AHP决策分析方法应用实例解析

9.4 层次分析法（AHP法）
（1）层次分析法的求解步骤
第一步：确定决策目标，建立层次结构模型。

第二步：由决策人两两比较构造判断矩阵。

第三步：求取判断矩阵的最大特征值和特征向量。

第四步：判断矩阵的一致性检验。

第五步：层次总排序。

（2）应用举例
例9-2下面应用层次分析法，利用各种定性、定量指标之间的相对重要程度，对瓶罐玻璃行业中72家企业进行绩效评价，首先计算出19个指标在企业绩效中的权重，之后对企业进行绩效打分及排序。

并指出影响企业绩效优劣的关键指标，以期决策者在这些方面提出改进，为企业增强自身核心竞争能力、参与全行业的竞争、制定可持续发展战略奠定基础。

ahp方法应用实例对于复杂的决策问题，我们往往需要通过一定的方法来进行分析和决策，而AHP方法就是其中一种比较常用的方法。

下面，我们将以一篇实例的方式来介绍AHP方法的应用过程。

一、确定决策目标在使用AHP方法进行决策时，首先需要明确我们所要求解的问题，即明确决策目标。

在这个实例中，我们定下的决策目标是选择一家适合自己的电子产品品牌。

二、确定决策标准决策标准是决策过程中考虑到的各种因素，也就是我们选择品牌时所要考虑的各个方面。

在这个实例中，我们选取了以下5个标准来进行评价：1. 价格：产品价格的高低。

2. 质量：产品的做工、使用寿命等。

3. 创新：品牌在电子产品领域的创新能力。

4. 反馈：品牌对于用户的反馈及追求。

5. 消费者调研：市场调查部门调查的品牌的顾客满意度。

三、制定评价方案制定评价方案即评判标准的具体内容，也就是每个标准下的各项指标。

下面是本实例中的具体评价方案：1. 价格：① 极高② 高③ 一般④ 低⑤ 极低2. 质量：① 极差② 差③ 一般④ 好⑤ 极好3. 创新：① 没有创新② 微小的创新③ 一定程度的创新④ 创新明显⑤ 市场领导者4. 反馈：① 反馈极差② 反馈差③ 反馈一般④ 反馈好⑤ 反馈极好5. 消费者调研：① 非常不满意② 不满意③ 一般④ 满意⑤ 非常满意四、制定层次结构模型AHP方法中的层次结构模型就是将决策标准和评价方案按照不同层次进行排列。

在本实例中，我们的层次结构模型如下：顶层：选择电子产品品牌第一层：价格、质量、创新、反馈、消费者调研第二层：每个标准下的具体评价方案五、制定判断矩阵判断矩阵是将各评价方案进行两两对比后得到的一个矩阵，用于评判各评价方案的重要性。

在本实例中，我们使用AHP计算工具制定了各标准下的判断矩阵。

六、计算权重和一致性检测根据所制定的判断矩阵，我们可通过AHP计算工具来计算各评价方案的权重，进而进行排序并选择最优品牌。

同时，我们还要进行一致性检测，检测所得结果的合理性。

层次分析法经典案例篇一：层次分析法步骤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page1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。

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。

层次分析法的应用实例层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种运用于多准则决策问题的定性和定量分析方法。

通过将决策问题分解为多个层次，从而使决策问题的结构更加清晰，更容易理解和处理。

下面将介绍几个AHP方法的应用实例。

1.项目选择在项目选择过程中，可能存在多个关键因素需要权衡。

通过应用AHP，可以将项目选择问题分解为几个层次，例如项目目标、资源投入、风险等等。

然后为每个层次的因素确定权重，从而帮助决策者更加客观地评估不同项目的优劣，并做出最佳选择。

2.供应商评估当公司需要选择供应商时，往往需要考虑多个方面的因素，例如价格、质量、交货时间等等。

通过使用AHP，可以将供应商评估问题分解为不同的准则和子准则，然后为每个准则和子准则赋予合适的权重，最终确定出最佳供应商。

3.市场调研在市场调研过程中，可能涉及到多个调研指标和因素。

通过应用AHP，可以将市场调研问题分解为几个层次，例如调研目标、调研方法、数据可靠性等等。

然后为每个层次的因素确定权重，从而辅助决策者选择最适合的市场调研方法和指标。

4.产品设计在产品设计过程中，需要考虑多个因素，例如功能、性能、成本等等。

通过使用AHP，可以将产品设计问题分解为不同的准则和子准则，然后为每个准则和子准则赋予合适的权重，从而帮助设计团队确定出最佳的产品设计方案。

5.企业战略规划在企业战略规划中，需要综合考虑多个战略选项的优劣。

通过应用AHP，可以将战略规划问题分解为不同的层次和因素，例如市场前景、竞争环境、技术能力等等。

然后为每个层次的因素确定权重，从而辅助决策者选择最佳的战略规划方案。

综上所述，层次分析法在多准则决策问题的应用非常广泛。

通过将决策问题分解为多个层次，然后根据不同层次的因素确定权重，能够帮助决策者更加客观地评估不同方案的优劣，并做出最佳选择。

这种方法在项目选择、供应商评估、市场调研、产品设计和企业战略规划等领域都有重要的应用。

层次分析法(AHP)简介Analytical Hierarchy Process层次分析法(AHP)简介⏹美国运筹学家Thomas Saaty⏹70年代末提出⏹定性与定量相结合⏹多目标(Multi-attribute)决策方法AHP Analytical Hierarchy ProcessAHP=Analytical Hierarchy ProcessLean-Six SigmaAHP在我国80年代以后的应用概况•AHP的出现与应用为了测定对象系统的属性，并将这些属性变为客观的定量的计为了测定对象系统的属性并将这些属性变为客观的定量的计值或者主观效用的行为，即对目标系统进行评价，故先后出现了很多不同的评价分析方法，包括专家评价法、经济分析法以及运筹学和其他数学方法。

AHP法属于应用数学方法的一类在实践中筹学和其他数学方法法属于应用数学方法的类在实践中得到广泛应用。

•AHP在我国的研究与应用年代以来，我国的很多领域都先后使用了AHP进行评价与决80年代以来我国的很多领域都先后使用了策。

Lean-Six Sigma一、自然界油资1989石油资源1989环境污染治理方案二、科学技术1988军械系统软科学成果评定1989产业科技水平1989地区科技综合实力1989专科项目的邻选和评价1989科技规划决策1989中科院青年研究基金评审1989农业科技成果评定Lean-Six Sigma三、教育评估教学质1988评估教学质量1989后勤院校教学质量1989大学生综合素质1989毕业生质量1989高校基金分配四、人工制造系统1981987武器系统1987反坦克导弹武器系统方案1989柔性结构系统设计1989择优水利工程开发方案综合评价1989采矿方法可行方案综合评价Lean-Six Sigma五、人和社会系统1987领导能力考评1988专业技术人员评价1989人事管理制度制定1989开放实验室（中科院）1989科协和学会（中国科协）1989工业企业经济效益1989中小企业经济效益1989青海省南州畜牧业发展状况评价Lean-Six SigmaAHP分析基本过程⏹把复杂问题分解成各个组成元素⏹按支配关系将这些元素分组﹑分层（方案层，准则层）按支配关系将这些元素分组分层（方案层准则层）⏹通过两两比较方式判断各层次中诸元素的重要性⏹综合这些判断计算单准则排序和层次总排序⏹确定诸元素在决策中的权重Lean-Six SigmaAHP法(层次分析法)最优化设施布局目标层方案一1.空间利用率方案二方案层•确定各准则的权重2.物流强度3.搬运距离准则层4.扩充弹性1 1/5 1/7 1/3比较矩阵权重0.0571.空间利用率（1）物流强度（） 5 1 1/337 3 1 53 1/3 1/510.2630.55801222.物流强度（5）3.搬运距离（7）4Lean-Six Sigma0.1224.扩充弹性（3）•一致性检验算得CI= 0.04查表得RI=0.90 CR=0.04/0.90=0.044 < 0.1通过一致性检验•水平分值方案比较矩阵0857012501670250 1 61/6 11 1/77 11 1/55 11 1/33 1比较矩阵扩充弹性搬运距离物流强度空间利用率准则方案一水平分值0.8570.1430.1250.8750.1670.8330.2500.750水平分值方案方案二•综合分值0057综合分值扩充弹性搬运距离物流强度空间利用率准则01430875083307500.3610.8570.1250.1670.250方案一0.1220.5580.2630.057权重Lean-Six Sigma0.6390.1430.8750.8330.750方案二方案二最优解读案例目标寻求最佳的方案⏹目标:寻求最佳的方案⏹对象:方案一,方案二⏹主要考虑四个方面的问题✓空间利用率✓物流强度✓搬运距离✓扩充弹性Lean-Six Sigma解读案例布局优选方案目标层空间利物流搬运扩充准则层用率强度距离弹性方案一方案方案二方案层Lean-Six Sigma准则层元素重要性分析空间利物流搬运扩充用率强度距离弹性间利用率空间利用率物流强度搬运距离扩充弹性Lean-Six SigmaLean-Six Sigma判断矩阵构成空间利用率的重要性是物流强度的1/5空间利用率物流强度搬运距离扩充弹性空间利用率 1 1/5 1/7 1/3物流强度 5 1 1/3 37315搬运距离A 7 3 1 53 1/3 1/5 1扩充弹性Lean-Six SigmamLean-Six Sigmaj =1Lean-Six Sigmamw i =Lean-Six Sigma对于本例1 1/5 1/7 1/35 1 1/3 30.2630.057 1.0990.230TAW7 3 1 53 1/3 1/5 10.1220.558=0.4922.355Temp =¼(0.230/0.057+1.099/0.263+2.355/0.558+0.492/0.122)=4.1168=4.1168-4/(4-1)=0.0389CI 4.11684/(41)0.0389查表得RI=0.90 CR=0.04/0.90=0.044 < 0.1通过一致性检验Lean-Six Sigma通过致性检验方案层对于准则的重要性类似的得出•类似的得出2个方案对不同基准的比较矩阵1611/711/51 1/3空间利用率物流强度搬运距离扩充弹性重要方案一 1 61/6 11 1/77 11 1/55 13 1性矩阵方案二0.85701430.12508750.16708330.2500750权方案一0.1430.8750.8330.750重方案二Lean-Six Sigma结果计算•最后一步计算每个方案的优劣最后步计算每个方案的优劣方案一得分=0.057*0.25+0.263*0.167+0.558*0.125+0.122*0.857=0.361方案二得分=0.057*0.75+0.263*0.833+0.558*0.875+0.122*0.143=0.639Lean-Six Sigma案例：物流系统供货商选择的评价与决策⏹研究背景及目的⏹建模及分析过程⏹结论研究背景及目的•货物采购是物流系统一项独立并且重要的功能，供货商的工作情况对物流企业生产率、产品质量及竞争力有很大影工作情况对物流企业生产率产品质量及竞争力有很大影响，因此选择合适的供货商尤为重要。

AHP层次分析法--实例什么是AHP？AHP全称为Analytic Hierarchy Process，中文翻译为“层次分析法”，是由美国数学家托马斯·L·赛蒂在20世纪70年代初提出的一种用于复杂多目标决策的评估方法。

AHP方法的核心是利用层次结构模型，将复杂问题分解成若干个较小的组成部分，通过重点考虑各个部分在整体决策中的相对重要程度，最终得到全局最优的决策方案。

以购买一部新手机为例，假设我们需要选择一款符合自己需求的手机。

我们可以先将这个问题划分为几个要素，比如品牌、操作系统、屏幕大小、摄像头、价格等，针对这些要素，又可以进一步划分出更加详细的几个层次，如手机品牌可以再分为苹果、三星、华为、OPPO等。

下面我们来分别分析各个层次的重要程度。

1. 品牌对于品牌这个层次，我们可以考虑以下四个品牌：苹果、三星、华为和OPPO。

我们可以根据自己对这些品牌的认知程度以及市场占有率等因素来对它们进行排名，比如我认为苹果品牌最好，三星次之，华为再次之，而OPPO则是最不理想的选择，可以把它们排列成如下图表：| | 苹果 | 三星 | 华为 | OPPO || --- | ---- | ---- | ---- | ---- || 苹果 | 1 | 0.2 | 0.3 | 0.1 || 三星 | 5 | 1 | 0.5 | 0.3 || 华为 | 3.3 | 2 | 1 | 0.5 || OPPO | 10 | 3.3 | 2 | 1 |在这张表格中，左上至右下的主对角线上的数值都为1，因为一个品牌与自己之间的比较是没有意义的，其他位置上的数值则表示一个品牌相对于另一个品牌具有的重要程度比例，比如苹果对三星的重要程度是0.2，表示我们认为选择苹果手机是三星手机的五倍重要。

2. 操作系统对于操作系统这个层次，我们假设只考虑两个选择：iOS和Android，为了判断哪个更重要，我们可以考虑以下几个因素：易用性、系统稳定性、应用生态系统、开发者支持等。

ahp层次分析法案例AHP层次分析法是一种决策分析方法，适用于解决复杂的决策问题。

以下是一个AHP层次分析法的案例，用于决策一个公司在新市场中选择合适的产品。

某公司考虑进入新市场，希望选择一个适合的产品。

为了做出最佳决策，他们使用AHP层次分析法，按照以下步骤进行分析：1. 首先，确定决策层次结构。

公司将决策分为三个层次：目标层、准则层和备选方案层。

目标层是公司的终极目标，准则层是实现目标所需的因素，备选方案层是可以选择的不同产品。

2. 其次，制定判断矩阵。

为了做出决策，公司需要以对比方式，对准则和备选方案进行比较。

他们使用一个判断矩阵，将每个准则和备选方案两两对比，来确定它们的重要性或优劣。

假设公司选择了三个准则：市场需求、竞争力和技术实施。

他们对每个准则进行两两对比，并使用1-9的标度，表示相对重要性。

例如，市场需求对竞争力的重要性可能被评价为5，而竞争力对技术实施的重要性可能被评价为3。

3. 确定权重向量。

根据判断矩阵，公司计算每个准则的权重。

通过对矩阵的每一列进行平均化，可以计算出每个准则的权重向量。

例如，如果市场需求对竞争力的重要性为5，竞争力对技术实施的重要性为3，则市场需求的权重为5/(5+3)=0.625，竞争力的权重为3/(5+3)=0.375。

4. 计算一致性检查。

公司通过计算一致性指标（CI）和一致性比率（CR）来确定判断矩阵的一致性。

如果CI小于0.10，且CR小于0.10，则认为判断矩阵是一致的。

5. 最后，比较备选方案。

根据判断矩阵和准则的权重，公司可以计算每个备选方案的总权重。

备选方案的总权重越高，表示其相对于其他备选方案的优势越大。

根据AHP层次分析法，公司能够比较不同产品在新市场中的优势，并根据准则的权重，做出最佳选择。

通过AHP层次分析法的应用，公司能够对于复杂的决策问题进行系统化、结构化的分析，以更有根据地做出决策，提高决策的准确性和可靠性。

同时，该方法还能帮助公司更好地理解和分析决策过程中的关键因素和限制条件，以及它们之间的相互关系，从而更好地促进决策的质量和效益。

AHP分析方法实例AHP（Analytic Hierarchy Process）是一种用于多准则决策的分析方法，它通过将决策问题分解为层次结构，然后使用专家判断和数学模型来确定最佳方案。

下面将以一个实际的案例来介绍AHP分析方法。

假设公司需要购买一台新的生产设备，以提高生产效率。

该公司的管理层需要决定购买哪一种设备，以满足公司的需求。

为了做出明智的决策，他们使用AHP方法来进行分析。

首先，他们将决策问题分解为三个层次：目标层、准则层和方案层。

目标层是最高层，表示公司的总体目标，即提高生产效率。

准则层是中间层，表示实现目标所需的关键准则，例如性能、价格、可靠性和维护成本。

方案层是最低层，表示可供选择的具体设备型号。

然后，管理层邀请多个专家对每个准则进行评估，并给出权重。

这些权重表示每个准则对实现目标的重要性。

例如，如果性能是最重要的准则，那么它将被赋予较高的权重。

专家可以使用1-9之间的比较尺度来判断每个准则之间的相对重要性。

在这个实例中，假设有三个专家参与评估。

他们分别给出以下权重：专家1：性能（0.5）、价格（0.2）、可靠性（0.15）、维护成本（0.15）；专家2：性能（0.4）、价格（0.3）、可靠性（0.2）、维护成本（0.1）；专家3：性能（0.3）、价格（0.25）、可靠性（0.2）、维护成本（0.25）。

接下来，使用数学模型计算每个准则的权重。

首先，将专家的权重乘以他们对每个准则的评估得分，然后对每个准则的得分进行加权求和。

最终得到的结果是每个准则的权重。

在本例中，将每个专家的权重乘以他们的评估得分得到如下结果：性能（0.5*0.4+0.4*0.3+0.3*0.3=0.38）、价格（0.2*0.4+0.3*0.25+0.25*0.2=0.245）、可靠性（0.15*0.3+0.2*0.2+0.2*0.15=0.105）、维护成本（0.15*0.1+0.1*0.25+0.25*0.2=0.085）。

ahp-模糊综合评价法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：AHP-模糊综合评价法AHP（Analytic Hierarchy Process）和模糊综合评价法是两种常用的决策分析方法，它们在不同程度上解决了现实中的复杂决策问题。

本文将介绍AHP和模糊综合评价法的基本原理，以及它们在决策分析中的应用。

一、AHP原理及应用AHP是由美国数学家托马斯·萨蒙提出的一种多目标决策方法。

其基本原理是通过将复杂的决策问题分解成多个层次，构建层次结构，并利用专家判断或数据分析来确定各个层次的权重和优先级，最终得出最佳决策方案。

AHP的应用范围非常广泛，包括工程管理、项目评估、投资决策等多个领域。

在工程管理中，可以用AHP确定工程项目的目标、任务和资源分配方案；在项目评估中，可以用AHP评估项目的风险和收益，并确定最优的项目实施方案；在投资决策中，可以用AHP评估投资项目的收益和风险，并确定最佳的投资方向。

AHP的核心是通过对多个因素进行两两比较，建立一个判断矩阵，然后利用特征向量法计算各个因素的权重，最终确定最佳的决策方案。

二、模糊综合评价法原理及应用模糊综合评价法是一种用来处理模糊信息和不确定性的决策分析方法。

其基本原理是通过建立模糊数学模型，将模糊信息量化，并据此进行决策分析。

模糊综合评价法的应用领域包括环境评价、质量评价、效益评价等多个领域。

在环境评价中，可以用模糊综合评价法评估环境污染的程度和影响因素；在质量评价中，可以用模糊综合评价法评估产品质量的好坏和改进方向；在效益评价中，可以用模糊综合评价法评估项目的效益和影响因素。

模糊综合评价法的核心是建立评价指标体系和评价模型，将模糊信息转化为数值信息，并根据不同指标的权重计算综合评价值，最终确定最佳决策方案。

AHP和模糊综合评价法分别适用于不同类型的决策问题。

AHP更适用于确定多目标多标准的决策问题，它能够通过层次结构和权重计算确定最佳决策方案。

AHP层次分析实例AHP（Analytic Hierarchy Process，层次分析法）是一种用于多准则决策的定量分析方法，可以帮助我们在复杂的决策环境中做出合理的决策。

以下是一个关于选择旅游目的地的AHP层次分析实例。

假设一个人打算选择一个旅游目的地，他关注的几个方面包括：景点的吸引力、交通便利性、费用、旅游设施、餐饮等。

下面是他对这些准则的评分及每个准则之间的相对重要性的比较。

首先，他先对每个准则进行打分，最高分为9分，最低分为1分。

他认为景点的吸引力是最重要的，给予了8分；交通便利性给予了7分；费用给予了6分；旅游设施给予了5分；餐饮给予了4分。

接下来，他需要对每个准则之间进行比较，以确定它们之间的相对重要性。

他用1-9的量表进行比较，其中1表示两个准则之间具有相同的相对重要性，9表示一个准则显著地比另一个准则更重要。

他认为景点的吸引力比交通便利性更重要，他给予了2，即景点的吸引力是交通便利性的2倍重要；景点的吸引力比费用更重要，他给予了6，即景点的吸引力是费用的6倍重要；景点的吸引力比旅游设施更重要，他给予了4，即景点的吸引力是旅游设施的4倍重要；景点的吸引力比餐饮更重要，他给予了8，即景点的吸引力是餐饮的8倍重要。

接下来，他需要计算每个准则的权重，以确定各个准则对决策结果的影响程度。

这里采用AHP的判断矩阵计算方法，将上述打分和比较的结果输入到计算模型中进行计算。

最终得到每个准则的权重，分别是：景点的吸引力0.51，交通便利性0.25，费用0.14，旅游设施0.07，餐饮0.02最后，他将各个准则的权重和对应目的地的打分相乘，得到每个目的地的得分。

他列出了几个他感兴趣的目的地，并对每个目的地进行打分，最高分为9分，最低分为1分。

目的地，景点的吸引力，交通便利性，费用，旅游设施，餐饮----------，-------------，------------，--------，----------，--------目的地A，8，6，7，5，4目的地B，7，8，5，6，3目的地C，6，7，4，5，4目的地D，9，5，6，7，5通过计算，他得到了每个目的地的得分。

ahp方法例题
AHP方法是一种常见的多准则决策分析方法，可用于对不同方案或选项进行比较与评估。

下面将介绍一个AHP方法的例题，以帮助读者更好地理解和应用该方法。

假设某公司需要购买一台新的生产机器，现有三个可选方案A、B、C，需要根据以下四个准则进行比较与评估：生产效率、成本、可靠度和维护难度。

其中生产效率和成本的权重为0.4，可靠度的权重为0.2，维护难度的权重为0.1。

现在需要对这三个方案进行评估，选出最优的方案。

首先，我们需要建立一个判断矩阵，列出每个方案在每个准则下的得分情况。

例如，对于生产效率这一准则，我们可以给A方案打分为8分，B方案打分为9分，C方案打分为7分。

同样地，对于其他准则也要进行打分。

接下来，我们需要计算每个准则的权重，即生产效率、成本、可靠度和维护难度的权重。

这可以通过计算每个准则下所有方案得分的平均值，并将其归一化得到。

例如，对于生产效率这一准则，A方案得分为8分，B方案得分为9分，C方案得分为7分，则该准则的权重为(0.8+0.9+0.7)/(3*0.4)=0.625。

然后，我们需要计算每个方案的综合得分，即将每个方案的得分乘以对应准则的权重，再将这些得分相加得到。

例如，对于A方案，其综合得分为8*0.4+6*0.4+9*0.2+7*0.1=6.9。

最后，我们可以比较每个方案的综合得分，选出最优的方案。

在本例中，B方案的综合得分最高，因此该公司应该选择B方案作为新的生产机器。

通过这个例题，读者可以更好地了解和应用AHP方法，可以将其应用于各种多准则决策分析场景，例如选校、选房等。

ahp计算方法摘要：1.引言2.AHP计算方法简介3.AHP计算步骤详解4.应用实例及分析5.结论正文：【引言】在决策分析领域，AHP（Analytic Hierarchy Process，层次分析法）是一种广泛应用的定性与定量相结合的决策方法。

它由美国运筹学家萨蒂（T.L.Saaty）于20世纪70年代提出，旨在解决多准则决策问题。

本文将详细介绍AHP计算方法，并通过实例进行分析。

【AHP计算方法简介】AHP方法是一种将复杂问题分解为多个层次，并对各层次进行比较判断的决策分析方法。

它主要通过构建层次结构模型、建立判断矩阵、计算权重向量、进行一致性检验等步骤，实现对各方案的排序。

【AHP计算步骤详解】1.构建层次结构模型：根据问题的特点，将问题分解为多个层次，如目标层、准则层和方案层。

2.建立判断矩阵：在每一层次上，根据专家意见或实际情况，对各元素进行两两比较，填写判断矩阵。

判断矩阵元素采用1-9刻度法表示，数值越大表示重要性越高。

3.计算权重向量：利用特征值法求解判断矩阵的最大特征值，得到权重向量。

4.进行一致性检验：计算判断矩阵的一致性指标CI（Consistency Index），并与临界值比较。

若CI小于临界值，说明判断矩阵一致性较好；若CI大于临界值，需调整判断矩阵元素。

【应用实例及分析】假设某企业面临三个投资项目A、B、C，需要从中选择一个最优项目。

首先，构建层次结构模型，包括目标层（投资项目选择）、准则层（投资回报、风险、可行性）和方案层（A、B、C）。

然后，分别对各层次进行判断矩阵填写、权重计算和一致性检验。

最终，根据权重向量对三个项目进行排序，选择权重最高的项目作为最优方案。

【结论】AHP方法作为一种实用的决策分析工具，在多准则决策问题中具有广泛的应用前景。

通过本文的介绍，读者可以了解到AHP方法的计算步骤和应用场景，为实际决策问题提供有益的参考。