层次分析法步骤解析—根法、和法、幂法

层次分析法的具体步骤(1)建立层次结构模型如上所述，家纺纺织产业实施循环经济评价指标体系可被分为四层，最上层为最高层(目标层)，即纺织企业循环经济各个方面的综合水平；第二层为准则层，即相互独立、分别隶属于总系统层的子系统；第三层为指数层，是对准则层的进一步细分和阐述；最底层为指标层，该层隶属于准则层，是对纺织企、Ek循环经济各个方面具体的评价指标。

在层次分析法巾多采用三层分析，即目标层、准则层和指标层。

(2)构造比较判断矩阵根据层次结构模型，通过对某层次中各元素的相对重要性做出比较判断，即对于上一层次某一推则而言，在其下一层次中所有与之相关的元素中依次两两比较，从而得出逐层进行判断评分，进而构成两两判断矩阵，如表6—2所示。

如A1，A2，…，久，在考虑相对上一层准则H：前提下构造判断矩阵H‘—A。

具体的做法是：先将矩阵左侧的指标A1依次与矩阵上边一排所列的指标Al—A。

相对于目标Hf做两两比较，比较结果按AHP法设计的范围标度(表6—3)对它的重要性给予量化，并相应填入矩阵第一行；接着依次用左列指标A2，A3，…，A4重复进行上述比较，以完成矩阵的第二行至第n行。

对于每个准则层以及每个准则下的指标群，进行同样过程，这样也就形成了多级比较判断矩阵。

AHP采用这种标度方法，不仅能克服一些指标和指标子系统无标度情况下无法测量、统计等困难，而且这种标度法有特定的科学依据，这主要表现为：第一。

实验心理学有关研究表明，人们对不同程度刺激的感觉区别，最佳的区别个数为7土2，若取其最大的极限，恰好是9个。

也就是说，人们对某个事物的属性同时进行比较，要使其前后的判断基本保持一致，最多只能对9个不向事物向时进行比较判断。

按照人们惯用的相邻标度差为1的离散标度值确定法，对1—9种事物进行比较判别时，其比例标度恰好为[1，9]间的整数。

第二，人们在估计事物问区别时，习惯采用五种判断表述：相等、较强、强、4硼、绝对强。

若需要更高精度，还可在这五种相邻判断之间做出比较，这样共有9个等级。

决策论层次分析法一、层次分析法概述1. 层次分析法的产生背景定量分析方法对于社会科学的发展产生了巨大的促进作用，因此越来越受到重视，特别是最优化模型，曾一度在决策问题中得到非常广泛应用。

但在应用过程中，也出现了一些问题，主要体现在以下几个方面。

第一，社会问题的复杂性决定了难以构造合适的模型。

即使构造出数学模型，有时也难以准确说明问题或者难以执行。

第二，决策问题带有相当多的主观性，而这很难体现在最优化模型中第三，庞大的模型成本太大，难以理解由于存在上述问题，人们重新思考数量方法在社会科学中的作用，特别是对于决策问题，如何既考虑数学分析的精确性，又考虑人类决策思维过程及思维规律，即定性与定量相结合，正是在这种背景下，产生了层次分析法。

2. 层次分析法的发展层次分析法（The Analytic Hierarchy Pricess，以下简称AHP）是由美国运筹学家、匹兹堡大学萨第（T.L.Saaty）教授于本世纪70年代提出的，他首先于1971年在为美国国防部研究“应急计划”时运用了AHP，又于1977年在国际数学建模会议上发表了“无结构决策问题的建模—层次分析法”一文，此后AHP在决策问题的许多领域得到应用，同时AHP的理论也得到不断深入和发展。

目前每年都有不少AHP的相关论文发表，以AHP为基本方法的决策分析系统—“专家选择系统”软件也已早推向市场，并日益成熟。

AHP于1982年传入我国。

在当年召开的中美能源、资源、环境会议上萨第教授的学生高兰尼柴（H.Gholamnezhad）向中国学者介绍了这一新的决策方法。

随后，许树柏等发表了发表了国内第一篇介绍AHP的文章“层次分析法—决策的一种实用方法”（1982年）。

此后，AHP在我国得到迅速发展，1987年9月我国召开了第一届AHP学术讨论会，1988年在我国召开了第一届国际AHP学术会议，目前AHP在应用和理论方面得到不断发展与完善。

3. 层次分析法基本原理层次分析法的基本原理是排序的原理，即最终将各方法（或措施）排出优劣次序，作为决策的依据。

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简介2定义3优缺点▪优点▪缺点4基本步骤5注意事项6应用实例简介编辑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，选择升购物层次分析模型学志愿的问题等等。

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以及最终的决策提供定量的依据。

定义编辑所谓层次分析法，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。

层次分析法(AHP)AHP(Analytic Hierarchy Process)方法，是由20世纪70年代由美国著名运筹学学家T.L.Satty 提出的。

它是指将决策问题的有关元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行定性分析和定量分析的一种决策方法。

这一方法的特点，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分析之后，构建一个层次结构模型，然后利用较少的定量信息，把决策的思维过程数学化，从而为求解多准则或无结构特性的复杂决策问题提供了一种简便的决策方法。

AHP 十分适用于具有定性的，或定性定量兼有的决策分析。

这是一种十分有效的系统分析和科学决策方法，现在已广泛地应用在企业信用评级、经济管理规划、能源开发利用与资源分析、城市产业规划、企业管理、人才预测、科研管理、交通运输、水资源分析利用等方面。

一、递阶层次结构的建立一般来说，可以将层次分为三种类型：（1）最高层：只包含一个元素，表示决策分析的总目标，因此也称为总目标层。

（2）中间层：包含若干层元素，表示实现总目标所涉及的各子目标，包含各种准则、约束、策略等，因此也称为目标层。

（3）最低层：表示实现各决策目标的可行方案、措施等，也称为方案层。

典型的递阶层次结构如下：m 一个好的递阶层次结构对解决问题极为重要，因此在建立递阶层次结构时，应注意到：（1）从上到下顺序地存在支配关系，用直线段（作用线）表示上一层次因素与下一层次因素之间的关系，同一层次及不相邻元素之间不存在支配关系。

（2）整个结构不受层次限制。

（3）最高层只有一个因素，每个因素所支配元素一般不超过9个，元素过多可进一步分层。

（4）对某些具有子层次结构可引入虚元素，使之成为典型递阶层次结构。

二、构造比较判断矩阵设有m 个目标（方案或元素），根据某一准则，将这m 个目标两两进行比较，把第i 个目标（i=1,2,…,m ）对第j 个目标的相对重要性记为a ij ，(j=1,2,…,m)，这样构造的m 阶矩阵用于求解各个目标关于某准则的优先权重，成为权重解析判断矩阵，准则1准则2 准则3 准则m 1子准则1子准则2 子准则3子准则m 2方案1 方案2 方案3 方案n总目标简称判断矩阵，记作A=(a ij )m ×m 。

层次分析法流程层次分析法，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。

以下是店铺为大家整理的关于层次分析法流程，给大家作为参考，欢迎阅读!层次分析法的优缺点优点：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。

[1]缺点：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，但其效果仍然不够企业所做出来的效果好。

第一节层次分析的基本原理为了说明AHP的基本原理，首先分析下面这个简单的事实。

假定我们已知n只西瓜的重量和为1，每只西瓜的重量分别为W1,W2，…,Wn。

把这些西瓜两两比较（相除）,很容易得到表示n 只西瓜相对重量关系的比较矩阵(以后称之为判断矩阵):= （a ij）n×n （7.1.1）显然a ii= 1，a ij =1/a ij,a ij =a ik/a jk，i，j ，k = 1，2，…,n且AW = = = n W （7.1。

2)即n是A的一个特征根，每只西瓜的重量A对应于特征根n的特征向量的各个分量.很自然,我们会提出一个相反的问题，如果事先不知道每只西瓜的重量，也没有衡器去称量，我们如能设法得到判断矩阵（比较每两只西瓜的重量是最容易的），能否导出西瓜的重量呢？显然是可以的，在判断矩阵具有完全一致的条件下，我们可以通过解特征值问题AW = λmax W求出正规化特征向量（即假设西瓜总重量为1）,从而得到n只西瓜的相对重量.同样，对于复杂的社会公共管理问题，通过建立层次分析结构模型，构造出判断矩阵,利用特征值方法即可确定各种方案和措施的重要性排序权值，以供决策者参考。

事业AHP，判断矩阵的一致性是十分重要的。

所谓判断矩阵的一致性，即判断矩阵是否满足如下关系：a ij = ，i,j ，k = 1,2，…，n (7.1.4）上式完全成立是，称判断矩阵具有完全一致性。

此时矩阵的最大特征根λmax =n ，其余特征根均为零。

在一般情况下,可以证明判断矩阵的最大特征根为单根，且λmax 〉=n。

当判断矩阵具有满意的一致性时，稍大于矩阵阶数n，其余特征根接近于0,这时，基于AHP得出的结论才基本合理。

但由于客观事物的复杂性和人们认识上的多样性，要求所以判断都有完全的一致性是不可能的，但我们要求一定程度上的判断一致，因此对构造的判断矩阵需要进行一致性检验.第二节层次分析法的步骤用AHP分析问题大体要经过以下五个步骤:（1）建立层次结构模型；（2)构造判断矩阵；（3）层次单排序；（4）层次总排序；（5）一致性检验.其中后三个步骤在整个过程中需要逐层地进行。

一、幂法计算最大特征值和特征向量的的程序幂法的步骤：a) 任取 n 维归一化初始向量)(0w ；b) 计算： ,,,,~)()(2101==+k k k Aw w； c) 归一化)(~1+k w ，即令∑=+++=n i k ik k w 1111)()()(~/~w w ； d) 对于预先给定的精度ε，当n ,,i w w k i k i,, 21 )()1(=<-+ε成立时,(1)k w +即为所求的特征向量；否则返回b ）； e) 计算最大特征值∑=+=n i k i k i w w n 111)()(~λ 例1：用幂法求成对比较阵A ＝⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛121521215121的最大特征值max λ和其对应的权向量 幂法程序： function [lemta,x]=Pow_Meth(A,x0,eps,N)%幂法求成对比较阵A 的主特征值lemta 及其特征向量x%x0为迭代初始向量，eps 为预先给定的精度,N 为最大迭代次数 n=length(x0);x0=x0/sum(x0); %初始向量x0归一化for k=1:N %k 为迭代次数x1=A*x0;x=x1/sum(x1);%归一化err=max(abs(x-x0));if err<=epsbreak ;endx0=x;endlemta=sum(x1./x0)/n;主程序：A=[1 2 5;1/2 1 2;1/5 1/2 1];x0=[0.4 0.3 0.3]';eps=1e-5;N=100;[lemta,x]=Pow_Meth(A,x0,eps,N)运行结果lemta =3.0055x =0.59540.27640.1283二、求最大特征值和对应的权重向量的和法步骤如下：a) 将A 的每一列向量归一化得 ∑==ni ijij ij a a w 1/~ b) 对ijw ~按行求和得∑==nj ij i w w 1~~ c) 归一化，∑==ni i i i w w w 1~/~，得T n w w w ),,,( 21=w 为权重向量d) 计算Awe) 计算∑==n i ii w n 11)(Aw λ，此为最大特征值的近似值 例2：用和法求成对比较阵A ＝⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛121521215121的最大特征值max λ和其对应的权向量 和法程序：function [lemta,x]=Sum_Meth(A) %和法求成对比较阵A 的主特征值lemta 及其特征向量x n=length(A);w=A(:,1)/sum(A(:,1)); %第一列归一化for j=2:nw=[w A(:,j)/sum(A(:,j))];%第二列到最后一列依次归一化 endx=sum(w(1,:)); %第一行求和for i=2:nx=[x;sum(w(i,:))]; %第二行到最后一行依次求和 endx=x/sum(x); %归一化后即为所求特征向量Ax=A*x;lemta=sum(Ax./x)/n;主程序：A=[1 2 5;1/2 1 2;1/5 1/2 1];[lemta,x]=Sum_Meth(A)运行结果lemta =3.0055x =0.59490.27660.1285。

层次分析法(AHP)AHP(Analytic Hierarchy Process)方法，是由20世纪70年代由美国著名运筹学学家T.L.Satty提出的。

它是指将决策问题的有关元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行定性分析和定量分析的一种决策方法。

这一方法的特点，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分析之后，构建一个层次结构模型，然后利用较少的定量信息，把决策的思维过程数学化，从而为求解多准则或无结构特性的复杂决策问题提供了一种简便的决策方法。

AHP十分适用于具有定性的，或定性定量兼有的决策分析。

这是一种十分有效的系统分析和科学决策方法，现在已广泛地应用在企业信用评级、经济管理规划、能源开发利用与资源分析、城市产业规划、企业管理、人才预测、科研管理、交通运输、水资源分析利用等方面。

一、递阶层次结构的建立一般来说，可以将层次分为三种类型：（1）最高层：只包含一个元素，表示决策分析的总目标，因此也称为总目标层。

（2）中间层：包含若干层元素，表示实现总目标所涉及的各子目标，包含各种准则、约束、策略等，因此也称为目标层。

（3）最低层：表示实现各决策目标的可行方案、措施等，也称为方案层。

典型的递阶层次结构如下：总目标m一个好的递阶层次结构对解决问题极为重要，因此在建立递阶层次结构时，应注意到：（1）从上到下顺序地存在支配关系，用直线段（作用线）表示上一层次因素与下一层次因素之间的关系，同一层次及不相邻元素之间不存在支配关系。

（2）整个结构不受层次限制。

（3）最高层只有一个因素，每个因素所支配元素一般不超过9个，元素过多可进一步分层。

（4）对某些具有子层次结构可引入虚元素，使之成为典型递阶层次结构。

二、构造比较判断矩阵设有m个目标（方案或元素），根据某一准则，将这m个目标两两进行比较，把第i个目标（i=1,2,…,m）对第j个目标的相对重要性记为a ij，(j=1,2,…,m)，这样构造的m阶矩阵用于求解各个目标关于某准则的优先权重，成为权重解析判断矩阵，简称判断矩阵，记作A=(a ij)m×m。