找出了新的研究主题，即制造业信息化合作伙伴的评价决策
浅谈层次分析法 摘要 本文主要阐述层次分析法的定义、特点、基本步骤以及它的优缺点。层次分析法是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，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。由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，很快在世界范围内得到重视。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。 关键词：层次分析多目标多准则成对比较一致性检验
前言 数学是一切科学和技术的基础，是研究现实世界数量关系、空间形式的科学。随着社会的发展，电子计算机的出现和不断完善，数学不但运用于自然科学各学科、各领域，而且渗透到经济、管理以至于社会科学和社会活动的各领域。 众所周知，利用数学解决实际问题，首先要建立数学模型，然后才能在该模型的基础上对实际问题进行分析、计算和研究。 数学建模(Mathematical Modeling)活动是讨论建立数学模型和解决实际问题的全过程，是一种数学思维方式。 从学术的角度来讲，数学建模就是利用数学技术去解决实际问题；从价值的角度来讲，数学建模是一个思维过程，它是一个解决问题的过程（创新），更是一个升华理论方法的过程（总结）；从哲学的角度来讲，数学建模是认识世界和改造世界的过程。 1 数学建模过程和技巧 数学建模的过程是通过对现实问题的简化、假设、抽象，提炼出数学模型；然后运用数学方法和计算机工具等，得到数学上的解答；再把它反馈到现实问题，给出解释、分析，并进行检验。若检验结果符合实际或基本符合，就可以用来指导实践；否则就再假设、再抽象、再修改、再求解、再应用。 构造数学模型不是一件容易的事，其建模过程和技巧具体主要包括以下步骤： ⑴模型准备 在建模前要了解实际问题的背景，明确建模的目的和要求；深入调研，去粗取精，去伪存真，找出主要矛盾；并按要求收集必要的数据。 ⑵模型假设 在明确目的、掌握资料的基础上，抓住复杂问题的主要矛盾，舍去一些次要因素；对实际问题作出几个适当的假设，使复杂的实际问题得到必要的简化。 ⑶建立模型 首先根据主要矛盾确定主要变量；然后利用适当的数学工具刻划变量间的关系，从而形成数学模型。模型要尽量简化、不必复杂，以能获得实际问题的满意解为标准。 ⑷模型检验 建模后要对模型进行分析，用各种方法(主要是数学方法，包括解方程、逻辑推理、稳定性讨论等；同时利用计算机技术、计算技巧)求得数学结果；将所求得的答案返回到实际问题中去，检验其合理性；并反复修改模型的有关内容，使其更切合实际，从而更具有实用性。
层次分析法大学生就业选择问题 2012级 数师6班 何燔 摘要：大学毕业生都面临着就业这个问题，面对着各行各业，应该如何选择适合自己的工作，是迫切需要解决的问题。针对为大学生对所提供的工作，运用层次分析法来分析大学生对所提供的工作的满意程度，根据所得数据解决问题。 关键词：就业、层次分析法、决策、目标、权向量 一．问题的提出 对于一个大学毕业生来说，找到适合自己的工作是迫切需要解决的问题。一个毕业生在找工作时，通过投简历，面试等方法，现有四个单位可以供他选择。即：C1政府机构，C2化工厂，C3清洁工人，C4销售。如何从这四个工作岗位中选择他比较满意的工作？这是目前需要解决的。通过研究，最终确定了六个准则作为参照依据，来判断出最适合且最让他满意的工作。 准则：B1课题研究，B2发展前途，B3待遇，B4同事关系，B5地理位置，B6单位名气;通过这六个标准来评判出最满意的工作。 二．模型的假设 一．该毕业生是文科生，但在大学期间也辅修了很多理科方面的学科，文理科兼懂。 二．四个单位对毕业生所具备的客观条件一样。 三．该毕业生对这四个工作岗位的工作都可以胜任。 1．层次结构模型的建立。 第一层：目标层，即对可供选择的工作的满意程度A ； 第二层：准则层，即课题研究B1，发展前途B2，待遇B3，同事关系B4，地理 位置B5，单位名气B6; 第三层：方案层，即政府机构C1，化工厂C2，清洁工人C3，销售C4。 根据以上层次结构模型，我做了一份就业选择满意度的调查表，对100名在校大学生进行抽样调查。首先让被调查者针对图示的某一层对其上一层某种因素影响的重要性进行打分，再将数据的分值看作服从随机变量的分布，再利用数学期望计算出平均分。 设ξ表示某个问题的分值，根据概率论以及数理统计所学的知识点，得出ξ服从离散型分布如下。（其中i n 为打分值为i ξξ=的人数，N 为被调查的总人数）
项目六矩阵的特征值与特征向量 实验2 层次分析法 实验目的 通过应用层次分析法解决一个实际问题,学习层次分析法的基本原理与方法;掌握用层次 分析法建立数学模型的基本步骤;学会用Mathematica解决层次分析法中的数学问题. 基本原理 层次分析法是系统分析的重要工具之一,其基本思想是把问题层次化、数量化, 并用数学 方法为分析、决策、预报或控制提供定量依据. 它特别适用于难以完全量化, 又相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂问题. 它把人的思维过程层次化、数量化,是系统分析的一中 新型的数学方法. 运用层次分析法建立数学模型, 一般可按如下四个基本步骤进行. 1.建立层次结构 首先对所面临的问题要掌握足够的信息, 搞清楚问题的范围、因素、各因素之间的相互关系,及所要解决问题的目标. 把问题条理化、层次化, 构造出一个有层次的结构模型. 在这 个模型下,复杂问题被分解为元素的组成部分. 这些元素又按其属性及关系形成若干层次.层 次结构一般分三层: 第一层为最高层, 它是分析问题的预定目标和结果, 也称目标层; 第二层为中间层, 它是为了实现目标所涉及的中间环节, 如: 准则、子准则, 也称准则层; 第三层为最底层, 它包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等, 也称方案层.
图2-1 决策目标 准则1准则2准则n 方案1方案2方案m …… …… 注:上述层次结构具有以下特点:(1) 从上到下顺序地存在支配关系, 并用直线段表示;(2) 整个层次结构中层次数不受限制. 2.构造判断矩阵 构造判断矩阵是建立层次分析模型的关键. 假定以上一层的某元素y 为准则,它所支配 的下一层次的元素为n x x x ,,,21 ,这n 个元素对上一层次的元素y 有影响,要确定它们在y 中的比重. 采用成对比较法. 即每次取两个元素i x 和j x , 用ij a 表示i x 与j x 对y 的影响之比, 全部比较的结果可用矩阵A 表示,即 .,,2,1,,)(n j i a A n n ij ==? 称矩阵A 为判断矩阵. 根据上述定义,易见判断矩阵的元素ij a 满足下列性质: )(,1),(1 j i a j i a a ii ij ji ==≠= 当0>ij a 时,我们称判断矩阵A 为正互反矩阵. 怎样确定判断矩阵A 的元素ij a 的取值呢? 当某层的元素n x x x ,,,21 对于上一层某元素 y 的影响可直接定量表示时, i x 与j x 对y 的影响之比可以直接确定, ij a 的值也可直接确定. 但对于大多数社会经济问题, 特别是比较 复杂的问题, 元素i x 与j x 对y 的重要性不容易直接获得, 需要通过适当的量化方法来解决. 通常取数字1~9及其倒数作为ij a 的取值范围. 这是因为在进行定性的成对比较时, 通常采用 5级制(表1),在每两个等级之间各有一个中间状态, 共1~9个尺度, 另外心理学家认为进行成 对比较的因素太多, 将超出人们的判断比较能力, 降低精确. 实践证明, 成对比较的尺度以 27±为宜, 故ij a 的取值范围是9,,2,1 及其倒数.
一、概念概述 （一）层次分析法(Analytic Hierarchy Process 简称AHP) 是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于本世纪70 年代初提出的一种层次权重决策分析方法。它是一种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。它不仅可以直接用于多目标、多层次、难于完全用定量方法进行分析决策的系统工程问题，而且也是多目标决策问题中解析地确定各项指标权重的一种有效方法。它将人的主观判断用数量形式表达和处理的方法。 陈永安.基于层次分析法的高校中层干部绩效考评指标体系设计[J].龙岩学院学报2010(4):1 （二）层次分析法，即Analytic Hierarchy Process，简称AHP ,是由Satty提出的一种多准则决策方法，该种方法具有定量和定性相结合处理各种决策因素的特点，再加上其具有简洁、灵活以及系统等方面的优点，致使其被广泛的应用在经济、社会以及电网等众多领域中。层次分析法的原理表现为:建立清晰的层次结构，建立方案属性决策表，以此分析复杂的问题，然后引入测度理论，经过比较后，用相对标度把人的判断标准进行量化处理，形成判断矩阵，通过求解判断矩阵的权重，计算出决策方案的综合权重并排序。 刘华诚.层次分析法在城市电网规划中的应用[J].企业技术开发2014(5)：61 （三）层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)将多种因素层次化，并逐层比较其关联因素，为分析和预测事物的发展提供依据。层次分析法需要首先对复杂系统所包含的各类因素进行分析，并将这些因素按逻辑顺序进行分组，以形成有序的逐级层次结构。然后针对每一层中各因素的相对重要性进行比较，建立判断矩阵。通过计算该矩阵的最大特征值及其相应的特征向量，得到下一层次各要素对上一层次某要素的重要性次序，以建立相应的权重向量。 段若晨，王丰华.采用改进层次分析法综合评估500 kV 输电线路防雷改造效果[J].2014（01）：133 （四）层次分析法在解决问题时，首先对问题所涉及的各因素进行分类，全部因素分为目标层、准则层、方案层(部分文献中也称作措施层)，找出相互关系，构造一个有序的递阶层次结构，然后通过决策者对各因素的重要程度比较判断，计算各决策方案在不同准则及总准则下的相对重要程度，最后得出决策方案的优劣排序。整个流程符合人的决策思维过程，极大提高了决策效率。 薛居征.基于层次分析法的群决策方法及应用研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学2011：11 二、AHP的假设共有九项，分别是： （1）一个系统可被分解成许多种类或成分并形成有向网络的层级架构； （2）每一层级的要素间均假设具独立性； （3）每一层级内的要素，可以用上一层内的某些或全部要素作为评准，进行评估； （4）成对比较时，可将绝对数值尺度转换成比例尺度； （5）成对比较后可使用正互反矩阵处理； （6）偏好关系满足传递性，这不仅优劣关系满足传递性，同时强度关系亦满足传递性；（7）由于偏好关系欲完全具备传递性并不容易，因此容许不具传递性的存在，但须测试其一致性的程度； （8）要素的优势程度，经由加权法则而求得； （9）任何要素只要出现在阶层结构中，不论其优势程度如何小，均被认为与整个评估结 构有关，而并非检核阶层结构的独立性。 劳兆利.基于层次分析法与模糊综合评判法的集中运维点选择优化研究[D].上海：上海交通大学2007：7-8 三、层次分析法的操作步骤 (1)构建判断矩阵。判断矩阵是以上一层的某一要素作为判断准则对下一层要素进行两两比较来
利用层次分析法解决大学生购买手机品牌的选择方案 摘要： 在日常工作、生活中总存在各种各样的需要进行决策的问题，这些问题会涉及到经济、社会等各方面因素的约束。在大学生选购买手机时选择手机品牌的问题中，也会因为这样子的诸多因素，而不知如何做出抉择。本论文将这一问题进行探讨，对手机品牌抉择这一问题进行相对合理的假设以及简化，将购买手机时主要考虑因素集中在性能、价格、外观、品牌这四个方面，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，最终得出最佳选择方案。 尖键词：层次分析法AHP Mat lab对比矩阵权重 一、问题重述： 如今，大学生都把手机当成了一日常生活中的必需品。同时，越来越多的商家也已开始把大学生作为手机购买群中最重要的消费群体之一，开始为大学生量身订做了很多款适合大学生使用的手机。作为一种重要的联络手段，一种高端科技产品，一种时尚的象征和身份的标志，手机在校园里的普及率已经超乎人们的想象，在有些院校几乎达到“人手一部”。我们在此并不准备讨论大学生购买手机的利与弊，而是向目前大量准备购买新手机或者即将更换自己的手机的大学生朋友们提出一些指导性意见。 二、问题的分析： 对于这类问题，普遍可以利用层次分析法(AHP )对所有方案进行优先排序。本问题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，求的权系数，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，即可确定手机的优先顺序。
浅析运用层次分析法确定指标权重 我们有很多事情要做，但我们只有那么点资源，我该怎么办？我们先来看两个例子：问题一：某企业准备推出一种新产品，而目前市场上已有几个类似的产品在销售。对该企业来说，要想在已有的市场上赢得一席之地就必须提供更具市场竞争力的新产品，可是究竟什么样的产品才是消费者青睐的呢？产品设计及研发部门比较苦恼： （1）对于这类产品，消费者更注重的是价格？包装？功能？品牌？还是…… （2）如果包装更加重要，他们更加关注的是外包装形状？颜色？大小？还是内部材质？如果功能更加重要，那是防水性？延伸性？自动化程度？还是准确性？ 问题二：售后服务的好坏已经逐渐成为车主选车、购车时考虑的一大关键要素，而对于汽车制造商来说，提供良好的汽车保养维修售后服务便成为了当前厂商间竞争的另一焦点。而作为汽车售后服务体现的关键部门——4S店的服务流程与质量的好坏，将直接影响到消费者对该厂商的评价。那么，在售后服务的整个流程当中，哪些服务内容是车主更加关注呢？在有限的资源内，重点加强哪方面的服务会更容易赢得车主们的信赖呢？ 实际上，一个企业经常会遇到以上说到的关于产品及服务提供优先顺序考虑的问题，这些问题看起来确实很烦琐，一堆需要考虑的因素放在那里，千头万绪，有时候甚至让人摸不着头脑，不知道该从何下手。而事实上，运用市场研究的方法，这些问题解决起来似乎就不像想象中那么棘手了，问题的关键就在于从消费者需求出发合理地判断出用来表征产品及服务各项属性的重要性。而重要性的判断，从市场研究的角度上分析，就是对各属性（即指标）在整个体系中进行权重的判定。 就一个产品或一项服务来说，我们可以用很多不同的指标从不同方面去评价，那么，在众多的评价指标当中，哪些方面在消费者看来更加重要，需要我们重点关注和提高？哪些不太重要，可以在对重要指标进行重点提升以后再逐步改进？哪些根本不重要，甚至可以忽略不计？这些都是企业在产品及服务提供过程中需要特别关注或了解的问题，只要清楚地界定了这些问题，就能有的放矢地进行针对性改进或提升，从而更好地服务于客户，同时最大程度地节省企业资源及投入。从市场研究统计分析方法的角度来看，有多种方法可以用来确定指标的权重，如直接评价法、相关分析法、回归分析法、专家测评法以及层次分析法等。而在众多的方法当中，层次分析法（AHP法）是目前市场调查中运用较多的、对于结果分析更为有效的一种方法。本文以帮助企业解决上述“问题二”为例，对此方法进行初步的介绍。 层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美国运筹学家T.L.Saaty教授于70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。 运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行： （1）建立递阶层次结构模型； （2）构造出各层次中的所有判断矩阵； （3）层次单排序及一致性检验； （4）层次总排序及一致性检验。 例如，针对“问题二”运用层次分析法必须先建立一个层次结构模型。假设4S店提供的服务包括预约、接待、保养维修、汽车交付、回访五大环节，每个环节当中各项具体的服务细项内容。根据此服务体系，所建立的层次结构模型如下所示：
班级：自动化物流1101B 层次分析法（AHP）： 层次分析法是美国运筹学家Saaty在20世纪80年代初创立的一种多目标、多准则的决策方法，它综合了定量分析和定性分析，将人的思维条理化、层次化，对决策方案优劣进行排序，具有实用性、系统性、简洁性的特点。 层次分析法的优点： （1）思路简单明了，将人们的思维数字化、系统化，便于接收并且容易计算； （2）所需要的定量数据信息较少，但对问题的本质、包含的因素及内在的关系能够进行清楚的分析； （3）把定性分析与定量分析有机的结合起来，对于解决多层次、多目标的大系统优化问题行之有效。 如何利用层次分析法选择供应商： （一）对供应商进行粗选。 以供应商的基本业务能力的最低要求作为供应商粗选的筛选条件，采用带阈值算法淘汰不达标的供应商。即在对供应商进行评价时，当基本业务能力中某一级指标不符合规定的阈值时，即使其他末级指标都很好也被认为是不行的。（二）构造供应链战略合作伙伴评价指标体系。 （1）鲜明时代性原则 选择指标的设计一定要能够企业的发展环境，客观地反映供应商的信息集成能力和信息化水平。 （2）目的性原则 衡量战略供应商的竞争力状况，选出适合企业供应链管理的供应商，建立战略合作伙伴关系，增强企业供应链的竞争实力。 （3）科学性原则 战略供应商评价指标应准确地反映实际情况，有利于企业通过评价指标能公正、客观、全面地对战略供应商进行评价。 （4）系统全面性原则 评价指标体系必须全面反映战略供应商企业目前的综合水平，并包括企业发展前景的各方面指标。此外，还要考虑外部的经济环境、指标体系不仅要包括反映战略供应商实力的“硬”指标，还要包括反映战略供应商其他竞争优势的“软”指标。 （5）简洁性原则 在供应商信息尽量充分的前提下，所选指标数目尽可能少，而且简洁明了，各指标之间不应该有强相关性，不应出现过多的信息包容和涵盖而使指标内容重叠。 （6）实效性原则 实效性原则即效益性原则，评价指标体系的设计应考虑到能以最少的投入创造最大的产出、经济效益在评价指标体系中应处于重要的位置、这要求指标体系的设计要尽量简化，突出重点，从而使指标体系在实践中易于操作、切实可行。 （7）灵活可操作性原则 评价指标应具有足够的灵活性，以使企业能根据自己的特点以及实际情
层次分析法的一个应用 摘要 关键词： Abstract Keywords: 前言 1层次分析法理论概述 1.2层次分析法的概念 层次分析法是由美国运筹学家匹兹堡大学的 T.L.saaty教授于20世纪70年代提出的一种决策方法。它是将评价对象或问题视为一个系统，根据问题的性质和想要达到的总目标将问题分解成不同的组成要素，并按照要素间的相互关联度及隶属关系将要素按不同层次聚集组合，从而形成一个多层次的分析结构系统，把问题条理化、层次化。 层次分析法的结构符合人们思维的基本特征分解、判断、综合，把复杂的问题分解为各组成要素，再将这些要素按支配关系分组，从而形成有序的递阶层次结构，通过两两比较判断的方式确定每一层次中要素的相对重要性，然后在递阶层次结构内进行合成得到相对于目标的重要程度的总排序。因此，层次分析法从出现开始就受到了理论界广泛的支持和认可，并得到了不断的改进和完善。
1.3 AHP法下优点 （1）AHP对于解决多层次、多指标的递阶结构问题行之有效。保险公司绩效评价各指标之间相互作用，相互制约，且绩效受到多种因素的影响，可以分解成不同的子指标，例如我们从财务维度可将保险公司的绩效分解为增加盈利能力、偿付能力和发展能力三个层面，而各个层面又可以从多个角度来衡量，从而构成关联保险公司绩效评价指标体系的递阶结构体系。这样，我国上市保险公司绩效评价指标体系的递阶结构为层次分析法提供了“结构”基础。 （2）把定性分析和定量分析有机地结合起来，避免了单纯定性分析的主观臆断性和单纯利用定量分析时对数据资料的严格要求。 （3）层次分析法思路简单明了，将人们的思维数字化、系统化，便于接受并容易计算；同时，层次分析法是一种相对比较成熟的理论，有大量的是实践经验可以借鉴，这就避免了在保险公司绩效评价指标权重的确定过程中由于缺乏经验而产生的不足。 当然层次分析法也存在着缺陷：首先，其结论是建立在判断矩阵是一致性矩阵的基础上的，而在实际应用中所建立的判断矩阵，由于各方面的原因，往往不能一次性得到具有一致性的判断矩阵，而需要对其一致性进行检验，并进行多次的修改。因此，判断矩阵的建立过程比较复杂，且存在较大的主观性；其次是特征值的计算量较大；再次，许多专家认为层次分析法中采用的1-9标度法不能准确地反映专家和决策者的真实感觉和判断。采用层次分析法来确定两个指标的相对重要性时，当人们认为A1比A2重要(记为a)，B1比B2明显重要(记为b)，C1比C2强烈重要(记为c)时，则(c-b)比(b-a)要大得多，因而标度不应该的线性的，而是随着重要程度的增加差距越来越大。而1-9标度是等距的，所以Saaty 提出的线性评判标度与人们头脑中的实际标度并非一致。因此，这些问题都需要进行改进，但整体上不影响本文采用层次分析法确定评价指标权重。 1.4 AHP的基本步骤 用层次分析法作系统分析，首先需要把问题层次化，根据问题的性质和总目标把问题分解成为不同的因素，并且根据这些因素间的相互影响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，并最终系统分析归结为最底层(供决策的方案、措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要性权重的确
关于层次分析法的文献综述 一、从基本要求和切分原则入手，介绍层次分析法的使用、功能。 层次分析的基本要求包括逐层分析和切分及定性。 1、逐层分析要求我们： （1）必须按“从大到小行( 或从小到大) 的顺序逐层分析。 （2）分析时不能漏掉某一层次的分析, 否则分析就不能算全对。注意不能用“从大到小”和“从小到大”两种方法交叉分析.这样层次分合就会乱套。 2 、切分和定性 对复杂短语进行层次分析时, 要指出每一层的直接成分及其结构关系, 用框框指示切分的范围、位置,也就是依次框出各层的直接成分, 再用文字指出各层次中直接成分间的结构关系。 层次分析的切分原则对复杂短语进行层次分析, 除了依照以上的基本要求之外, 还要遵循一定的准则.这些准则可以概括为 以下三个方面：
（1）结构的原则 结构的原则要求分出的每一部分如不是一个单词, 就应是一个合理结构, 否则切分不能成立。 (2 )功能的原则 功能的原则要求切分出来的两部分应该能够搭配组合, 有组合关系。 (3)语义原则 层次分析满足了以上三个条件, 切分就会正确, 如果不符合三个条件中的任何一个条件, 切分就会错误。 代表文献：《层次分析条件及切分原则》 《汉语语法层次分析法》 《从歧义看层次分析法》 二、回归本质，对层次分析法的“层次”进行解释。 1、在语法分析中层次分析法所确定的“层次”不同于I C 。以a、b两句为例进行说明: a、各级干部都必须参加集体生产劳动 共分了六次才分析到词, 说明这个句子的构造可以分六层。
b 、帝国主义的侵略打破了中国人学西方的迷梦。 这个句子一共包括五个结构层次。a、b 两例都切分出七对直接成分, 并且都不包含 联合关系。 若按I C 分析法的原则, 每两个直接成分构成一个层次, 两例应各有七个层次。可是, a 例说“分六层” , b 例说“包括五个结构层次”。显然, a 、b 两例把图解中每一横排上的成分都看作是属于同一层次的, 不管每个横排上的成分有多少,也不管这些成分是否属于直接成分。这样, 在a 例的第二横排和b例的第二、第五横排上, 平行的四个成分都被看作是属于同一层次的, 尽 管它们并非都是直接成分。a 、b两例的做法已使得“层次”与直接成分大不相对应, 从而在根本上脱离了直接成分, 变成与直 接成分无关的另一种东西。层次分析法同I C 分析法在层次观念上的重大分歧, 使我们 不得不把层次分析法看成是不同于I C 分析法的另一种方法。 2、在语法分析中, 结构体是复杂的还是简
层次分析法简介 层次分析法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，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。尤其适合于对决策结果难于直接准确计量的场合。 在现实世界中，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。比如选择一个旅游景点时，你可以从宁波、普陀山、浙西大峡谷、雁荡山和楠溪江中选择一个作为自己的旅游目的地，在进行选择时，你所考虑的因素有旅游的费用、旅游地的景色、景点的居住条件和饮食状况以及交通状况等等。这些因素是相互制约、相互影响的。我们将这样的复杂系统称为一个决策系统。这些决策系统中很多因素之间的比较往往无法用定量的方式描述，此时需要将半定性、半定量的问题转化为定量计算问题。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。 层次分析法定义 所谓层次分析法，是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标（或准则、约束）的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序，以作为目标（多指标）、多方案优化决策的系统方法，称为层次分析法。 层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。这里所谓“优先权重”是一种相对的量度，它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标，标下优越程度的相对量度，以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统，而且目标值又难于定量描述的决策问题。其用法是构造判断矩阵，求出其最大特征值。及其所对应的特征向量W，归一化后，即为某一层次指标对于上一层次某相关指标的相对重要性权值。层次分析法的优点 运用层次分析法有很多优点，其中最重要的一点就是简单明了。层次分析法不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况，还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉。也许层次分析法最大的优点是提出了层次本身，它使得买方能够认真地考虑和衡量指标的相对重要性。 层次分析法的基本步骤 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。当准则过多时(譬如多于9个)应进一步分解出子准则层。
层次分析法 344确定评价因素的权重 模糊综合评价中的指标权重采用层次分析法(AHP)来确定系统中各指标的权重值。 3.4.4.1 层次分析法的原理和步骤 层次分析法(AHP)是一种有效的多目标规划方法，也是一种最优化技术。方法的本质是一种决策思维方式。把决策规划过程中定性分析与定量分析有机地结合起来，用一种统一方式进行优化处理。 AH法具有可将分析人员的思维过程系统化、数学化和模型化。分析时虽然所需要的数据量不多，但要求分析人员对问题所包含的要素及其相关关系非常清楚、资源规划分析、人员素质测评、明确的特点、多目标的复杂问题的分析和评价、适用于多准则、被广泛用于经济发展比较、科学技术成果评价。层次分析方法把复杂物流系统问题涉及的因素分组形成有序的层次结构模型， 然后通过构造 判断矩阵的方式反映每一层次中各因素的相对重要性，并进行一致性检验，具体 步骤如下： (1) 建立层次结构模型 在深入分析决策的问题之后，将问题中所包含的因素划分为目标层、指标层、方案层、措施层，用框图形式说明层次的递阶结构与因素的从属关系，见表3-1 o (2) 构造判断矩阵 从最上层要素开始，依次以上一层某要素小作为判断准则，对下一层要素两 两比较，建立判断矩阵。记判断矩阵为B=(bo)，其形式如图3-1 o
判断矩阵B中的元素b j表示以A为判断准则，要素B i对B j的相对重要度 W i b j = i(3-1 ) W j 式中：W i、w j分别表示要素B i、B j的重要性量度值。 在此，b j 一般采有萨坦教授提出的1?9及其倒数的标度方法，具体见表3-13 我们还需找到求解某一层上不同元素对相邻上一层的各元素所产生影响的 方法，通常采用一种近似计算方法方根法，其计算步骤为：第一步，求判断矩阵B每行元素之积M i n M i 刑b j 1,2,..., n (3-2 ) i ￡ 第二步，计算M j的n次方根W i W i=n M i (3-3) 第三步，对向量W二W1,W2,...,W n T归一化，求得向量W =而1,而2,...両丁，归一化结果就是B i 关于A的相对重要度(权重)W i，即权重向量 W i = n Wi i =1,2,…,n (3-4) 、W i i (4) 一致性检验 在层次分析法实际工作中，由于人们认识上的多样性和客观因素的复杂性会产生各种不同看法，每个判断矩阵具有完全的一致性是不可能的。特别是对于因 素多规模大的问题。因此需要对判断矩阵进行一致性检验检验层次分析法所得的结果是否基本合理，一般认为，I或2阶判断矩阵总是具有完全一致性的。但是
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。
层次分析法练习 练习一、市政工程项目建设决策 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，试运用层次分析法建模解决。 1、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臵，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。 目标层A 准则层B 准则层C 措施层D 图1 递阶层次结构示意图 2、构造判断矩阵并请专家填写 征求专家意见，填写后的判断矩阵如下：
层次分析方法 问题1 某工厂在扩大企业自主权后，厂领导正在考虑如何合理地使用企业留成的利润。在决策时需要考虑的因素主要有 (1)调动职工劳动生产积极性； (2)提高职工文化水平； (3)改善职工物质文化生活状况。 请你对这些因素的重要性进行排序，以供厂领导作参考。 分析和试探求解 这个问题涉及到多个因素的综合比较。由于不存在定量的指标，单凭个人的主观判断虽然可以比较两个因素的相对优劣，但往往很难给出一个比较客观的多因素优劣次序。为了解决这个问题，我们能不能把复杂的多因素综合比较问题转化为简单的两因素相对比较问题呢？运筹学家想出了一个好办法：首先找出所有两两比较的结果，并且把它们定量化；然后再运用适当的数学方法从所有两两相对比较的结果之中求出多因素综合比较的结果。具体操作过程如下： 1) 进行两两相对比较，并把比较的结果定量化。 首先我们把各个因素标记为B1：调动职工劳动生产积极性；B2：提高职工文化水平；B3：改善职工物质文化生活状况。根据心理学的研究，在进行定性的成对比较时，人们头脑中通常有5种明显的等级：相同、稍强、强、
明显强、绝对强。因此我们可以按照下表用1～9尺度来定量化。 假定各因素重要性之间的相对关系为：B2比B1的影响强，B3比B1的影响稍强，B2比B3的影响稍强，则两两相对比较的定量结果如下： 为了便于数学处理，我们通常把上面的结果写成如下矩阵形式，称为成对比较矩阵。 123 1 2 311/51/3 513 31/31 B B B B B B ?? ? ? ??? (1) 2) 综合排序 为了进行合理的综合排序，我们把各因素的重要性与物体的重量进行类比。设有n件物体：A1, A2, …, A n，它们的重量分别为：w1, w2, …, w n。
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