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层次分析模型一、层次分析法讲解在现实世界中，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。
比如下面的问题：例1 选择旅游地国庆节即将来临，张鶇一家准备去旅游，他们想从黄山、桂林、北戴河三个旅游景点选出一个，请帮助他们作出最佳选择。
根据什么作出选择呢？为解决这个问题，我们需要作问题的分析，以便得到选择景点要考虑的因素.问题的分析：景点的选择大体上有两方面要考虑：1、是旅游者自身的情况；2、是对景点的评价。
首先分析旅游者的情况：如果经济条件宽绰、醉心旅游，自然特别看重景色条件，那么景色在他的心目中的比重就大。
如果平素俭朴，则会优先考虑费用，即费用的比重就大.中老年旅游者还会对居住条件，旅游条件，饮食比较关注。
因此，应该考虑景色、费用、居住、饮食、旅途条件等因素在张鶇一家心目中的重要程度.如何衡量这五个因素的重要程度呢？其次，如何评价景点呢？自然应该就上面的五个因素景色、费用、居住、饮食、旅途条件对景点进行评价。
最后，还要把旅游者的情况和对景点的评价进行综合，以便选定最佳的旅游景点.可是如何综合呢？下面我们用层次分析法解决上面提出的问题。
层次分析法的第一步：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，上层受下层影响，而层内各因素基本上相对独立，把问题条理化、层次化，构造出一个有层次的结构模型。
大体可以分成三个层次：（1）最高层（目标层）：这一层次中只有一个元素，一般它是分析问题的预定目标或理想结果；（2）中间层（准则层）：这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环节，它还可以由若干个层次组成，包括所需考虑的准则、子准则；（3）最低层（方案层）：这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等。
就本例题而言，通过上面的分析，我们可以建立如下层次模型：层次分析法的第二步：构造成对比较矩阵建立好层次后，就可以进行各因素之间的比较了.首先考虑对于选择旅游地而言，景色、费用、居住、饮食、旅途条件等准则在张鶇一家心目中的影响，即：对于第一层目标来说，第二层各因素的权重。
逻辑数据模型之层次数据模型、⽹状数据模型和关系数据模型（转） 上⼀篇⽂章简单介绍了概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型的基本概念、特性以及三者所对应的数据库的开发阶段。
现在针对逻辑数据模型中所⽤到的三种数据模型---层次数据模型、⽹状数据模型以及关系数据模型做⼀个相信的介绍与对⽐分析。
⼀、层次数据模型 定义：层次数据模型是⽤树状<层次>结构来表⽰实体类型和实体间联系的数据模型。
(来⾃百度百科) 其实层次数据模型就是的图形表⽰就是⼀个倒⽴⽣长的树，由基本数据结构中的树（或者⼆叉树）的定义可知，每棵树都有且仅有⼀个根节点，其余的节点都是⾮根节点。
每个节点表⽰⼀个记录类型对应与实体的概念，记录类型的各个字段对应实体的各个属性。
各个记录类型及其字段都必须记录。
特征:树的性质决定了树状数据模型的特征 1. 整个模型中有且仅有⼀个节点没有⽗节点，其余的节点必须有且仅有⼀个⽗节点，但是所有的节点都可以不存在⼦节点； 2. 所有的⼦节点不能脱离⽗节点⽽单独存在，也就是说如果要删除⽗节点，那么⽗节点下⾯的所有⼦节点都要同时删除，但是可以单独删除⼀些叶⼦节点； 3. 每个记录类型有且仅有⼀条从⽗节点通向⾃⾝的路径； 实例： 如图1，以学校某个系的组织结构为例，说明层次数据模型的结构。
1. 记录类型系是根节点，其属性为系编号和系名； 2. 记录类型教研室和学⽣分别构成了记录类型系的⼦节点，教研室的属性有教研室编号和教研室姓名，学⽣的属性分别是学号、姓名和成绩；3. 记录类型教师是教研室这⼀实体的⼦节点，其属性由教师的编号，教师的姓名，教师的研究⽅向。
优点： 1. 层次数据模型的结构简单、清晰、明朗，很容易看到各个实体之间的联系； 2. 操作层次数据类型的数据库语句⽐较简单，只需要⼏条语句就可以完成数据库的操作；（百度百科） 3. 查询效率较⾼，在层次数据模型中，节点的有向边表⽰了节点之间的联系，在DBMS中如果有向边借助指针实现，那么依据路径很容易找到待查的记录； 4. 层次数据模型提供了较好的数据完整性⽀持，正如上所说，如果要删除⽗节点，那么其下的所有⼦节点都要同时删除；如图1，如果想要删除教研室，则其下的所有教师都要删除； 缺点： 1. 层次数据模型只能表⽰实体之间的1:n的关系，不能表⽰m:n的复杂关系，因此现实世界中的很多模型不能通过该模型⽅便的表⽰； 2. 查询节点的时候必须知道其双亲节点的，因此限制了对数据库存取路径的控制；图 1. 院系⼈员组成结构图 ⼆、⽹状数据模型 定义：⽤有向图表⽰实体和实体之间的联系的数据结构模型称为⽹状数据模型。
数据模型及组成要素数据模型是描述数据结构、数据操作、数据约束和数据语义的一种抽象表示。
它定义了如何组织、存储和操作数据，以及数据之间的关系。
在计算机科学领域，常见的数据模型包括层次模型、网络模型、关系模型和对象模型等。
一、层次模型层次模型是最早出现的数据库模型之一，它将数据组织成一个树形结构。
在层次模型中，每个节点都可以有多个子节点，但只能有一个父节点。
这种父子关系反映了实际世界中的“一对多”关系。
1.1 节点在层次模型中，每个节点代表一个实体或记录。
节点可以包含属性，用于存储实体的相关信息。
在一个学生信息管理系统中，每个学生可以被表示为一个节点，包含姓名、年龄、性别等属性。
1.2 关系在层次模型中，父子节点之间通过关系连接起来。
父节点与其子节点之间存在着“一对多”的关系。
在学生信息管理系统中，每个班级可以被表示为一个父节点，而每个学生则是该班级的子节点。
1.3 根节点在层次模型中，根节点是位于最顶层的节点，并且没有父节点。
根节点代表了整个数据结构的起点。
在学生信息管理系统中，根节点可以表示整个学校，而每个班级则是根节点的子节点。
1.4 子节点在层次模型中，子节点是位于父节点下方的节点。
一个父节点可以有多个子节点，但每个子节点只能有一个父节点。
在学生信息管理系统中，每个班级可以有多个学生作为其子节点。
1.5 属性在层次模型中，属性是存储在每个节点中的数据项。
它们用于描述实体或记录的特征和属性。
在学生信息管理系统中，姓名、年龄、性别等都可以作为学生节点的属性。
二、网络模型网络模型是对层次模型的扩展和改进，它引入了更灵活的关系定义和多对多关系。
网络模型通过使用指针来建立不同实体之间的连接。
2.1 实体集在网络模型中，实体集是具有相同结构和属性的一组实体。
每个实体集都有一个唯一标识符，并且可以包含其他实体集作为其成员。
2.2 关系类型在网络模型中，关系类型定义了不同实体集之间的连接方式。
关系类型描述了一个实体与其他实体之间的联系，并定义了该联系所包含的属性。
层次结构模型
层次结构模型（Hierarchical Model）是一种数据库设计模式，其核心思想是将复杂的数据按照等级分层结构进行存储和管理。
它严格遵循“低层次数据可以构成上层次数据，而上层次数据也可以被细分为低层次数据”的原则，形成一颗层次化的数据结构树，采用树状结构方便了数据的查询、修改、添加和删除操作。
层次结构模型在数据库中主要有三种形式：1. 网状结构（network model）、2. 树型结构（tree model）、3. 层次结构（hierarchical model）。
网状结构是通过建立数据库中的实体之间的关系模型，使数据库中的实体之间能够相互联系；树型结构是把数据库中的实体按照父子关系进行分层，形成一个树形结构；而层次结构是把数据库中的实体按照层次关系进行分层，形成一个层次结构。
层次结构模型的优点有：1.层次结构模型能够以较少的记录容量，容纳大量的数据；2.层次结构模型提供了数据结构之间的强关联性；3.层次结构模型可以实现一对多的关系；4.层次结构模型提供了简化的查询操作；5.层次结构模型可以实现复杂的数据存储和管理。
数据结构的数据模型与映射技术数据结构是计算机科学中非常重要的一个概念，它涉及到如何组织和存储数据，以及如何高效地操作和处理数据。
在数据结构中，数据模型和映射技术是两个重要的方面，它们能够帮助我们更好地理解和应用数据结构。
一、数据模型的概念与分类数据模型是对数据、数据关系、数据操作和数据约束的抽象描述，它提供了一种理论框架来描述和处理数据。
常见的数据模型包括层次模型、网状模型、关系模型和对象模型等。
1. 层次模型层次模型将数据组织成层次结构，其中数据之间的关系是通过父子节点的连接来表示的。
这种模型具有良好的组织结构，但对于复杂的关系查询和灵活的数据操作较为不便。
2. 网状模型网状模型是将数据组织成一个网状结构，其中数据之间的关系可以是多对多的。
这种模型在处理复杂的关系和查询时比较方便，但对于数据的维护和更新较为困难。
3. 关系模型关系模型是目前应用最广泛的一种数据模型，它将数据组织成二维表格形式，其中每个表格表示一个关系。
在关系模型中，通过主键和外键来表示数据之间的关系，并使用结构化查询语言（SQL）来操作和查询数据。
4. 对象模型对象模型是一种将数据和操作整合在一起的模型，它将数据组织成对象的形式，并通过对象之间的关联和继承来表示数据之间的关系。
对象模型常用于面向对象的编程语言中，如Java和C++。
二、数据模型的应用不同的数据模型适用于不同的应用场景，我们可以根据具体的需求选择合适的数据模型来组织和管理数据。
1. 层次模型的应用层次模型通常适用于如文件系统等数据结构中，可以很好地表示数据的层次结构和组织关系。
例如，电脑文件系统可以按照目录和文件的层次结构进行组织和管理。
2. 网状模型的应用网状模型适用于复杂的数据关系和查询场景。
例如，在公司的组织结构中，一个员工可能同时上报给多个主管，这种多对多的关系可以通过网状模型来表示和处理。
3. 关系模型的应用关系模型广泛应用于各种企业和组织的数据库管理系统中。
141层次分析模型T. L. Saaty 等人在20世纪70年代末提出了一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法，称为层次分析法（analytic hicrachy process, 简记成AHP ）。
层次分析法是将半定性、半定量的问题转化为定量问题的行之有效的方法，是分析多目标、多准则的复杂大系统的强有力的工具。
它通过逐层比较多种关联因素来为分析、决策、预测或控制事物的发展提供定量的依据。
层次分析法被广泛应用于经济计划和管理、能源分配、军事指挥、交通运输、农业、科学技术、医疗、环境等许多领域中。
层次分析法的基本步骤：1）建立层次结构模型。
在深入分析面临的问题后，将有关因素按照不同属性分成若干层次。
同一层次的因素从属于上一层的因素或对上一层因素有影响，同时又支配下一层因素或对下一层因素有影响。
最上层为目标层，一般只有一个因素；最下层为方案层，可以有多个因素；中间层为准则层，准则层又可以根据实际情况分成若干个子层。
2）构造成对比较矩阵。
对同一层（第一层除外）中的各个因素进行成对比较，利用1-9比较尺度，确定各层中的因素对于上一层中每一因素的影响值，构成若干个成对比较矩阵。
3）单层排序及一致性检验。
求各层次中成对比较矩阵的最大特征值和对应的特征向量，并进行一致性检验。
若检验通过，则可对特征向量归一化求出各层次中的因素对于上一层每一因素的权重向量；否则重新构造成对比较矩阵。
4）层次总排序及一致性检验。
将各层次中因素对于上一层次中各因素的权重向量及上一层次因素对于总目标的权重向量进行组合，确定该层次因素对于总目标的权重向量，并对总排序进行一致性检验，直至方案层。
下面通过实例说明层次分析法的具体实施过程。
例8.1 利润的合理使用。
某工厂有一笔企业留成利润，要由领导决定如何利用，可供选择的方案有三个：（1）以奖金名义发给职工；（2）扩建集体福利设施；（3）引进新技术、新设备等。
在制定方案时，主要考虑的因素有：调动企业员工的积极性；提高企业的技术水平；改善企业员工的生活条件。
8.3.2 层次分析法的计算步骤一、建立层次结构模型运用AHP进行系统分析，首先要将所包含的因素分组，每一组作为一个层次，把问题条理化、层次化，构造层次分析的结构模型。
这些层次大体上可分为3类1、最高层：在这一层次中只有一个元素，一般是分析问题的预定目标或理想结果，因此又称目标层；2、中间层：这一层次包括了为实现目标所涉及的中间环节，它可由若干个层次组成，包括所需要考虑的准则，子准则，因此又称为准则层；3、最底层：表示为实现目标可供选择的各种措施、决策、方案等，因此又称为措施层或方案层。
层次分析结构中各项称为此结构模型中的元素，这里要注意，层次之间的支配关系不一定是完全的，即可以有元素（非底层元素）并不支配下一层次的所有元素而只支配其中部分元素。
这种自上而下的支配关系所形成的层次结构，我们称之为递阶层次结构。
递阶层次结构中的层次数与问题的复杂程度及分析的详尽程度有关，一般可不受限制。
为了避免由于支配的元素过多而给两两比较判断带来困难，每层次中各元素所支配的元素一般地不要超过9个，若多于9个时，可将该层次再划分为若干子层。
例如，大学毕业的选择问题，毕业生需要从收入、社会地位及发展机会方面考虑是否留校工作、读研究生、到某公司或当公务员，这些关系可以将其划分为如图8.1所示的层次结构模型。
图8.1再如，国家综合实力比较的层次结构模型如图6 .2：图6 .2图中，最高层表示解决问题的目的，即应用AHP所要达到的目标；中间层表示采用某种措施和政策来实现预定目标所涉及的中间环节，一般又分为策略层、约束层、准则层等；最低层表示解决问题的措施或政策（即方案）。
然后，用连线表明上一层因素与下一层的联系。
如果某个因素与下一层所有因素均有联系，那么称这个因素与下一层存在完全层次关系。
有时存在不完全层次关系，即某个因素只与下一层次的部分因素有联系。
层次之间可以建立子层次。
子层次从属于主层次的某个因素。
它的因素与下一层次的因素有联系，但不形成独立层次，层次结构模型往往有结构模型表示。
层次分析法的计算步骤一、建立层次结构模型运用AHP进行系统分析，首先要将所包含的因素分组，每一组作为一个层次，把问题条理化、层次化，构造层次分析的结构模型。
这些层次大体上可分为3类1、最高层：在这一层次中只有一个元素，一般是分析问题的预定目标或理想结果，因此又称目标层；2、中间层：这一层次包括了为实现目标所涉及的中间环节，它可由若干个层次组成，包括所需要考虑的准则，子准则，因此又称为准则层；3、最底层：表示为实现目标可供选择的各种措施、决策、方案等，因此又称为措施层或方案层。
层次分析结构中各项称为此结构模型中的元素，这里要注意，层次之间的支配关系不一定是完全的，即可以有元素（非底层元素）并不支配下一层次的所有元素而只支配其中部分元素。
这种自上而下的支配关系所形成的层次结构，我们称之为递阶层次结构。
递阶层次结构中的层次数与问题的复杂程度及分析的详尽程度有关，一般可不受限制。
为了避免由于支配的元素过多而给两两比较判断带来困难，每层次中各元素所支配的元素一般地不要超过9个，若多于9个时，可将该层次再划分为若干子层。
例如，大学毕业的选择问题，毕业生需要从收入、社会地位及发展机会方面考虑是否留校工作、读研究生、到某公司或当公务员，这些关系可以将其划分为如图所示的层次结构模型。
图再如，国家综合实力比较的层次结构模型如图6 .2：图6 .2图中，最高层表示解决问题的目的，即应用AHP所要达到的目标；中间层表示采用某种措施和政策来实现预定目标所涉及的中间环节，一般又分为策略层、约束层、准则层等；最低层表示解决问题的措施或政策（即方案）。
然后，用连线表明上一层因素与下一层的联系。
如果某个因素与下一层所有因素均有联系，那么称这个因素与下一层存在完全层次关系。
有时存在不完全层次关系，即某个因素只与下一层次的部分因素有联系。
层次之间可以建立子层次。
子层次从属于主层次的某个因素。
它的因素与下一层次的因素有联系，但不形成独立层次，层次结构模型往往有结构模型表示。
层次分析模型一、层次分析法讲解在现实世界中，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。
比如下面的问题：例1 选择旅游地国庆节即将来临，张鶇一家准备去旅游，他们想从黄山、桂林、北戴河三个旅游景点选出一个，请帮助他们作出最佳选择。
根据什么作出选择呢？为解决这个问题，我们需要作问题的分析，以便得到选择景点要考虑的因素.问题的分析：景点的选择大体上有两方面要考虑：1、是旅游者自身的情况；2、是对景点的评价。
首先分析旅游者的情况：如果经济条件宽绰、醉心旅游，自然特别看重景色条件，那么景色在他的心目中的比重就大。
如果平素俭朴，则会优先考虑费用，即费用的比重就大.中老年旅游者还会对居住条件，旅游条件，饮食比较关注。
因此，应该考虑景色、费用、居住、饮食、旅途条件等因素在张鶇一家心目中的重要程度.如何衡量这五个因素的重要程度呢？其次，如何评价景点呢？自然应该就上面的五个因素景色、费用、居住、饮食、旅途条件对景点进行评价。
最后，还要把旅游者的情况和对景点的评价进行综合，以便选定最佳的旅游景点.可是如何综合呢？下面我们用层次分析法解决上面提出的问题。
层次分析法的第一步：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，上层受下层影响，而层内各因素基本上相对独立，把问题条理化、层次化，构造出一个有层次的结构模型。
大体可以分成三个层次：（1）最高层（目标层）：这一层次中只有一个元素，一般它是分析问题的预定目标或理想结果；（2）中间层（准则层）：这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环节，它还可以由若干个层次组成，包括所需考虑的准则、子准则；（3）最低层（方案层）：这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等。
就本例题而言，通过上面的分析，我们可以建立如下层次模型：层次分析法的第二步：构造成对比较矩阵建立好层次后，就可以进行各因素之间的比较了.首先考虑对于选择旅游地而言，景色、费用、居住、饮食、旅途条件等准则在张鶇一家心目中的影响，即：对于第一层目标来说，第二层各因素的权重。
由于没有一个绝对的标准来衡量这五个准则的影响，因此层次分析法采用通过相互比较确定各准则对目标的影响(权重)。
具体做法是：通过与张鶇一家交谈，让他们用表一的尺度衡量这五个景色相互之间的重要性：表 一 比较尺度的取值方法i j C C 相等 稍微重要明显重要强烈重要极端重要尺度ij a13579注：如果对i j C C 的判断介于上述相邻判断之间，则ij a 的取值分别为2，4，6，8。
他们在这五个准则之间做了比较：12a =景色的重要性C 1：费用的重要性C 2=1：2 13a =景色的重要性C 1：居住条件的重要性C 3=4：1 14a =景色的重要性C 1 ：饮食的重要性C 4=3：115a =景色的重要性C 1 ：旅途条件的重要性C 5=3：1 ...其余数据如下：23a =C 2 : C 3=7 : 1 24a =C 2 : C 4=5 : 1 25a =C 2 : C 5=5 : 1 34a =C 3 : C 4=1 : 2 35a =C 3 : C 5=1 : 3 45a =C 4 : C 5=9 : 1 1ij jia a =（i j >） 1ii a =由此可得到矩阵：1143322175511111()4723112153511131355ij A a ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭称之为成对比较矩阵（或判断矩阵），是第二层各准则对第一层的比较矩阵。
仿照准则层对目标层构造成对比较矩阵，我们可以构造方案层对准则层的成对比较矩阵：即对准则层的每个因素，将旅游景点进行比较。
方案层对C 1(景色)的成对比较矩阵：1C2C 3C 4C 5C1C 3C 4C5C2C11251/2121/51/21B ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭方案层对C2(费用)的成对比较矩阵211/31/8311/3831B ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭方案层对C3(居住)的成对比较矩阵3P 1P2P 3P 1P2P 3P1P 2P 3P 1P 2P3P1P2P 3P1P 2P31131131/31/31B ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭方案层对C4(饮食)的成对比较矩阵41341/3111/411B ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭方案层对C5(旅途)的成对比较矩阵3P1P2P 3P1P 2P5111/4111/4441B ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭这样，我们就得到六个成对比较阵： //////////11243321755141711213131521513153151A ⎛⎫ ⎪⎪⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭11251/2121/51/21B ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭211/31/8311/3831B ⎛⎫⎪= ⎪⎪⎝⎭31131131/31/31B ⎛⎫ ⎪= ⎪⎪⎝⎭41341/3111/411B ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭5111/4111/4441B ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭层次分析法的第三步：计算这些成对比较矩阵的最大特征值和对应的特征向量(权重），并判断这些矩阵是否能通过一致性检验.层次分析法的第四步：计算组合权向量（并作组合一致性检验） 最后得到的组合权向量就是三个景点在张鶇一家心目中的重要程度,可据此向他们推荐权重最大的景点.将这些矩阵一并输入事先编写好的程序cengcifenxifa.m ，可完成第三步和第四步，然后根据结果进行调整和分析.以上是层次分析法的整个过程，下面讲解如何看程序的运算结果，并对矩阵进行调整。
(1)矩阵的调整在程序的运算结果中，首先是第二层对第一层的运算结果：一致性比率CR>=0.1,表示A 有矛盾， 并且矛盾的程度超过了允许的范围，必须调整.调整的方法可以请张鶇一家重新将景色、费用、居住、饮食、旅途条件进行比较，直至得到一致性比率小于0.1的矩阵，经过调整，张鶇一家将饮食和旅途条件的重要性之比进行了修改，改为4:1,即：3P1P 2P 3P1P 2P//////////11243321755141711213131521413153141A ⎛⎫ ⎪⎪⎪= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭重新运算，可以发现，矩阵A 满足了一致性要求。
同样，如果其它矩阵的一致性比率大于或等于0.1，那么也要进行调整。
顺便讲一下，A 为什么会有矛盾：1143322175511111()4723112153511131355ij A a ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,12122323172C C a a C C ====1372C C ⇒= 但从矩阵A 中可以看到，134a =，即122313a a a ⋅≠这就表明，张鶇一家的判断是有矛盾的，此时，称矩阵A 是不一致的.（2）看看结果中的特征向量(归一化后)的含义：第2层对第一层的成对比较矩阵A 的最大特征值对应的特征向量为：（0.2579,0.46239,0.052623,0.14266,0.08564）它依次表示景色、费用、居住、饮食、旅途条件这五个因素在张鶇一家心目中的重要程度。
至于最大特征值，一致性指标，随机一致性指标等等在后面介绍。
在整个程序结果的倒数第二行是： 第 3层(C1，C2，C3)对第一层的组合权重为: 0.32262 0.24408 0.4333它们是对于选择旅游目的地，桂林、黄山、北戴河三个景点的最后权重。
并且在最后一行，总的组合一致性通过的前提下，可据此向他们1C2C 3C 4C 5C1C 3C 4C 5C2C推荐权重最大的旅游景点北戴河。
下面介绍矩阵的特征值和矩阵的一致性： 定义：如果一个矩阵()ijn nA a ⨯=满足如下条件：0ij a >，1ij jia a =则称A 为正互反矩阵。
在此基础上，如果ij jk ik a a a ⨯=则称矩阵A 是一致性矩阵.（3）下面讲解一致性矩阵的特征值的含义：设有一块大石头，重量为W ，被砸成n 个小块，重量分别为12,,...,n w w w ，将这n 个小石头的重量两两比较，令iij jw a w =，那么可以得到成对比较矩阵：111122221212......()...............n n ij n n n n w w w w w w w w w w w w A a w w w w w w ⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎪==⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭显然，A 是一致性矩阵。
另一方面，设(,,.)122T w w ww W W W=⋅⋅⋅，它可以表示各个小石头在原先整块大石头里的分量（或权重），作乘积11111222221212........................n n n n n n n w w w w w w w W w w w w w w w A w nw W w w w w W w w w ⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪⎪⋅== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭即：矩阵A 有特征值n,权重向量w 是对应的特征向量。
而对于一致性矩阵，有下面的定理：定理：n 阶正互反矩阵B 的最大特征根n ≥λ，且n =λ时，B 是一致矩阵. 如果B 不是一致矩阵时，它的最大特征根λ必定不等于n ，因此我们完全可以用成对比较一致矩阵A 的最大特征值所对应的特征向量作为各小石块在大石块中的权重.但是如果正互反矩阵A 不是一致矩阵的时候，该怎么办呢？例如下面的矩阵：1143322175511111()4723112153511131355ij A a ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪==⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭，1223131**72a a a =≠， 如果A 不是一致矩阵时，它的最大特征根λ必定不等于n ，那么用λ对应的特征向量作为权重就存在偏差。
并且λ比n 大的越多，偏差也越大，矩阵A 的不一致程度就越大。
通常定义一致性指标:1nCI n λ-=-，来表示矩阵的不一致程度。
CI 越大，不一致越严重。
由于在实际操作当中，获得一致性矩阵的难度相当大，故在实际操作中，允许成对比较矩阵存在一定的不一致性，为了确定成对比较矩阵A 的不一致程度的容许范围，Saaty 引入了随机一致性指标RI ，其值见下表：表二 随机一致性指标 特征值n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 RI0.580.901.121.241.321.411.451.491.51表中的数据是对固定的n ，随机模拟构造100—500个矩阵，形成A ，计算CI 即得RI 。
定义一致性比率 CR = CI /RI ，当CR <0.1时，认为可以接受A 的不一致性，即A 通过一致性检验（4）下面讲解组合权重和组合一致性那么第三层(桂林、黄山、北戴河)对第一层的权重是多少呢？这个权重就是组合权重。
