数学建模之层次分析法
- 格式:doc
- 大小:262.50 KB
- 文档页数:5
危害性分级模型的建立与求解1.基于层次分析模型对恐怖袭击事件危害性指标建立层次结构模型考虑到恐怖袭击事件的危害性、人员伤亡、经济损失、发生的时机、地域、针对的对象等等诸多因素有关,在构建指标体系时,无法全部考虑到所有指标,因此本文采用层次分析模型,以定性和定量相结合的方法处理指标。
根据上述分析可知, 影响恐怖事件危险性级别的因素有很多,但是,在构建综合评价指标体系时,很难一次性考虑全部细节,此时可以将问题分解成多个层次,而每个层次又包含多个要素,依据大系统理论的分解协调原理,由粗到细,从全局到局部地逐步深入分析,把危险性级别评价的诸多影响因素条理化、层次化,从而建立一个递阶层次分析模型具体的层次分析模型如图1所示。
通过附件1对所有数据指标分析,建立系统的递阶层次结构,第一层为目标层分为5大类,第二层为准则层,第三层为子准则层,第四层为方案层。
其结果目标层准则层子准则层方案层恐怖袭击危害性指标响应级别人员伤亡死亡人数级别1级别2级别3级别4级别5受伤人数被绑人数经济损失损失程度1损失程度2损失程度3损失程度4攻击类型攻击设施攻击个人攻击群体武器类型无杀伤力中小型杀伤力攻击设施1.2 构造成对比较矩阵上一层因素的同一层诸因素,用成对比较法和1~9比较尺度构建成对比较矩阵[1],直到最底层。
表2 标度------比较尺度解释标度 定义1 因素i 与因素j 相同重要 3 因素i 比因素j 稍重要 5 因素i 比因素j 较重要 7 因素i 比因素j 非常重要 9 因素i 比因素j 绝对重要2,4,6,8因素i 与因素j 的重要性的比值介于上述两个相邻等级之间倒数1,1/2,1/3,1/4,1/5,1/6,1/7,1/8,1/9因素j 与因素i 比较得到判断值为ij a 的互反数,ijji a a 1=1=ii a设要素为i F ,j F ;当i F 与j F 相比同等重要,有ij R =1 ;当i F 与j F 相比略为重要,有ij R =3/1 ;当i F 与j F 相比相当重要,有ij R =5/1 ;当i F 与j F 相比明显重要,有ij R =7/1 ;当i F 与j F 相比绝对重要,有ij R =9/1。
层次分析法一、分析模型和一般步骤二、建立层次结构模型三、构造成对比较矩阵四、作一致性检验五、层次总排序及决策一.层次分析模型和一般步骤层次分析法是一种定性与定量分析相结合的多因素决策分析方法。
这种方法将决策者的经验判断给于数量化,在目标因素结构复杂且缺乏必要数据的情况下使用更为方便,因而在实践中得到广泛应用。
层次分析的四个基本步骤:(1)在确定决策的目标后,对影响目标决策的因素进行分类, 建立一个多层次结构;(2)比较同一层次中各因素关于上一层次的同一个因素的相对重要性,构造成对比较矩阵;(3)通过计算,检验成对比较矩阵的一致性,必要时对成对比较矩阵进行修改,以达到可以接受的一致性;(4)在符合一致性检验的前提下,计算与成对比较矩阵最大特征值相对应的特征向量,确定每个因素对上一层次该因素的权重;计算各因素对于系统目标的总排序权重并决策。
建立层次结构模型将问题包含的因素分层:最高层(解决问题的目的);中间层(实现总目标而采取的各种措施、必须考虑的准则等。
也可称策略层、约束层、准则层等);最低层(用于解决问题的各种措施、方案等)。
把各种所要考虑的因素放在适当的层次内。
用层次结构图清晰地表达这些因素的关系。
〔例1〕购物模型某一个顾客选购电视机时,对市场正在出售的四种电视机考虑了八项准则作为评估依据,建立层次分析模型如下:例2〕选拔干部模型对三个干部候选人二、厶、宀,按选拔干部的五个标准:品德、才能、资历、年龄和群众关系,构成如下层次分析模型:假设有三个干部候选人二、厶、宀,按选拔干部的五个标准:品德,才能,资历,年龄和群众关系,构成如下层次分析模型例3〕评选优秀学校某地区有三个学校,现在要全面考察评出一个优秀学校。
主要考虑以下几个因素:(1)教师队伍(包括平均学历和年龄结构)(2) 教学设施(3) 教学工作(包括课堂教学,课外活动,统考成绩和教学 管理) (4) 文体活动三、构造成对比较矩阵比较第i 个元素与第j 个元素相对上一层某个因素的重要性时,使用数量化的相对权重、来描述。
数学建模——层次分析法层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是一种用于复杂决策和评估问题的定量方法,旨在帮助决策者在多个准则和选项之间进行权衡和选择。
该方法由美国学者Thomas L. Saaty于1970年代初提出,已经广泛应用于管理、工程、经济学、环境科学等领域。
方法步骤:1.建立层次结构:将复杂的决策问题分解为不同层次的因素和准则,形成层次结构。
层次结构包括目标层、准则层和选择层。
2.创建比较矩阵:对每个层次内的准则和选择进行两两比较,确定它们之间的相对重要性。
使用尺度来表示两者之间的相对优先级,通常是1到9之间的数值。
3.计算权重:通过计算比较矩阵的特征向量,得出每个准则和选择的权重。
特征向量反映了每个准则和选择对目标的贡献程度。
4.一致性检验:检查比较矩阵的一致性,确保所做的两两比较是合理的。
如果比较矩阵不够一致,需要进行调整。
5.计算综合得分:将每个选择的权重与其所属准则的权重相乘,得出每个选择的综合得分。
综合得分反映了每个选择在整体目标中的重要性。
6.做出决策:根据综合得分,确定最佳选择。
较高的综合得分通常意味着更优选。
示例:选择旅游目的地假设你想选择一个旅游目的地,考虑了三个因素:景色美丽度、文化体验和交通便利性。
你将这三个因素作为准则,然后列出了三个潜在的旅游目的地:A、B 和C。
步骤:1.建立层次结构:2.目标层:选择最佳旅游目的地3.准则层:景色美丽度、文化体验、交通便利性4.选择层:A、B、C5.创建比较矩阵:比较准则之间的相对重要性,如景色美丽度相对于文化体验的比较,以及文化体验相对于交通便利性的比较。
使用1到9的尺度,表明一个因素比另一个因素重要多少。
6.计算权重:计算每个准则和每个选择的权重,使用特征向量法。
7.一致性检验:检查比较矩阵的一致性。
如果一致性不够,可能需要重新考虑比较。
8.计算综合得分:将每个选择的权重与其所属准则的权重相乘,得出每个选择的综合得分。
数学建模第三讲层次分析法在数学建模的领域中,层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称 AHP)是一种相当实用且重要的决策方法。
它能够帮助我们在面对复杂的多准则决策问题时,做出更为合理、科学的决策。
那么,什么是层次分析法呢?简单来说,层次分析法就是把一个复杂的问题分解成若干个层次,通过两两比较的方式,确定各层次元素之间的相对重要性,最后综合这些比较结果,得出最终的决策方案。
比如说,我们要选择一个旅游目的地。
这时候,可能会考虑多个因素,比如景点吸引力、交通便利性、住宿条件、餐饮质量、费用等等。
这些因素就构成了不同的层次。
然后,我们会对每个因素进行两两比较,比如景点吸引力比交通便利性更重要吗?重要多少?通过这样的比较,我们就能给每个因素赋予一个相对的权重。
为了更清楚地理解层次分析法,我们来看看它的具体步骤。
第一步,建立层次结构模型。
这是层次分析法的基础。
我们需要把问题分解成目标层、准则层和方案层。
目标层就是我们最终要实现的目标,比如选择最佳的旅游目的地。
准则层就是影响目标实现的各种因素,像前面提到的景点吸引力、交通便利性等等。
方案层就是我们可以选择的具体方案,比如去三亚、去桂林、去丽江等等。
第二步,构造判断矩阵。
在这一步,我们要对同一层次的元素进行两两比较,比较它们对于上一层某个元素的重要性。
比较的结果通常用 1 9 标度法来表示。
比如说,如果因素 A 比因素 B 稍微重要,就给A 对B 的比较值赋 3;如果 A 比 B 明显重要,就赋 5;如果 A 比 B 极端重要,就赋 9。
反过来,如果 B 比 A 稍微重要,就给 B 对 A 的比较值赋 1/3,以此类推。
第三步,计算权重向量并进行一致性检验。
通过数学方法,比如特征根法,计算出每个判断矩阵的最大特征值和对应的特征向量。
这个特征向量就是我们所需要的权重向量。
但是,为了确保我们的判断是合理的,还需要进行一致性检验。
如果一致性比率小于 01,就认为判断矩阵的一致性是可以接受的;否则,就需要重新调整判断矩阵。
用层次分析法评选优秀学生一.实验目的运用层次分析法,建立指标评价体系,得到学生的层次结构模型,然后构造判断矩阵,求得各项子指标的权重,最后给出大学生综合评价得分计算公式并进行实证分析,为优秀大学生的评选提出客观公正,科学合理的评价方法。
二.实验内容4.用层次分析法解决一两个实际问题;(1)学校评选优秀学生或优秀班级,试给出若干准则,构造层次结构模型。
可分为相对评价和绝对评价两种情况讨论。
解:层次分析发法基本步骤:建立一套客观公正、科学合理的素质评价体系,对于优秀大学生的评选是至关重要的。
在此我们运用层次分析法(AHP),以德、智、体三个方面作为大学生综合评价的一级评价指标,每个指标给出相应的二级子指标以与三级指标,然后构造判断矩阵,得到各个子指标的权重,结合现行的大学生评分准则,算出各项子指标的得分,将这些得分进行加权求和得到大学生综合评价得分,根据分配名额按总分排序即可选出优秀大学生。
大学生各项素质的指标体系。
如下表所示:目标层第一准则层第二准则层设评价指标共有n 个,为1x ,2x ..... n x 。
它们对最高层的权系数分别为1w ,2w , ... n w ,于是建立综合评价模型为:解决此类问题关键就是确定权系数,层次分析法给出了确定它们的量化过程,其步骤具体如下: 确定评价指标集 P=(1P ,2P ,3P )建立两两比较的逆对称判断矩阵从1x ,2x .....n x 中任取i x 与jx ,令=ij a i x /jx ,比较它们对上一层某个因素的重要性时。
若=ij a 1,认为i x 与jx 对上一层因素的重要性相同; 若=ij a =3,认为i x 比jx 对上一层因素的重要性略大;若=ij a 5,认为i x 比j x 对上一层因素的重要性大; 若=ij a 7,认为i x 比jx 对上一层因素的重要性大很多;若=ij a 9,认为i x 对上一层因素的重要性远远大于jx ;若=ij a 2n ,n=1,2,3,4,元素 i x 与jx 的重要性介于=ij a 2n − 1与=ij a2n + 1之间; 用已知所有的i x /jx ,i ,j =1,2 ... n ,建立n 阶方阵P=n m j i x x ⨯)/(,矩阵P 的第i 行与第j 列元素为i x /j x ,而矩阵P 的第j 行与第i 列元素为j x/i x ,它们是互为倒数的,而对角线元素是1。
层次分析法
层次分析法就是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。
该方法将定量分析与定性分析结合起来,用决策者的经验判断各衡量目标能否实现的标准之间的相对重要程度,并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数,利用权数求出各方案的优劣次序,比较有效地应用于那些难以用定量方法解决的课题。
缺点:
(1)层次分析法的主观性太强,模型的搭建,判断矩阵的输入都就是决策者的主观判断,往往会因为决策者的考虑不周、顾此失彼而造成失误。
(2)层次分析法模型的内部结构太过理想化,完全分离、彼此独立的层次结构在实践中很难做到。
(5)层次分析法只能从给定的决策方案中去选择,而不能给出新的、更优的策略。
1、模型的应用
用于解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析。
(1)公司选拔人员,
(2)旅游地点的选取,
(3)产品的购买等,
(4)船舶投资决策问题(下载文档),
(5)煤矿安全研究,
(6)城市灾害应急能力,
(7)油库安全性评价,
(8)交通安全评价等。
2、步骤
①建立层次结构模型
首先明确决策目标,再将各个因素按不同的属性从上至下搭建出一个有层次的结构模型,模型如下图所示。
准则层
目标层
方案层
目标层:表示解决问题的目的,即层次分析要达到的总目标。
通常只有一个总目标。
准则层:表示采取某种措施、政策、方案等实现预定总目标所涉及的中间环节。
方案层:表示将选用的解决问题的各种措施、政策、方案等。
通常有几个方案可选。
注意:
(1)任一元素属于且仅属于一个层次;任一元素仅受相邻的上层元素的支配,并不就是任一元素与下层元素都有联系;
(2)虽然对准则层中每层元素数目没有明确限制,但通常情况下每层元素数最好不要超过 9 个。
这就是因为,心理学研究表明,只有一组事物在 9 个以内,普通人对其属性进行判别时才较为清楚。
当同一层次元素数多于 9 个时,决策者对两两重要性判断可能会出现逻辑错误的概率加大,此时可以通过增加层数,来减少同一层的元素数。
②构造判断(成对比较)矩阵
以任意一个上一层的元素为准则,对其支配的下层各因素之间进行两两比较。
得到判断矩阵,再求出各元素的权重。
ij a 重要程度的衡量用Santy 的1—9标度方法给出。
即
设各元素C 1,C 2,… , C n 对目标O 两两比较后的重要性
,(),ij i j ij n n a C A a ⨯==0,1ij ji ij a a a >=,则得到比较矩阵
1111⎛⎫
⎪= ⎪ ⎪⎝⎭
K M O
M L
n m mn a a A a
a ③层次单排序及其一致性检验
对判断矩阵A,用w 表示一非零向量,计算满足:Aw nw =,即()0p nI w -= 的特征值与特征向量。
由ik ij jk a a a =⨯得矩阵A 的秩为1,所以A 仅有一个非零特征值。
由A 的特征值之与即A 的主对角线元素之与为n,得到n 就是A 的唯一非
零特征值,A 的特征值满足的关系为:
max max 0,,()i i n λλλλ==≠
因为只有判断矩阵A 有完全一致性时,max n λ=才能满足。
所以我们对判断矩阵的一致性进行检验。
用CI 作为一致性指标,CI=0,有完全的一致性,CI 接近于0,有满意的一致性,CI 越大,不一致程度越严重。
但仅仅用CI 的值作为衡量判断矩阵A 的一致性检验标准就是不准确的,因此,引进平均随机一致性指标RI 检验成对比较阵A 就是否具有满意的一致性。
用CR 作为判断矩阵的一致性比例,/CR CI RI =。
当0.1CR <时,认为判断矩阵具有满意的一致性;当0.1CR ≥时,认为判断矩阵不具有基本满意一致性。
若矩阵A 不具有满意的一致性,则需要对判断矩阵进行修改。
即求得特征向量w 后,将
/(,1,2,,)i j w w i j n =L 的值按照第i 行第j 列的位置进行排序,构造新的判断矩阵
与原判断矩阵对应位置相比较,差值的绝对值最大者为要修改的数据。
④层次总排序及其一致性检验
上边已得出一组元素对其上一层中某元素的权重向量。
我们需要从最高层次到最低层次依次计算,若某一层A 层m 个元素的层次总排序权重分别为
12,,,m a a a L ,其下层B 层有n 个元素,它们相对于j A 的层次单排序权重为分别就是1,,j nj b b L (i B 与j A 没有关联时,0ij b =),则得到B 层各个元素对决策目标的权重,即B 层各个元素的层次总排序权重i b 为:
1
,(1,2,,)m
i ij j j b b a i n ===∑L
由上一步求得单排序一致性指标()(1,,)CI j j m =L ,,相应的平均随机一致性指标()RI j ,则B 层总排序的随机一致性比例为
1
1
()
()
m
j
j
m
j
j
CI j a
CR
RI j a
=
=
=
∑
∑
当0.10
CR<时,认为层次总排序结果具有较满意的一致性并接受该分析结果。
例题:挑选合适的工作。
经双方恳谈,已有三个单位表示愿意录用某毕业生。
该生要如何选择工作?
模型的建立
我们根据已有信息建立了一个层次结构模型,如下图所示。
工作满意程度
研
究
课
题
发
展
前
景
待
遇
同
事
情
况
地
理
位
置
单
位
名
气
工作1工作2工作3
目标层A
准则层B
方案层C
模型的求解
准则层的判断矩阵如表1所示。
表1
方案层的判断矩阵如表2所示。
表2
层次总排序如表3所示。
表3
由层次总排序权值得出,该生最满意的工作就是工作1。