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层次分析法(AHP)

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层次分析法(AHP法)

层次分析法(AHP法)

一致性检验是层次分析法 中非常重要的步骤，可以 保证分析结果的可靠性
04
CATALOGUE
层次单排序
特征向量法
总结词
通过计算判断矩阵的特征向量来确定各因素权重的方法。
详细描述
特征向量法是层次分析法中确定权重的一种常用方法。它基于线性代数原理，通过计算判断矩阵的特 征值和特征向量，得到各因素的权重值。这种方法能够反映各因素之间的相对重要性，广泛应用于决 策分析和多目标优化等领域。
要点一
总结词
通过计算判断矩阵的最大特征值对应的特征向量来确定各 因素权重的方法。
要点二
详细描述
最大特征值法也是层次分析法中确定权重的一种常用方法 。它基于矩阵论原理，通过计算判断矩阵的最大特征值和 对应的特征向量，得到各因素的权重值。这种方法能够反 映各因素之间的相对重要性，并且在判断矩阵一致性检验 中具有重要作用。最大特征值法在多目标决策、系统评价 等领域有广泛的应用。
03
CATALOGUE
构造判断矩阵
标度定义
标度2
两个元素相比，前者比后者稍 重要
标度4
两个元素相比，前者比后者强 烈重要
标度1
两个元素相比，具有相同的重 要性
标度3
两个元素相比，前者比后者明 显重要
标度5
两个元素相比，前者比后者极 端重要
判断矩阵的构造
01
通过专家咨询、比较等方法，对每一层次各元素相对重要性给 出判断
02
将判断结果整理成矩阵形式
判断矩阵的元素aij表示第i个元素与第j个元素相对重要性的比值
03
判断矩阵的一致性检验
一致性检验是检验各元素 重要性判断是否具有逻辑 一致性
当CR<0.1时，认为判断 矩阵的一致性是可以接受 的；否则，需要对判断矩 阵进行调整

ahp层次分析法

ahp层次分析法

ahp层次分析法Ahp层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,AHP)是一种综合决策分析方法，主要用于复杂环境下的决策分析和优选。

它是由美国管理学家托马斯Saaty于1970年提出的，是一种更具体的优先级决策分析方法。

AHP能有效的提高复杂环境下的决策效率，这个方法可以显著减少企业决策者在决策过程中所面临的不确定性和复杂度。

AHP层次分析法具有以下几个特点：一，AHP可以深入理解用户的需求，一个AHP决策结果可以迅速完成，并且可以改变决策的方向；第二,AHP的处理结果是单一的,而不会出现多种可能的结果；第三，AHP易于操作和理解；第四，AHP可以使用大量的数据量，可以得到准确的结果；第五，AHP可以获得多个决策者的协调意见；第六，AHP 简洁明了，可以迅速给出满意的决策。

AHP决策分析包括四个关键步骤：数据收集、层次结构建模、比较矩阵构建以及最后的决策结果确定。

首先是数据收集，数据收集的目的是获得参与者的意见，定义参与者关于决策的偏好，以及对不同可能解决方案的评估。

其次，层次结构建模，层次结构建模是一个重要步骤，它将决策问题和多个偏好绩效方案结合在一起，使得决策者能够更好的理解不同可能解决方案之间的区别。

第三，比较矩阵构建，比较矩阵帮助权衡不同偏好绩效方案之间的相互关系，并最终准确定义出最优解决方案。

最后，决策结果确定，通过矩阵的计算，将最终的决策结果定义出来。

Ahp层次分析法用到的模型可以大致分为三类：全局序数模型、本地序数模型和组合序数模型。

全局序数模型是指直接使用参与者提供的相对评价数据，以及计算耦合权矩阵中的权重，并利用矩阵的迭代解耦合矩阵，最终获得最优解。

本地序数模型是指首先使用参与者提供的评价数据，然后建立一个本地评价矩阵来存储这些提供的数据，然后使用全局序数模型来计算权重值，来计算最后的决策结果。

组合序数模型是指将全局序数模型和本地序数模型组合在一起，以更有效的计算出最终的决策结果。

AHP层次分析模型

AHP层次分析模型

AHP层次分析模型简介层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种常用的决策分析方法，通过将复杂的决策问题层次化，逐步进行比较和评估，最终得出相对权重，从而支持决策者做出合理的决策。

AHP方法最初由美国运筹学家托马斯·L·塞蒂（Thomas L. Saaty）于20世纪70年代提出，并逐渐在决策科学和管理领域得到广泛应用。

AHP模型步骤AHP模型主要分为以下几个步骤：1.建立层次结构：首先，需要将复杂的决策问题分解为不同层次的因素，并建立层次结构。

层次结构由目标、准则和方案组成。

目标是决策问题的最终目标，准则是实现目标所需要满足的条件，方案是用来实现目标的具体选择。

2.构建判断矩阵：在AHP中，判断矩阵是决策者对不同因素之间的比较矩阵。

决策者需要对每个因素进行配对比较，用1至9的尺度来表示两个因素之间的重要性差异。

例如，如果因素A相对于因素B非常重要，则可以给予A和B之间的比较矩阵一个较高的权重。

3.计算权重向量：通过对判断矩阵进行计算，可以得到不同因素的权重向量。

在AHP中，利用特征向量法来计算权重向量。

特征向量是归一化后的最大特征值对应的特征向量。

4.一致性检验：在AHP中，一致性是指决策者的意见和决策结果之间的一致性程度。

通过计算一致性比率（CR），可以评估决策者对判断矩阵的一致性程度。

一致性比率的值应该小于0.1，表示决策者对判断矩阵的一致性程度较高。

5.综合评估：根据权重向量，可以对不同方案进行综合评估。

将不同方案的得分与其权重相乘，并进行加权求和，得出最终的评估结果。

AHP模型的应用范围AHP模型在各个领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用案例：1.项目选择：在项目管理中，AHP模型可以帮助项目经理确定项目目标、评估不同项目方案的优劣，并选择最适合的项目方案。

通过对不同因素的权重进行评估，可以避免主观决策的影响，提高项目管理的效果。

层次分析法AHP法

层次分析法AHP法
成对比较矩阵是表达本层全部原因针对上一层某一种 原因旳相对主要性旳比较。判断矩阵旳元素aij用 Saaty旳1—9标度措施给出。
心理学家以为成对比较旳原因不宜超出9个，即 每层不要超出9个原因。
成对比较阵和权向量
比较尺度aij
Saaty等人提出1~9尺度——aij 取值
1,2,… , 9及其互反数1,1/2, … , 1/9
上述两相邻判断旳中值
原因i与j比较旳判断aij，则原因j与i比较旳判断aji=1/aij
对于 n 个元素 A1, …, An 来说，经过两两比 较，得到成对比较（判断）矩阵 A = (aij)nn：
其中判断矩阵具有如下性质： （1）aij > 0； （2）aij = 1/aji； （3）aii = 1。 我们称 A 为正旳互反矩阵。
3.一种好旳层次构造对于处理问题是极为 主要旳。层次构造建立在决策者对所面临 旳问题具有全方面进一步旳认识基础上， 假如在层次旳划分和拟定层次之间旳支配 关系上举棋不定，最佳重新分析问题，搞 清问题各部分相互之间旳关系，以确保建 立一种合理旳层次构造。
例1. 选择旅游地
目的层
怎样在3个目旳地中按照景色、 费用、居住条件等原因选择.
例2 旅游
假期旅游，是去风光秀丽旳苏州，还是 去凉爽宜人旳北戴河，或者是去山水甲天下 旳桂林？一般会根据景色、费用、食宿条件、 旅途等原因选择去哪个地方。
例3 择业 面临毕业，可能有高校、科研单位、企
业等单位能够去选择，一般根据工作环境、 工资待遇、发展前途、住房条件等原因择业。
例4 科研课题旳选择 因为经费等原因，有时不能同步开展几
因为λ(A旳特征根) 连续旳依赖于aij ，则λ比n 大旳越 多，A 旳不一致性越严重。引起旳判断误差越大。 因而能够用 λ-n 数值旳大小来衡量 A 旳不一致程度。

层次分析法AHP

层次分析法AHP

AHP层次分析法原理一. AHP 层次分析法介绍•AHP 层次分析法简介AHP，即层次分析法（Analytic Hierarchy Process,AHP）是一种系统化的、层次化的多目标综合评价方法。

在评价对象的待评价属性复杂多样，结构各异，难以量化的情况下AHP层次分析法也能发挥作用。

•AHP 基本思想AHP 把复杂的问题分解为各个组成因素，又将这些因素按支配关系分组形成地递阶层次结构。

通过两两比较的方式确定方式确定层次中诸因素的相对重要性。

然后综合有人员的判断，确定备选方案相对重要性的总排序。

整个过程体现了入门分解问题—判断—综合，的思想特征。

•AHP 步骤1)分析问题，明确需求，确定评价指标，并建立评价层次关系。

2)构造上一层每个节点与下一层的判断矩阵。

3)由判断矩阵得出层间的相对权重（层次单排序及一致性检验）。

4)计算各层对总评价目标的总权重（层次总排序），得出各备选方案的评估结果。

二. AHP 的实际问题应用案例本章节我们将在选择购买空调的过程中使用 AHP 来完成决策。

为了从三种空调，空调A、空调B、空调C，中选购最合适的空调，我们采用 AHP法对我们的需求进行分析与评估，最终完成决策。

1. 确定评价指标，建立层次关系为了选出最合适的空调，我们确定从四个指标来对空调进行评估，分别是：价格、噪声、功耗、寿命。

在AHP 中，要构建三层层次关系：目标层、准则层、方案层。

•目标层只有一个要素，是分析问题的预期结果或期望实现的最终目标，是评价的最高准则，可称为目的或目标层•准则层准则层可以是多层构成，其包括所要考虑的准则，子准则等。

•方案层表示实现目标所提供的各种方案与措施，是最终评价对象，决策的结果将从中选出。

2. 构造上一层每个节点与下一层的判断矩阵对一层的每一个节点，与其下层的所有与其有关联的节点构建判断矩阵。

判断矩阵描述了下一层节点之间的相对重要性或优越性。

为了量化节点间的优劣先后，将用到以下判断矩阵标度定义。

层次分析法

层次分析法

1. 层次分析法（The analytic hierarchy process, 简称AHP）用于解决评价类问题,例如：选择那种方案最好、哪位运动员或者员工表现的更优秀。

评价类问题可以用打分解决。

层次分析法 (The Analytic Hierarchy Process即 AHP)是由美国运筹学家、匹兹堡大学教授T. L. Saaty于20世纪70年代创立的一种系统分析与决策的综合评价方法, 是在充分研究了人类思维过程的基础上提出来的, 它较合理地解决了定性问题定量化的处理过程。

AHP的主要特点是通过建立递阶层次结构, 把人类的判断转化到若干因素两两之间重要度的比较上, 从而把难于量化的定性判断转化为可操作的重要度的比较上面。

在许多情况下, 决策者可以直接使用AHP进行决策, 极大地提高了决策的有效性、可靠性和可行性, 但其本质是一种思维方式, 它把复杂问题分解成多个组成因素, 又将这些因素按支配关系分别形成递阶层次结构, 通过两两比较的方法确定决策方案相对重要度的总排序。

整个过程体现了人类决策思维的基本特征，即分解、判断、综合，克服了其他方法回避决策者主观判断的缺点。

1.1模型介绍1.1.1引例高考结束了，小明该选择华科还是五武大？小明最关心四个方面：学习氛围0.4、就业前景0.3、男女比例0.2、校园景色0.19（权重和为1）（1）学习氛围：经查阅资料查到“学在华工，玩在武大，爱在华师”一句话，因此在学习氛围方面给华科0.7，给武汉大学0.3.（2）就业前景：搜索两所学校就业率差不多，因此在就业前景方面对两所学校均赋予0.5的权重。

（3）男女比例：经查询，华科男女比例2：1，武大1.35：1，因此武大0.7分，华科0.3分（4）校园景色：华科0.25分，武大0.75分整理权重表格：指标权重华科武大学习氛围0.40.70.3就业前景0.30.50.5男女比例0.20.30.7校园景色0.10.250.75华科最终的得分：0.7*0.4+0.5*0.3+0.3*0.2+0.25+*0.1=0.515分武大最终得分：0.3*0.4+0.5*0.3+0.7*0.2+0.75*0.1=0.485分1.1.2 模型1、关键词：打分法、确定评价指标、形成评价体系2、解决评价类问题，首先确定以下三个问题：（1）评价的目标是什么（2）为了达到这个目标有哪几种可选的方案（3）评价的准则或者说指标是什么（我们根据什么东西来评价好坏）。

层次分析法（AHP）

层次分析法（AHP）The analytic hierarchy process⼀、内容1.主要⽤于解决评价类问题（决策）。

2.将相关元素分解成⽬标、可选⽅案、准则/指标三个层次，通过建⽴递阶层次结构，把⼈类的判断转化到若⼲两两之间重要度的⽐较上。

3.层次分析法中构造的矩阵为判断矩阵，判断矩阵均为正互反矩阵aij✖aji=1。

4.⼀致矩阵（不会出现⽭盾）：正互反矩阵满⾜aik=aij✖ajk。

⼀致矩阵有⼀个特征值为n，其余特征值均为0。

特征值为0时对应的特征向量刚好为k倍的第⼀列元素。

⼀致性检验原理：检验我们构造的判断矩阵和⼀致性矩阵是否有太⼤的差别。

判断矩阵越不⼀致时，最⼤特征值与n相差就越⼤。

5.⼀致性检验步骤：⼀致性指标、平均⼀致性指标、⼀致性⽐例。

⼀致性权重要进⾏归⼀化处理（只⽤第⼀列就可计算出权重），但判断矩阵要充分利⽤每⼀列(算术平均法、⼏何平均法、特征值法求权重）。

特征值法求权重：假如判断矩阵⼀致性可以接受，则可以仿照⼀致矩阵权重的求法。

a、求矩阵A的最⼤特征值以及其对应的特征向量b、求出的特征向量进⾏归⼀化6、层次分析法的步骤：a、分析系统中各因素的关系，建⽴递阶层次结构 b、对于同⼀层次的各元素关于上⼀层次中某⼀准则的重要性进⾏两两⽐较，构造两两⽐较矩阵 c、由判断矩阵计算被⽐较元素对于该准则的相对权重，并进⾏⼀致性检验(检验通过权重才能⽤)7、局限性：a、决策层不能太多 b、决策层中指标数据已知不可⽤。

⼆、收获1、基本了解了层次分析法的内容以及能够解决的问题。

2、层次分析法具有⼀定局限性，在指标数据已知时不可⽤。

3、为了保证结果的稳健性，可以采⽤三种⽅法分别求出权重。

4、特征向量相关知识有些遗忘。

层次分析法分析(AHP)及实例教程

02
设定评价标准
根据问题背景和目标，设定合理的评价标准，如 成本、效益、风险等。
识别关键因素和指标
关键因素识别
分析影响决策目标的关键因素，如市 场需求、技术水平、资源条件等。
指标选取
针对每个关键因素，选取具体的评价 指标，如市场份额、创新能力、资源 利用率等。
构建递阶层次结构图
目标层
准则层
将决策目标作为最高层， 表示解决问题的总体目标。
层次分析法分析 (AHP)及实例教程
目录
• 层次分析法(AHP)概述 • 构建层次结构模型 • 构造判断矩阵与权重计算 • 实例教程：以某企业投资决策为例 • AHP优缺点及改进方向 • 总结与展望
01
层次分析法(AHP)概述
AHP定义与发展历程
定义
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种定性与定量相结合的、系统化、 层次化的分析方法。它通过将复杂问题分解为若干层次和因素，对各因素进行两两比较，构造 判断矩阵，进而计算各因素的权重，为决策问题提供定量依据。
对计算得到的权重进行一致性检 验，确保结果的合理性和准确性。
一致性检验与调整策略
一致性检验方法
通过计算一致性指标CI和随机一 致性指标RI，判断判断矩阵的一 致性。
调整策略
当判断矩阵不满足一致性要求时， 需要对判断矩阵进行调整，包括 调整元素值、重新构造判断矩阵 等方法，直至满足一致性要求。
注意事项
针对缺点提出改进措施
1 2
提高数据质量和数量
通过改进数据采集和处理方法，提高数据的质量 和数量，减少数据不准确和不完整对决策结果的 影响。
引入客观标准
在构建判断矩阵时，可以引入客观标准和量化指 标，减少主观判断对决策结果的影响。

层次分析法(AHP)


aij
n
aij
i 1
i，j 1,2,, n
2 ） 再按行相加得和
n
wi aij j 1
3）再规范化，得权重系数：
wi
wi
n
wi
i 1
方根法
这种方法的步骤是：
1） 按行元素求积，再求1/n次幂，得
n
wi
aij i，j 1,2,, n
j 1
2）规范化，即得权重系数
wi
wi
n
wi
用ANP进行决策的基本步骤
▪ (1) 构造ANP的典型结构： A：首先是构造控制层次.将决策目标界定,将决策准则界 定,这是问题的基本,各个准则决策目标的权重用AHP方法 得到. B：再则是构造网络层次.要归类确定每一个元素,分析其 网络结构和相互影响关系,分析元素之间的关系可用多种 方法进行. 一种是内部独立的递阶层次结构,即层次之间相 互独立；一种是内部独立，元素之间存在者循环的ANP 网络层次结构；另一种是内部依存，即元素内部存在循环 的ANP网络层次结果，这几种情况都是ANP的特例情况。 在实际决策问题中面临的基本都是元素间不存在内部独立， 既有内部依存，又有循环的ANP网络层次结构。
P4：建 图书馆
P5：引进 新设备
C1对p1 p2 p3 p4 p5的权重计算
c1 P1
p2
p3
p4
p5 w
p1 1
3
5
4
7 0.491
p2 1/3 1
3
2
5 o.232
p3 1/5 1/3 1
½
3 0.092
p4 ¼ ½
2
1
3 0.138
p5 1/7 1/5 1/3 1/3 1 0.046

AHP层次分析法


当 C.R.(k)＜0.1 时，认为递阶层次结构在 k 层水平的所有判断具有整体满意的一 致性。
简介 AHP 层次分析法
1. 何谓 AHP 呢 ?
层次分析法 ((Analytical Hierarchy Process, 简称 AHP) 是个很有趣又很有用的东 西，它提供一个有效的方法去进行复杂的决策，无论在一般生活、商业或学术研究 上，都有很精采的应用。例如： z 软件开发管理之应用 ---- 在微软的 MSDN 文件里，其利用 AHP 方法来评析与比较 3 个信息系统的 质量，以决定那一个系统的质量最好 一般生活上之应用 ---- 例如本章所举的例子， 想找一个理想的工作， 其所谓理想的评选标准有三： 钱多、事少、离家近。那么就可以利用 AHP 方法来从多个工作机会中评 选出一个比较合乎理想的工作了。 商业上之应用
1≤ i ≤ j ≤ n
∑ [1ga
ij
− 1g (ω i / ω j )] 2 为最小。
⑤最小二乘法。确定权重向量 W = (ω1 , ω 2 , L , ω n ) T ，使残差平方和
1≤ i ≤ j ≤ n
∑ [1ga
ij
− 1g (ω i / ω j )] 2 为最小。
（2）一致性检验. 在计算单准则下权重向量时， 还必须进行一致性检验。 在判断矩阵的构造中， 并不要求判断具有传递性和一致性，即不要求 ai j • a jk = aik 严格成立，这是由客 观事物的复杂性与人的认识的多样性所决定的。 但要求判断矩阵满足大体上的一 致性是应该的。如果出现“甲比乙极端重要，乙比丙极端重要，而丙又比甲极端 重要”的判断，则显然是违反常识的，一个混乱的经不起推敲的判断矩阵有可能 导致决策上的失误。 而且上述各种计算排序权重向量 （即相对权重向量） 的方法， 在判断矩阵过于偏离一致性时，其可靠程度也就值得怀疑了，因此要对判断矩阵 的一致性进行检验，具体步骤如下： ①计算一致性指标 C.L. (consistency index)
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选择旅游景点
准 则(x) 层
景
色
费 用
居 住
饮 食
旅 途
为实现总目标而 采取的各种措施 和方案
方 案(y) 层
P1
P2
P3
用于解决问题的 各种措施和方案
4
Mathematical Contest in Modeling
层次分析法
2 构造成对比较矩阵(判断矩阵)
要比较某一层n个因素x1,x2,…,xn对上一层一个因素Z的影响,可从x1,x2,…,xn中任取
层次分析法
判断矩阵通常是不一致的,但是为了能用它的对应于特征根的 的特征向量作为被 比较因素的权向量,其不一致程度应在容许的范围内.如何确定这个范围? <1>一致性指标
CI
max n
n 1
CI=0时A一致; CI越大,A的不一致性程度越严重!
<2>随机一致性指标RI n RI 1 0 2 0 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49 11 1.51
P1 P2 P3 P1 P2 P3 P1 P2 P3 P1 P2 P3 P1 P2 P3 W5(3) W1(3) W2(3) W3(3) W4(3)
方案P1在目标中的组合权重应为相应项的两两乘积之和,即:
0.595 0.263 0.082 0.475 0.429 0.055 0.633 0.099 0.166 0.110 0.300
CR ( p )
CI , p 3,4,, s ( p) RI
( p)
第p层通过组合一致性检验的条件为 CR1( P ) 0.1 定义最下层(第s层)对第1层的组合一致性比率为
s
CR * CR ( P )
p 2
于是CR*=0.019
通过一致性检验!
对于重大项目,仅当CR(*)适当地小时,才认为整个层次的 比较判断通过一致性检验.
0.263 0.475 0.58 0.58 0.58 0.58 0.58 0.055 0.581 0.099 0.110
CR
(3)
CI (3) (3) 0.003 RI
思考 CI（3）的计算中，0.003是方案层对第一个准则的一致性指标，而0.263又 是第一个准则对目标层的权重，二者相乘实际上可以理解为第一个准则的一致性 指标对目标层的实际贡献（加了权重），类似0.001与0.475乘积反应了第二个准 则的一致性指标对目标层的实际贡献。。。。。五项乘积之和，为所有准则的一 致性指标对目标层加权和，也可理解为是对所有准则一致性指标的加权平均。
xi与xj,比较他们对于Z的贡献(或重要性)大小.按照如下”1~9比例尺度”给xi/xj赋值.
尺度xij
含
义
1 3 5 7 9
xi与xj的影响相同 xi与xj的影响稍强 xi与xj的影响强 xi与xj的影响明显地强
xi与xj的影响绝对地强
2,4,6,8
1,1/2,…,1/9
xi与xj的影响之比在上述两个相邻等级之间 xi与xj的影响之比为上面aij的互反数
13
Mathematical Contest in Modeling
同理可得方案P2,P3在目标中的组合权重分别为0.264和0.456
层次分析法
于是得到方案层对于目标层的权向量为:w(3)=(0.300,0.264,0.456)T
由上面的计算可得一般的计算步骤如下:
说明应以P3作为 第一选择地点
层次分析法
计算各 Bk 所对应的 权向量
( 3) wk , 最大特征根 k ,以及一致性指标CIk如下表:
k
1 0.595
( 3)
2 0.082 0.236 0.682 3.002 0.001
3 0.429 0.429 0.142 3 0
4 0.633 0.193 0.175 3.009 0.005
w (0.263,0.475,0.055,0.099,0.110) T
就是权向量
Mathematical Contest in Modeling
层次分析法
4
计算权组合向量并做一致性检验
计算组合权向量
在”旅游问题”中已经得到了第2层(准则层)对于第1层(目标层)的权向量,记为
w (w1 , w2 ,..., w5 )
6
Mathematical Contest in Modeling
层次分析法
3
计算权向量并做一致性检验
什么是权重(权系数)? 在决策问题中，通常要把变量Z表成变量x1,x2, … , xn的线性组合:
其中 wi 0, i 1 叫权向量.
w
n
z w1 x1 w2 x2 wn xn
1 1/ 3 1/ 8 B2 3 1 1/ 3 1 8 3
1 3 1 B3 1 1 3 1/ 3 1/ 3 1
1 1 1/ 4 B5 1 1 1/ 4 4 4 1
为什么是5个？
11
Mathematical Contest in Modeling
i
1. 则 w1 , w2 ,..., wn 叫各因素对于目标Z的权重, w (w , w ,..., w )
1 2 n
T
7
Mathematical Contest in Modeling
层次分析法
做成对比较时得到
一般地,如果一个正互反矩阵A满足
aij.ajk=aik, i,j,k=1,2, … , n
新余高等专科学校
数学建模教练组
2005-08
17
Mathematical Contest in Modeling 例2. 干部选拔
层次分析法
有三个干部候选人Y1, Y2, Y3, 选拔的标准有5个:品德,才能,资力,年龄,群众关系. 如何选择三人之一?
选拔干部
品
德
才 能
资 力
年 龄
群 众 关 系
Y1
Mathematical Contest in Modeling 层次分析法 组合一致性检验 进行组合一致性检验,以确定组合权向量是否可以作为最终的决策依据. 组合一致性检验可逐层进行.若第p层的一致性指标为 CI1( P ) ,, CIn ( P ) ,(n 是第p层因素的数目),随机一致性指标为 RI1( P ) ,, RI n ( P ) ,定义
CI ( P ) [CI 1 ,, CI n ] w( p1)
( P) ( P) ( P)
旅游问题中:
CI(3)=0.00176, RI(3)=0.58, CR(3)=0.003 已有CR(2)=0.016
RI ( P ) [ RI 1 ,RI n ] w( p1)
( P)
则第p层的组合一致性比率为
( 2) ( 2) ( 2) ( 2)
即 w (0.263,0.475,0.055,0.099,0.110)
T
用同样的方法构造第3层(方案层)对于第2层的每一个准则的成对比较矩阵,不妨设为:
2 5 1 B1 1/ 2 1 2 1/ 5 1/ 2 1
1 3 4 B3 1/ 3 1 1 1/ 4 1 1
12
Mathematical Contest in Modeling
0.263 0.475 0.003 0.001 0 0.005 0 0.055 0.00176 0.099 0.110
层次分析法
CI (3)
RI (3)
层次分析法
1 建立层次结构模型
目 标(Z) 层 解决问题的目的 (也叫总目标)
选择旅游景点
准 则(x) 层
景
色
费 用
居 住
饮 食
旅 途
为实现总目标而 采取的各种措施 和方案
方 案(y) 层
P1
P2
P3
用于解决问题的 各种措施和方案
4
Mathematical Contest in Modeling
w(0.58,320.9)T,3.01 Bk
<3>一致性比率(用于确定A的不一致性的容许范围)
CI CR RI
当CR<0.1时,A的不一致性程度在容许范围内,此 时可用A的特征向量作为权向量!
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Mathematical Contest in Modeling
层次分析法
判断矩阵的一致性检验
ห้องสมุดไป่ตู้
max 5.0721
CR 0.016 0.1
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Mathematical Contest in Modeling

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Mathematical Contest in Modeling
w(0.58,320.9)T,3.01 Bk
层次分析法
计算各 Bk 所对应的 权向量
( 3) wk , 最大特征根 k ,以及一致性指标CIk如下表:
k
1 0.595
( 3)
2 0.082 0.236 0.682 3.002 0.001
则称A为一致性矩阵，简称一致阵.
一致阵的性质: 1. A的秩为1,A的唯一非零特征根为n; 2. A的任一列向量都是对应于特征根n的特征向量. 若A为一致阵,则对应于特征根n的,归一化的特征向量(即分量之和为1)即表示各 因素对上一层因素Z的权向量. 8
Mathematical Contest in Modeling 判断矩阵的一致性检验
一 般 的 思 维 过 程
首先,确定这些准则在你心目中各占的比重多大;