层次分析法对旅游地的选择

层次分析法在旅游综合决策中的应用摘要：层次分析法是一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法，将决策者的经验判断给予量化，对目标(因素)结构复杂而且缺乏必要的数据情况下，采用此方法较为实用，是常用的一种系统分析方法。

本文通过一个旅游问题的实例来说明其在分析决策中的应用，这种分析的方法可以推而广之，解决其他决策问题，是决策应用的通行思路。

关键词：层次分析法旅游决策一：背景在日常生活中，我们会遇到许多决策问题。

例如选择旅游景点，选择升学志愿，选择职业，选择科研课题等等。

人们在决策时，要考虑涉及到经济、社会、人文等方方面面的因素：选择旅游景点经常会考虑景色、费用和居住、饮食、交通等条件是否舒适和方便；要选择升学志愿，必然要考虑到你本人的兴趣爱好、学习基础、专业前途以及收费标准等因素；选择职业一般依据工作环境、工资待遇、发展前途、住房条件等因素；选择科研课题一般依据课题的可行性、应用价值、理论价值、被培养人才等因素。

当我们面临各种各样的方案，在对这些因素作比较、判断、评价、决策时，常常无法量化这些因素的重要性、影响力或者优先程度，人的主观选择会起到作用，因此，应用常规的数学方法解决这一问题带来本质上的困难。

美国运筹学家托马斯·沙旦(T.L.Saaty)等人在20 世纪70 年代提出了一种能有效处理这类问题的实用方法，即层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）。

层次分析法这是一种定性和定量相结合的、系统化的、层次化的分析方法。

过去研究自然和社会现象主要有机理分析法和统计分析法两种方法，前者用经典的数学工具分析现象的因果关系，后者以随机数学为工具，通过大量的观察数据寻求统计规律。

近年发展的系统分析是又一种方法，而层次分析法是系统分析的数学工具之一，它把一个复杂问题分解成组成因素，并按支配关系形成层次结构，然后应用两两比较的方法确定决策方案的相对重要性。

由于层次分析法在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，目前，层次分析法在经济计划和管理、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、环境保护、冲突求解及决策预报等领域得到了广泛的应用。

基于层次分析法的旅游景点选择应用层次分析法（AHP）是一种多准则决策方法，可以帮助旅游者选择最适合他们的旅游景点。

该方法可以帮助旅游者根据他们的偏好和需要对不同的景点进行比较和评估，以便做出最佳的选择。

下面我们将介绍如何使用AHP来选择旅游景点。

1.确定标准首先，旅游者需要确定选择旅游景点的标准。

例如，您希望景点具有美丽的风景、历史文化遗产和娱乐设施等等。

您应该根据您的优先级制定一个清晰的标准列表，以便稍后进行比较。

2.创建层次结构接下来，您需要创建一个包含标准和景点的层次结构。

这个层次结构应该先从最高级别开始，然后逐步细化到次级别。

例如：第一层：选择标准第二层：美丽的风景、历史文化遗产、娱乐设施第三层：旅游景点1、旅游景点2、旅游景点33.建立判断矩阵判断矩阵是用来比较标准和景点之间的重要性的。

您需要为每个标准和景点创建一个权重，这个权重是一个百分比，表示该标准或景点在您的选择中的重要性。

例如：您认为美丽的风景比历史文化遗产和娱乐设施更重要，应该赋予它更高的权重。

美丽的风景：0.5历史文化遗产：0.3娱乐设施：0.24.计算一致性比率在AHP中，一致性是一个很重要的概念，因为它可以帮助您检查您的权重是否合理。

为了计算一致性比率，您需要对比每个标准和景点的一对判断，然后计算它们的一致性指数。

接下来，您需要把这些指数加起来，得出一个总体一致性指数CAL。

例如，如果您认为美丽的风景比历史文化遗产更重要，则比较这两个标准的一致性指数如下：美丽的风景比历史文化遗产更重要：1历史文化遗产比美丽的风景更重要：3然后您必须计算这两个一致性指数的比率，以了解它们之间的一致性。

如果这个比率超过0.1，则意味着您的权重是不一致的。

您需要重新调整它们的权重，直到比率小于0.1。

5.计算最终权重一旦您确定了每个标准和景点的权重，并检查了它们之间的一致性，您就可以计算出每个景点的最终权重。

计算公式为：最终权重=标准权重×景点权重。

层次分析法背景：Saaty于1970年代提出层次分析法，AHP(Analytic Hierarchy Process)，一种定性与定量相结合的层次化，系统化的分析方法。

它主要用于日常工作，生活中的决策问题，涉及经济，社会等方面的因素，做比较判断时人的主观选择起相当大的作用。

一层次分析法的一般步骤例：如何在3个目的地中按照景色、费用、居住条件等因素选择旅游地。

准则层方案层选择旅游地的思维归纳：1．将决策问题分为三个层次，目标层O，准则层C，方案层P，每层有若干元素，各层间的关系用直线表示.2．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.3．将上述两组权重进行综合，确定各方案对目标的权重.成对比较阵和权向量：1．元素之间的两两对比，对比采用相对尺度.设123,,,...,n c c c c 为各准则对目标O 的重要性，i ij jc a c =，()ij n n Aa ⨯=，10,ij ji ija a a >=.saaty 等人提出19 尺度及其倒数119为比较尺度ij a 的取值.它便于定性到定量的转化：尺度ij a 1 2 3 4 5 6 7 8 9i j c c 比的重要性 相同 稍强 强 明显强 绝对强心理学家认为构成比较的因素不宜超过9个2．根据以上分析可写出对比较矩阵A1143322175511111472311211351131135A ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭, 显然是一对称矩阵.3.一致性检验定义一致性指标CI: max 1nCI n λ-=-，这个值越大，不一致性越严重.对于一个n 阶矩阵，max n λ≥；引入随机一致性指标RI ，结果如下： n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10RI 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49结论：定义一致性比率CICR RI=，当0.1CR <时，通过一致性检验.可计算最大特征值 5.075λ=，max 5.07550.018141nCI n λ--===--，查表随机一致性指标 1.12RI =，0.0180.0160.11.12CI CR RI ===<，通过一致性检验，这里权向量(0.263,0.475,0.055,0.090,0.110)T w =，也就是矩阵对应的特征向量.4.组合权向量：记第二层（准则）对的一层（目标）的权向量(2)(2)(2)1(,...,)Tn w w w =，第三层对第二层各元素的权向量(3)(3)(3)1(,...,),1,2,...,T k k kn w w w k n ==，构造矩阵(3)(3)(3)1,...nW w w ⎡⎤=⎣⎦，则第三层对的一层的组合权向量(3)(3)(2)w W w =可求第三层（方案）对第二层（准则）各元素的权向量： 方案层对1c 成对比较矩阵 对2c 成对比较矩阵 …n c 1125121211152B ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦， 2111381313831B ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦， …n B第三层对第二层的计算结果：k 1 2 3 4 5 (2)w0.595 0.082 0.429 0.633 0.1660.263(3)w0.277 0.236 0.429 0.193 0.166 0.475k0.129 0.682 0.142 0.175 0.668 0.055λ 3.005 3.002 3 3.009 3 0.090kCI0.003 0.001 0 0.005 0 0.110k由以上计算可知都通过了一致性检验.P对目标的组合权重为：方案10.5950.2630.0820.4750.4290.0550.6330.0900.1660.110⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=0.300从而方案层对目标的组合权向量为：(0.300,0.246,0.456)T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-准则-方案），上层受下层影响，而层内各因素基本相互独立.2）构造成对比较阵用成对比较法和19尺度，构造各层对上一层每一因素的对比较阵.3）计算权向量并做一致性检验对每一成对比较矩阵计算最大特征值和特征向量，并作一致性检验，若通过，则特征向量为权向量.4）计算组合权向量组合权向量可作为决策的定量依据.二层次分析法的广泛应用应用领域：经济计划与管理，能源政策和分配，人才选拔和评价，生产决策，交通运输，科研选题，产业结构，教育，医疗，环境，军事等.处理问题类型：决策，评价，分析，预测等.建立层次分析结构模型是关键一步，要有主要决策层参入.构造成对比矩阵是数量依据，应由经验丰富，判断力强的专家给出。

基于层次分析法的旅游景点选择应用【摘要】本文探讨了基于层次分析法的旅游景点选择应用。

首先介绍了层次分析法的原理，该方法通过比较不同因素之间的重要性来进行决策。

然后探讨了旅游景点选择的重要性，指出了选择合适的景点对旅行体验的影响。

接着通过应用案例分析，说明了如何利用层次分析法进行景点选择。

同时也探讨了该方法的优势和局限性，以及决策者在选择景点时需要考虑的因素。

最后总结了基于层次分析法的旅游景点选择的有效性，并展望了未来发展的潜力。

通过本文的分析，可以帮助旅行者更科学地选择旅游景点，提升旅行体验。

【关键词】层次分析法、旅游景点选择、应用案例、优势、局限性、决策者、有效性、未来发展1. 引言1.1 基于层次分析法的旅游景点选择应用基于层次分析法的旅游景点选择应用是一种结构化的决策方法，通过分层的方式对不同因素进行比较和评估，从而帮助决策者更加科学地确定最适合的旅游景点。

随着旅游业的快速发展，游客对于旅游景点的选择变得越来越重要，因此利用层次分析法来帮助做出更加准确的决策具有重要意义。

通过层次分析法，决策者可以将各个景点的各项因素进行量化和比较，包括景点的交通便利程度、风景质量、服务水平、文化内涵等方面。

在这个过程中，决策者会更加清晰地了解各个因素之间的关系和重要性，从而有针对性地选择最适合自己需求的旅游景点。

基于层次分析法的旅游景点选择应用可以有效帮助决策者更加客观地进行决策，避免主观偏见和随意选择的情况发生，提高选择的准确性和满意度。

这种决策方法在旅游业中具有广泛的应用前景，并将为旅游者提供更好的旅游体验。

2. 正文2.1 层次分析法的原理层次分析法是一种定性与定量相结合的决策方法，用于解决复杂多层次问题。

其原理是将一个复杂的问题层层分解成若干个层次，然后通过比较不同层次之间的相对重要性，最终确定最优解决方案。

层次分析法的原理包括构建层次结构、建立判断矩阵、计算权重、一致性检验等步骤。

决策问题被分解成若干个层次，从总目标到具体措施逐级细化。

利用层次分析法对旅游地选择一、问题提出假期到了，同学们准备外出旅行。

现打算选择三个地方作为目的地：有P1（新疆）P2（西藏）P3（内蒙）三个个可供选择地点，影响其做出选择的因素有：有景色、费用、居住、饮食、旅途5个因素。

请为他们选择最优的选择方案。

二、模型假设1．假设同学们以正常的心态旅游。

2．当旅游城市的距离较大时，时间可能比较长，这时，同学们为了协调时间并达到总费用最少，可以选择不同的交通工具，改变旅游时间，从而改变总费用。

当旅游城市距离较少时，时间比较短，假设与一个时段相比可忽略不计，则可以看成当时出发当时可到的情况。

3．假设飞机，火车正常运行，旅行费用只与旅游路线、时间及交通工具有关。

4．假设乘坐交通工具选用飞机时两城市之间的距离按直线距离代替；三、模型建立利用层次分析法构造层次分析模型：四、模型求解通过相互比较准确层五个因素对最上层选择旅游地的影响，设景色为B1，费用B2，居住B3，饮食B4，旅游B5.设它们的权重分别为：B1=5,B2=7,B3=1,B4=1,B5=3.参照T.L.Saaty的比例九标度法给出各层次的两两判断矩阵(见表1)同学们对给出方案层的判断矩阵相同，都是如下结果（见表2，表3，表4）表3 就同学们提出的三个方案在费用上的两两判断矩阵=3.0007 CI=0.003 CR= 0.005 表4 同学们就提出的三个方案在住宿方面的两两判断矩λ=3.013 CI=0.0065 CR=0.011 表5 同学们就提出的三个方案在饮食方面的两两判断矩= 3.023 CI=0.004 CR=0.007表6 同学们就提出的三个方案在旅途方面的两两判断矩=3.013 CI=0.0065 CR=0.011五、模型分析层次单排序及一致性检验 根据层次分析法的计算步骤，必须对以上的六个表的两两判断矩阵进行层次单排序，计算各自的权重系数，并对它们逐个进行一致性检验。

下面只列出表1中B 矩阵的计算步骤。

旅游行业中的目的地选择模型随着人们生活水平的提高和旅游意识的增强，旅游行业发展迅猛，市场竞争激烈。

在众多旅游目的地中，游客如何选择适合自己的目的地成为一个重要问题。

为了解决这个问题，旅游行业中出现了一些目的地选择模型，帮助游客合理、科学地做出选择。

本文将介绍几种常见的旅游目的地选择模型。

1. 层次分析法（AHP）层次分析法是一种经典的目的地选择模型，它将各种选择因素按照重要性进行排序。

首先，需要明确旅游目的，比如休闲度假、文化体验等。

然后，选择几个重要的因素，比如交通便利程度、自然风景、旅游设施等，并给这些因素分配权重。

接下来，将选择的旅游目的地与这些因素进行比较，得出最适合的目的地。

层次分析法在旅游行业中应用广泛，它能够帮助游客根据自己的需求和偏好，选择最符合的目的地。

2. 旅游意向模型旅游意向模型是一种基于心理学和行为学原理的目的地选择模型。

根据游客的个性、态度和态度等方面的差异，将游客划分为不同的类别，然后根据不同类别的游客的旅游意向来选择目的地。

比如，有些人喜欢寻求刺激和冒险，他们更倾向于选择自然风景优美、具有挑战性的目的地；而有些人则偏向于享受安逸和放松，他们更愿意选择能够提供高品质服务的目的地。

通过分析游客的意向，旅游行业可以更加精准地为游客推荐目的地，提高满意度。

3. 聚类分析模型聚类分析模型是一种将游客按照相似性进行分组的目的地选择模型。

通过对游客的个人特征、偏好和行为进行分析，将游客分成若干个类别。

然后，根据不同类别的游客选择的目的地进行统计和分析，找出共同特征较大的游客类别，为这些类别的游客推荐相似的目的地。

聚类分析模型能够帮助游客找到与自己兴趣相同的游客，分享旅游经验和目的地选择建议，提高旅游的互动性和乐趣。

4. 网络推荐系统随着互联网的发展，网络推荐系统在旅游行业中得到了广泛应用。

网络推荐系统通过分析用户的历史行为和偏好，在众多目的地中为用户推荐最适合的目的地。

通过用户的点击、浏览和购买等行为数据，系统能够了解用户的兴趣和需求，并根据用户的特点为其个性化推荐。