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层次分析法及实例分析(应急能力)

层次分析法及实例分析(应急能力)
层次分析法及实例分析(应急能力)

应急能力与层次分析法

评价指标体系完善后,就需要准确的确定体系各个指标对评价目标的影响能力,即计算各个指标的权重值,权重值就是指标影响力的量化数值,指标之间相对的重要程度,指标权重确定的是否准确会直接影响评价结果[50]。现阶段计算指标权重的方法主要有两种,一种是主观赋权法,专家可以根据实际问题,自己的经验判断得到原始数据,准确的确定各个指标系数排序,例如层次分析法(AHP),另一种是客观赋权法,由指标评价中获得的实际数据形成原始数据,例如主成分分析方法(PCA)。

本文选用层次分析法计算天然气净化厂突发事件应急能力评价指标的权重,层次分析法是目前使用最为广泛的一种确定指标权重的数学方法,该方法应用线性代数中矩阵的求解方法,具体计算过程为构造两两判断矩阵,求解该矩阵的特征值,选取最大特征值进行一致性检验,通过检验后,解得最大特征值的特征向量,即为该层元素相对于上一层某元素的重要度,通常结果需要归一化处理,进而计算出对总目标的权重,根据最大隶属度原则,权重最大者即为优选方案。

实践证明,层次分析法能够准确的确定指标的权重,它由于具有坚实的理论基础,完善的方法体系深受学者和专家的欢迎,并在实践应用中不断的改进,建立了多样的变形方法,适用于所建指标体系结构复杂又缺乏原始数据的决策当中。

在应急管理评价研究方面,随着全球各类突发事件的频繁发生,给社会和国家造成巨大的灾难和严重的后果,国内外的专家和学者表现出了高度重视,纷纷从各自的研究领域出发,对突发事件的应急管理进行研究,极大的促进了应急能力评价方面的发展。国外主要是在国家和政府层面上对应急能力评价进行了研究,多集中在评估体系建设方面,本本主要介绍美国、日本和澳大利亚三个国家在应急能力评价方面的研究现状。

(1)美国应急能力评价

美国是世界上第一个对突发事件的防灾能力进行评估的国家。早在上个世纪九十年代末,美国的两大应急管理机构联邦应急管理局(FEMA)和国家应急管理协会(NEMA)相互合作共同建立了一套应急准备能力评估标准,标准简称为CAR,这套应急评估系统使用十分广泛,几乎没有地域限制,当时美国的56个州都应用此系统对其应急能力进行了评估,美国的财务部门也依据CAR这套评估系统,可以合理的向地方政府提供发放应急救援物资。

这套评估系统中防灾能力评价指标体系是由13项一级指标、209项二级指标和1014项三级指标组成的评价体系,具体来讲,13个一级指标分别是是法律法规、风险分析、风险控制、物资管理、编制应急预案、指挥协调、通讯和预警、

过程管理、应急指挥中心设备设施、训练、演练改进活动、风险交流、公众教育和宣传、资金管理。

在指标的具体评分标准方面,主要划分有三个等级,3分表示完全满足指标代表的内容,2分表示一般情况下,基本上能满足指标代表的内容,1分表示需要该地方需采取措施才能满足指标代表的内容,N/A表示该评价方法不适用该地方的实际情况,所有的指标采取的取值标准都相同。

在对评价结果数据处理方面,如果得分为1~1.5表示该地方需要加强努力才能达到标准要求,1.5~2.5表示大致满足要求,2.5~3分表示能够满足要求,只需保持现状即可。

在2000年时,美国应急管理局FEMA将该评估体系进行修正,将部分指标进行了修改,具体将指标“演习”改为“演习评价和改进措施”,添加了“危机沟通”等指标,最终将评价体系精化为13个一级指标、104个二级指标和453个三级指标。修正后的指标体系同样适用于美国各个州和地方的应急能力评价。作为最早建立的评估体系,这套标准受到全球各国学者和专家借鉴,结合自己的行业特点,进行应急能力评价研究。

RobertL.Bishop等从消防学的角度出发,通过对应急资源需求量的计算和比较,进而对整个消防系统进行评估;MohanR.Akellaa等[建立评价模型对应急管理中的通讯保障进行了评估;https://www.wendangku.net/doc/1c5205339.html,rson和EvelynA.Francn对车辆自动选址系统的派遣策略进行了评估,并提出了改进建议;ThedoreS.G1ickman和Erhan Erkut通过对铁路战场的有害因素进行了风险评价,建立相应的应急评价指标体系。

对国外而言,我们国家对突发事件应急能力评估的研究的较少,突发事件应急管理在我国学科中还属于比较新的概念,我们国家主要是在经历了“非典”疫情之后开始关注应急管理,应急理论研究还不够深入,研究工作刚刚起步,在应急能力评价方面与发达国家存在明显的差距,对生产经营单位的应急能力评价更是研究甚少,总结研究文献,主要由以下研究成果。

2000年中国地震局和唐山市人民政府联合致力于应急管理研究;在河北省店山市,由国内五家灾害研究单位召开了应急管理能力研讨会,研究城市灾害的应急管理能力。

中国安全生产科学研究院邓云峰等人在进行应急能力相关科技项目研究时,提出了城市突发事件应急能力评价体系,该评价体系能够全面代表我国城市应急能力管理的各个方面,具体包括法制基础等18个一级指标,76个二级指标和405项三级指标。

台湾应急管理相关学者借鉴美国和日本在灾害应急评估中的经验,结合自己

目前的研究成果建立了中央灾害防救业务主管机构绩效评估框架和地方政府绩效评估体系,如图1.1,在指标权重确定方面,应用调查问卷和层次分析法得出了各个指标的权重系数。

应急准备是企业应急管理重要内容,是应急管理的基础工作,在突发事件来临之前,净化厂充分的应急预防与准备能够最大限度的减少事故损失,本文一级指标中的预防与应急准备主要包括危险识别与控制、应急预案、应急保障、应急演练和应急培训五个方面内容。

(1)危险识别与控制

危险源辨识与控制是安全领域中的两大核心理念,是保障企业安全生产的前提,也是应急预案的重要内容,要预防和控制天然气净化厂突发事件,关键在于发现和辨识厂内厂外各个方面的隐患,然后采取措施,将其消除,达到安全的目的。危险识别与控制主要包括危险识别与危险控制两大管理职能。

①危险识别

天然气净化厂是高危单位,存在重大危险源,厂区开展危险源辨识,并且分析发生事故的可能性和严重程度,将重大危险源、特种设备等危险及时的控制,有利于企业的应急管理,降低了突发事件发生的可能性和严重性,体现了我国生产中“安全第一,预防为主”的原则,常用的危险源辨识的方法有两大类,第一类是直观经验分析方法,具体包括经验法、类比方法;第二类系统安全的辨识方法,具体包括安全检查表法,预先危险性分析、故障类型及影响分析、事故树分析、事件数分析、因果分析法等。

②危险控制

危险控制就是采取合理的措施和方法将危险控制在能够掌控的范围之内,使系统达到安全的状态,天然气净化厂采用科学的方法辨识出了厂区危险源,为了防止突发事件的发生,就要采取措施将其控制。净化厂对此方面内容的评价主要是看对于厂区的危险是否在采取了技术上和管理上的措施,采取的措施是否足以去控制厂区的危险源,即控制危险源的程度。

(2)应急预案

应急预案是应急响应过程中的行动指南,指导整个应急救援的过程,在突发事件发生时,救援队伍按照应急预案能够明确自己的职责和任务,及时、有效、高效的进行应急救援活动,极大地提高了应急处置效率,真正的实现有备无患,未雨绸缪。本文对此方面的评估主要包括应急预案体系的完整性、预案本身内容全面性、预案可操作性和评审与修订四个方面。

①应急预案体系完整性

相关法律法规中明确要求生产经营单位的应急预案应该形成体系,文中已经

阐述了应急预案的重要性,预案体系完整性就是要求针对净化厂可能发生的突发事件是否具有相应的应急预案,文章第二章第三节对净化厂的应急预案进行了详细的分析,针对净化厂给出应急预案体系的参照表,对该指标的评价主要是净化厂现有的应急预案是否全面。

②内容全面性

2013年修订的应急预案编制导则中对各类应急预案的内容进行了详细的规定,文章中第二章第三节对应急预案内容进行了详细分析,对该指标的评价主要是根据编制导则的而要求,检查预案要素是否齐全,要素中的内容是否全面。

③预案可操作性

预案的可操作性就应急预案指导现实救援的能力,法律要规定求生产经营单位必须根据企业的实际状况编制相应的应急预案,作为应急行动的指南,明确突发事件发生整个过程中各个组织、机构和人员职责和任务,作为一个文本切实可行的去指导应急救援过程,与实际的紧密结合,现实可操作性强,防止与现实脱节现象,对该指标的评价主要是看应急演练和应急处置过程后人员对该预案的评价。

④评审与修订

评审与修订就是对净化厂应急预案存在的问题提出改进措施,按照规定要求生产经营单位应急演练之后和突发事件应急处置之后对预案进行评审,一般情况下,时隔三年对预案修订一次,应急预案的评审方法主要有两种,一是形式评审,二是要素评审,对该指标的评价主要是看净化厂是否按照规定对本厂应急预案进行评审与修订。

(3)应急保障

俗话说“巧妇难为无米之炊”,没有充分应急保障的应急响应和救援一般都会以失败而告终,经过文献研究和现状调研,净化厂应急保障主要包括资金保障、人力保障、物资保障和通讯保障四个方面,这四个方面作为基础保障,相辅相成共同保障应急救援过程的顺利实施。

①资金保障

资金保障是其他三项保障的基础,购买通讯设备、消防、医疗设备、建设应急救援队伍、善后现场的恢复等都需要一定的资金作为保障,净化厂财务部门必须建立专项应急资金台账,用专人监督资金的来用与使用情况,以此建立应急长效机制,主要的而应急资金主要包括:紧急费用资金、日常应急管理费用和储备物资费用。

②人力保障

人力资源是应急资源管理的核心,是应急救援活动的主体,是一切应急资源

的使用者,是应急信息的传递者,在对净化厂突发事件应急救援过程中,应急队伍通常包括不同行业的专兼职救援队伍,对该指标的评价主要是看净化厂应急救援队伍是否全面,救援队伍的能力是否能够达到要求。

③物资保障

一般来讲,在突发事件应对过程中使用到的物资都可以称应急物资,例如净化厂的消防设备和设施、医疗急救设备和药品、照明装备、应急电力设备、救生圈、救灾帐篷等,火灾事故中的消防车、水、沙和灭火剂等都属于应急物资,在应急救援过程中,不但要有足够的应急资源,还一定要实现快速、及时供应到位,1996年,国家民政部制定的《应急物资分类及产品目录》,包括13大类、57小类,对净化厂该指标的评价主要看物资种类是否最齐全、数量数否达到规定要求、物资的分类是否合理等。

④通讯保障

在应急的各项保障中最重要的就是通讯保障,通讯设施设备能够将应急信息及时、准确的传输出去,指挥中心依据现场信息做出准确的判断,极大的提高应急指挥的效率,净化厂常见的通讯设备有海事卫星电话、电台、对讲机、移动电话和广播车等。

(4)应急演练

生产经营单位进行应急演练,能够发现应急预案中存在的问题,进而完善应急预案内容、提高预案的针对性与可操作性,同时可以对突发事件所需要的物资、队伍、装备准备情况进行检查,增强了应急队伍、组织单位和参与单位之间的熟悉程度,分清各个组织之间的职责,节省应急处置时间,这样的准备工作极大地提高了应急管理的效率。

①应急演练方式

为了方便应急演练的组织管理、过程实施和经验交流,提高单位应急处置能力和演练效率,按照不同的分类方式将应急演练分为不同的演练方式,在本章第二章第三节中对净化厂应急演练进行了详细的分析,对该项指标的评价主要是看净化厂应急演练的方式选择是否合理,是不是进行了不同方式的应急演练。

②应急演练的频率

在实际应急管理的过程中,并不是演练的次数越好,如果演练的次数过多,会消耗大量的人力物力和资金,演练的次数过少,各方面又没得到锻炼,不利于应急处置,在对净化厂充分调研的基础上,建议净化厂结合实际情况做好应急演练,比如说对一些发生概率较大的事件演练频率要多于一些发生概率较小的事件,并做好响应的记录,对该项指标评价主要是看净化厂演练是否与预案结合,演练频率是否合理。

③演练实施过程

演练的实施过程就是对真实救援过程的模拟,是对演练方案扶助行动的过程,是整个演练程序的中心环节,一般情况下,应急演练的实施过程包括:演练前检查、演练前说明情况和动员、演练启动、演练执行、演练结束和现场点评。

④总结与改进

应急演练一方面是对预案的熟悉,另一方面就是要发现问题,在应急演练结束后,应急演练组织单位要尽快召开会议对这次演练总结改进,评估本次演练,对演练中暴露出来的问题,要讨论提出改进措施、提升计划,演练组织单位和参与单位按照计划中规定的要求,进行总结改进。

(5)应急培训

培训就是经验丰富的专家传授经验,培训对象学习的过程,应急培训的主要目的就是锻炼和提高应急队伍抢险救援、指导疏散群众、营救伤员、消除现场危害的能力,对该指标评价主要是对净化厂应急培训的记录进行审查,审查培训的频率、内容、方式和考核结果等。本文中净化厂应急培训的主要对象有现场救援人员、单位职员和对周边人员宣传和教育。

①救援人员培训

专业的应急救援队伍是应急力量的主力,其处置能力的大小直接决定着应急处置效率,通过对其应急培训,使救援主力对应急救援的各个程序非常熟悉,对救援设备熟练运用,在突发事件来临时,能够快速抢险、控制事态、消除危害,减少损失。

②单位员工培训

单位员工是企业生产经营活动的实施者,通过对单位员工培训,达到以下目的,第一,掌握应急救援相关知识,遇到突发情况能够自救,第二,企业员工对企业情况较为熟悉必要时能够配合专业的应急救援队伍,使应急损失达到最小。

③周边宣传教育

由于我国应急救援研究的而起步较晚,对公民的宣传教育不够,导致突发事件发生时,心理恐慌,无法面对,例如开县井喷时附近的村民由于缺乏必要的疏散常识,造成了严重的后果,通过对周边公民的宣传和教育,使自己具备在突发情况下具备自救、逃生能力,突发事件危害。

德尔菲法案例分析

德尔菲法案例分析 案例一:德尔菲法应用案列 某公司研制出一种新兴产品,现在市场上还没有相似产品出现,因此没有历史数据可以获得。公司需要对可能的销售量做出预测,以决定产量。于是该公司 成立专家小组,并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8位专家,预测全年可 能的销售量。8位专家提出个人判断,经过三次反馈得到结果如下表所示。 专家编 号 第一次判断第二次判断第三次判断 最低销售量最可能销 售量 最高销 售量 最低销 售量 最可能销 售量 最高销 售量 最低销售量 最可能销 售量 最高销售量 1 150 750 900 600 750 900 550 750 900 2 200 450 600 300 500 650 400 500 650 3 400 600 800 500 700 800 500 700 800 4 750 900 1500 600 750 1500 500 600 1250 5 100 200 350 220 400 500 300 500 600 6 300 500 750 300 500 750 300 600 750 7 250 300 400 250 400 500 400 500 600 8 260 300 500 350 400 600 370 410 610 平均数345 500 725 390 550 775 415 570 770 ?平均值预测: 在预测时,最终一次判断是综合前几次的反馈做出的,因此在预测时一般以最后一次判断为主。则如果按照8位专家第三次判断的平均值计算,则预测这个新产品的平均销售量为: (415+570+770)/3=585 ?加权平均预测: 将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均,则预测平均销售量为:570*0.5+415*0.2+770*0.3=599 ?中位数预测: 用中位数计算,可将第三次判断按预测值高低排列如下: 最低销售量: 300 370 400 500 550

层次分析法例题(1)

层次分析法在最优生鲜农产品流通中的应用 班级 (一)、建立递阶层次结构 目标层:最优生鲜农产品流通模式。 准则层:方案的影响因素有:c1自然属性、c2经济价值、c3基础设施、c5政府政策。 方案层:设三个方案分别为:A1农产品产地一产地批发市场一销地批发市场一消费者、A2农产品产地一产地批发市场一销地批发市场一农贸市场一消费者、A3农业合作社一第三方 物流企业一超市一消费者(本文假设农产品的生产地和销地不在同一个地区)。 。 目标层:G:最优生鲜农产品流通模式 自经基政 准则层:然济础府属价设政性值施策 方案层:A A2A3 1 图 3— 1 递阶层次结构 (二)、构造判断 (成对比较 )矩阵 所谓判断矩阵昰以矩阵的形式来表述每一层次中各要素相对其上层要素的相对重要程度。为

了使各因素之间进行两两比较得到量化的判断矩阵,引入1~9 的标度,见表 标度 a定义 ij 1i 因素与 j 因素同等重要 3i 因素比 j 因素略重要 5i 因素比 j 因素较重要 7i 因素比 j 因素非常重要 9i 因素比 j 因素绝对重要 2,4,6,8为以上判断之间的中间状态对应的标度值 倒数若 i因素与 j 因素比较,得到判断值为, a ji=1/a ij,a ii=1 为了构造判断矩阵,作者对 6 个专家进行了咨询,根据专家和作者的经验,四个准则下的两两比较矩阵分别为: G c1 c2 c3 c4 c1 A1 A2 A3c1c2c3c4 1853 1/811/21/6 1/5211/3 1/3631 A1A2A3 11/31/9 311/8 981

c2 A1 A2 A3 c3 A1 A2 A3 c4 A1 A2 A3 A1A2A3 139 1/318 1/91/81 A1A2A3 129 1/217 1/91/71 A1A2A3 11/31/9 311/7 971 (三)、层次单排序及其一致性检验 层次单排序就是把本层所有要素针对上一层某一要素,排出评比的次序,这种次序以相对的数值大小来表示。 对应于判断矩阵最大特征根λ max 的特征向量,经归一化 (使向量中各元素之和等于 1) 后记为W。 W的元素为同一层次因素对于上一层次因素某因素相对重要性的排序权值,这一过程 称为层次单排序。 能否确认层次单排序,需要进行一致性检验,所谓一致性检验是指对 A 确定不一致的允许范围。 由于λ连续的依赖于a ij,则λ比n大的越多,A的不一致性越严重。用最大特征值对 应的特征向量作为被比较因素对上层某因素影响程度的权向量,其不一致程度越大,引起的判断误差越大。因而可以用λ― n 数值的大小来衡量 A 的不一致程度。

层次分析法例题(1)

层次分析法在最优生鲜农产品流通中的应用 班级 (一)、建立递阶层次结构 目标层:最优生鲜农产品流通模式。 准则层:方案的影响因素有:1c 自然属性、2c 经济价值、3c 基础设施、5c 政府政策。 方案层:设三个方案分别为:1A 农产品产地一产地批发市场一销地批发市场一消费者、2A 农产品产地一产地批发市场一销地批发市场一农贸市场一消费者、3A 农业合作社一第三方物流企业一超市一消费者(本文假设农产品的生产地和销地不在同一个地区)。 。 目标层: 准则层: 方案层:

图3—1 递阶层次结构 (二)、构造判断(成对比较)矩阵 所谓判断矩阵昰以矩阵的形式来表述每一层次中各要素相对其上层要素的相对重要程度。为了使各因素之间进行两两比较得到量化的判断矩阵,引入1~9的标度,见表 为了构造判断矩阵,作者对6个专家进行了咨询,根据专家和作者的经验,四个准则下的两两比较矩阵分别为:

(三)、层次单排序及其一致性检验 层次单排序就是把本层所有要素针对上一层某一要素,排出评比的次序,这种次序以相对的数值大小来表示。 对应于判断矩阵最大特征根λmax 的特征向量,经归一化(使向量中各元素之和等于1)后记为W 。 W 的元素为同一层次因素对于上一层次因素某因素相对重要性的排序权值,这一过程称为层次单排序。 能否确认层次单排序,需要进行一致性检验,所谓一致性检验是指对A 确定不一致的允许范围。 由于λ 连续的依赖于ij a ,则λ 比n 大的越多,A 的不一致性越严重。用最大特征值对应的特征向量作为被比较因素对上层某因素影响程度的权向量,其不一致程度越大,引起的判断误差越大。因而可以用 λ―n 数值的大小来衡量 A 的不一致程度。 用一致性指标进行检验:max 1 n CI n λ-= -。其中max λ是比较矩阵的最大特征值,n 是比较矩 阵的阶数。CI 的值越小,判断矩阵越接近于完全一致。反之,判断矩阵偏离完全一致的程度越大。 (四)、层次总排序及其一致性检验 )0(273.0104.0056.0567.0092.1418.0224.0266.2222.0316.0353.0201 .0074.0105.0118.0121 .0037.0053.0059.0075 .0667.0526.0470.0603 .0136131121121113581 W A =??? ?? ?? ??????????→??? ? ? ?? ? ???????????→?????????????? ???????→?????????????? ?=归一化按行求和列向量归一化

层次分析法在人力资源管理方面的应用

层次分析法在人力资源管理方面的应用 作者:周红燕 入库时间:2005年7月1日 摘要:本文旨在应用层次分析法(AHP)对人力资源中的经常碰到的问题:岗位工资等级、绩效评估进行一个量化的分析,从而定义一个合理的薪酬水平,对员工做出公正的绩效评估,使员工觉得公平,使公司得到效率。 关键词:层次分析法、薪酬分析、决策变量、评判标准 1、什么是层次分析法 层次分析法(The analytic hierarchy process)简称AHP,是由Thomas L.Staaty 最先发明的用于解决包含多项标准时的复杂问题,在这个过程中,决策者需要判断各项评判标准的重要性、决策变量相对于评判标准的优先极。应用层次分析法可以给出各个标准的权重,各个决策变量相对于每项标准的优先级,量化决策变量,从而为决策提供依据。 层次分析法广泛地应用于设施规划、选址、决策等,笔者曾将之用于人力资源管理中的岗位薪酬分析,用这种方法对一个工厂的众多岗位的薪酬标准进行分析,从而定义出岗位工资,这对于薪酬分配的公平性具有很重要的意义。 层次分析法中有几个很重要的定义 决策变量(Decision variate):要进行判断进行取舍的参量 评判标准(Criteria):用以做为比较指标的参量 优先级(Preference):重要性 权重(weight):指定给某数字反映其重要性的系数 2、案例: 在一个工厂里,有一百多个岗位,这些岗位复杂程度各不相同,工作的环境各不一样,一个合理的岗位工资分配制度对于提高员工满意度、体现人力资源的公平性具有非常重要的作用,而该工厂所处的行业比较特殊,没有可以借鉴的经验,必须由该工厂对自已的岗位工资水平进行合理地定义。 现已知社会的平均工资水平,该公司决定比社会平均工资水平高10%做为公司总的基数,如何对工厂内部各个岗位的工资基数进行分配,这是该文章要解决的问题。

层次分析法例题(1)

层次分析法在最优生鲜农产品流通中的应用 班级 (一)、建立递阶层次结构 目标层:最优生鲜农产品流通模式。 准则层:方案的影响因素有:1c 自然属性、2c 经济价值、3c 基础设施、5c 政府政策。 方案层:设三个方案分别为:1A 农产品产地一产地批发市场一销地批发市场一消费者、2A 农产品产地一产地批发市场一销地批发市场一农贸市场一消费者、3A 农业合作社一第三方物流企业一超市一消费者(本文假设农产品的生产地和销地不在同一个地区)。 。 图3—1 递阶层次结构 (二)、构造判断(成对比较)矩阵 所谓判断矩阵昰以矩阵的形式来表述每一层次中各要素相对其上层要素的相对重要程度。为 目标层: 准则层: 方案层:

了使各因素之间进行两两比较得到量化的判断矩阵,引入1~9的标度,见表 为了构造判断矩阵,作者对6个专家进行了咨询,根据专家和作者的经验,四个准则下的两两比较矩阵分别为:

(三)、层次单排序及其一致性检验 层次单排序就是把本层所有要素针对上一层某一要素,排出评比的次序,这种次序以相对的数值大小来表示。 对应于判断矩阵最大特征根λmax的特征向量,经归一化(使向量中各元素之和等于1)后记为W。 W的元素为同一层次因素对于上一层次因素某因素相对重要性的排序权值,这一过程称为层次单排序。 能否确认层次单排序,需要进行一致性检验,所谓一致性检验是指对A确定不一致的允许范围。 a,则λ比n 大的越多,A 的不一致性越严重。用最大特征值对由于λ连续的依赖于 ij 应的特征向量作为被比较因素对上层某因素影响程度的权向量,其不一致程度越大,引起的判断误差越大。因而可以用λ―n数值的大小来衡量 A 的不一致程度。

层次分析法的应用实例

第二节 层次分析法的应用实例 层次分析法在解决定量与定性复杂问题时,由于方法的简单性、直观性,同时在解决各种领域的实际问题时又显示其有效性和可行性,因而深受广大工程技术人员和应用数学工作者的欢迎而被广泛采用。下面我们举例说明它的实用性。 设某港务局要改善一条河道的过河运输条件,要确定是否建立桥梁或隧道以代替现在的轮渡。 此问题可得到两个层次结构:过河效益层次结构和过河代价层次结构;由图5-3(a)和(b)分别表示。 例 过河的代价与效益分析。 (a) 过河效益层次结构 (b) 过河代价层次结构 图5-3 过河的效益与代价层次结构图 过河的效益 A 过河的效益 2B 经济效益 1B 过河的效益 3B 隧 道 2D 桥 梁 1D 渡 船 3D 美化 11 C 进出方便 10 C 舒适 9 C 自豪感 8 C 交往沟通 7C 安全可靠 6 C 建筑就业 5 C 当地商业4C 岸间商业3C 收入2C 节省时间1 C 过河的代价 A 社会代价 2B 经济代价 1B 环境代价 3B 隧 道 2D 桥 梁 1D 渡 船 3D 对生态的污染 9 C 对水的污染 8 C 汽车的排放物 7 C 居民搬迁 6 C 交往拥挤 5C 安全可靠 4 C 冲击渡船业 3 C 操作维护 2 C 投入资金 1 C

在过河效益层次结构中,对影响渡河的经济因素来说桥梁或隧道具有明显的优越性。一种是节省时间带来的效益,另一种是由于交通量的增加,可使运货增加,这就增加了地方政府的财政收入。交通的发达又将引起岸间商业的繁荣,从而有助于本地商业的发展;同时建筑施工任务又创造了大量的就业机会。以上这些效益一般都可以进行数量计算,其判断矩阵可以由货币效益直接比较而得。但社会效益和环境效益则难以用货币表示,此时就用两两比较的方法进行。从整体看,桥梁和隧道比轮渡更安全,更有助于旅行和交往,也可增加市民的自豪感。从环境效益看,桥梁和隧道可以给人们更大的舒适性、方便性,但渡船更具有美感。由此得到关于效益的各个判断矩阵如表5-9—表5-23所示。 表5-9 表5-10 表5-11 表5-12 表5-13 表5-14

关于层次分析法的例题与解.

旅游业发展水平评价问题 摘要 为了研究比较两个旅游城市Q、Y的旅游业发展水平,建立层次分析法]3[数学模型,对两个旅游城市Q、Y的旅游业发展水平进行了评价. 首先,通过对题目中的图1、表1进行了分析与讨论,根据层次分析法,建立了目标层A、准则层B和子准则层C、方案层D四个层次,通过同一层目标之 间的重要性的两两比较,得出判断矩阵,利用]1[ MATLAB编程对每个判断矩阵进行求解. 其次,用MATLAB软件算出决策组合向量,再比较决策组合向量的大小,由“决策组合向量最大”为目标,得出城市Y的决策组合向量为0.4325,城市Q组合向量为0.5675. 最后,通过城市Q旅游业发展水平与旅游城市Y旅游业发展水平的决策组合向量比较,得出城市Q的旅游业发展水平较高. 关键词层次分析法MATLAB旅游业发展水平决策组合向量

1.问题重述 本文要求分析Q Y,两个旅游城市旅游业发展水平,并且给出了两个城市各方面因素的对比,如城市规模与密度,经济条件,交通条件,生态环境条件,宣传与监督,旅游规格,空气质量,城市规模,人口密度,人均GDP,人均住房面积,第三产业增加值占GDP比重,税收GDP,外贸依存度,市内外交通,人均拥有绿地面积,污水集中处理率,环境噪音,国内外旅游人数,理赔金额,立案数量,A级景点数量,旅行社数量,星级饭店数量.建立数学模型进行求解. 2.问题分析 本文要求分析Q Y,两个城市的分析Y,两个旅游城市旅游业发展水平,在对Q 中,发现需要考虑因素较多,第一、城市规模与密度,包括城市规模与人口密度.第二、经济条件,包括外贸依存度,人均GDP,人均住房面积,第三产业增加值占GDP比重,税收GDP.第三、交通条件,包括市内外交通.第四,生态环境条件包括空气质量,人均绿地面积,污水处理能力,环境噪音.第五、宣传与监督,包括国内外旅游人数,游客投诉立案件数.第六、旅游规格,包括A级景点个数,旅行社个数,星级饭店个数,这就涉及到层次分析法来估算各个指标的权重,评出最优方案.具体内容如下: (1)本文选择了对Q Y,两个旅游城市旅游业发展水平有影响的19个指标作为评价要素,指标规定如下: 城市规模:城市的人口数量. 人口密度:单位面积土地上居住的人口数.是反映某一地区范围内人口疏密程度的指标.人口影响城市规模.人口密度越大城市规模也就越大. 人均GDP:即人均国内生产总值. 人均城建资金:即用于城市建设的资金总投入. 第三产业增加值:增加值率指在一定时期内单位产值的增加值.即第三产业增加值越高越能带动城市经济的发展. 税收GDP:税收是国家为实现其职能,凭借政治权力,按照法律规定,通过税收工具强制地、无偿地征收参与国民收入和社会产品的分配和再分配取得财政收入的一种形式. 外贸依存度:即城市对于外贸交易的依赖程度. 市内交通:即城市市区交通情况. 市外交通:即城市郊区交通情况.市内交通与市外交通对于城市交通条件具有同等的重要性. 空气质量:即城市总体空气质量情况.空气质量越好对于城市生态环境就越好. 人均绿地面积:即反应城市绿化面积以及人口密度的比值关系. 污水处理能力:城市污水处理水平. 环境噪音:城市环境噪音情况. 国内外旅客人数:国内外来旅客一年总人数.人数越多说明宣传与监督就越好.

德尔菲法探讨物流企业效益度量指标体系

德尔菲法探讨物流企业效益度量指标体系 汪思远2009710083 统计二班 【摘要】目前,企业运作的不规范已经成为制约我国物流业健康发展的瓶颈,为此,有必要从效益度量的层面针对物流企业的运营管理提出指导性的规范要求,促进物流企业的规范发展,促进我国物流产业的有序发展。文中将德尔菲法和层次分析法两种度量方法进行融合,根据两者的特点取其长、避其短,构建了一套全新的财务与非财务指标相结合的物流企业效益指标度量体系,试图对企业效益做出更加科学客观的度量。 【关键词】物流企业;效益;度量指标;德尔菲法;层次分析法 1引言 物流理论的不断发展和物流实践的不断深入,客观上要求建立与之相适应的物流企业效益度量指标体系,并确定合理的度量方法,以此来科学、客观地反映物流企业的运营情况。目前,物流企业作为新兴的行业,其经营方法还处于探索阶段,效益度量指标体系就更不完善。基于这一背景对物流企业的效益度量指标进行综合分析,除要建立科学、合理的度量指标体外,还要研究科学的度量模型。 2德尔菲法在物流企业效益度量指标体系中的应用可行性物流企业效益度量指标度量系统作为物流企业管理控制系统中一个相对独立的子系统,由以下几个基本要素构成:度量目标、度量对象、度量指标、度量标准、分析报告。 德尔菲法作为一种主观、定性的方法,可以广泛应用于各种度量指标体系的建立和具体指标的确定过程。当德尔菲法下的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、决策提供定量的依据。由此可见,结合层次分析法的德尔菲法是一种相对权威的企业效益度量指标度量指标体系建模方法,它考虑了专家们的真实意见,统一了各项指标的权重,克服了传统效益度量体系中或重财务或重服务的弱点,能够比较准确地反映企业在一定时期内为创造的价值,不仅适用于物流行业,还适合物流企业的成本与服务效益度量指标评估。

层次分析法实例

层次分析法应用实例 问题描述:通讯交流在当今社会显得尤其重要,手机便是一个例子,现在每个人手里都有至少一部手机。但如今生产手机的厂家越来越多,品种五花八门,如何选购一款适合自己的手机这个问题困扰了许多人。 目标:选购一款合适的手机 准则:选择手机的标准大体可以分成四个:实用性,功能性,外观,价格。 方案:由于手机厂家有几十家,我们不妨可以将其归类:○1欧美(iphone);○2亚洲(索爱);○3国产(华为). 解决步骤: 1.建立递阶层次结构模型 图1 选购手机层次结构图 2.设置标度 人们定性区分事物的能力习惯用5个属性来表示,即同样重要、稍微重要、较强重要、强烈重要、绝对重要,当需要较高精度时,可以取两个相邻属性之间的值,这样就得到9个数值,即9个标度。

为了便于将比较判断定量化,引入1~9比率标度方法,规定用1、3、5、7、9分别表示根据经验判断,要素i与要素j相比:同样重要、稍微重要、较强重要、强烈重要、绝对重要,而2、4、6、8表示上述两判断级之间的折衷值。 注:aij表示要素i与要素j相对重要度之比,且有下述关系: aij=1/aji ;aii=1;i,j=1,2,…,n 显然,比值越大,则要素i的重要度就越高。 3.构造判断矩阵 A B1 B2 B3 B4 B1 1 3 5 1 B2 1/3 1 3 1/3 B3 1/5 1/3 1 1/5 B4 1 3 5 1 表1 判断矩阵A—B B1 C1 C2 C3 C1 1 1/3 1/5 C2 3 1 1/3 C3 5 3 1 表2 判断矩阵B1—C

B2 C1 C2 C3 C1 1 3 3 C2 1/3 1 1 C3 1/3 1 1 表3 判断矩阵B2—C B3 C1 C2 C3 C1 1 3 6 C2 1/3 1 4 C3 1/6 1/4 1 表4 判断矩阵B3—C B4 C1 C2 C3 C1 1 1/4 1/6 C2 4 1 1/3 C3 6 3 1 表5 判断矩阵B4—C 4.计算各判断矩阵的特征值,特征向量和一致性检验 用求和发计算特征值: ○1将判断矩阵A 按列归一化(即列元素之和为1):bij= aij /Σaij ; ○2将归一化的矩阵按行求和:ci=Σbij (i=1,2,3….n ); ○3将ci 归一化:得到特征向量W=(w1,w2,…wn )T ,wi=ci /Σci , W 即为A 的特征向量的近似值; ○4求特征向量W 对应的最大特征值: 1).1 5 3 1 51131513131311531 = A ,按列归一化后为 38 1514 522 938 1538314122138338514322338539151452293815 2).按行求和并归一化后得()T 389 .0069 .0153 .0389.0=W

层次分析法的应用

层次分析法的一个应用 摘要 关键词: Abstract Keywords: 前言 1层次分析法理论概述 1.2层次分析法的概念 层次分析法是由美国运筹学家匹兹堡大学的 T.L.saaty教授于20世纪70年代提出的一种决策方法。它是将评价对象或问题视为一个系统,根据问题的性质和想要达到的总目标将问题分解成不同的组成要素,并按照要素间的相互关联度及隶属关系将要素按不同层次聚集组合,从而形成一个多层次的分析结构系统,把问题条理化、层次化。 层次分析法的结构符合人们思维的基本特征分解、判断、综合,把复杂的问题分解为各组成要素,再将这些要素按支配关系分组,从而形成有序的递阶层次结构,通过两两比较判断的方式确定每一层次中要素的相对重要性,然后在递阶层次结构内进行合成得到相对于目标的重要程度的总排序。因此,层次分析法从出现开始就受到了理论界广泛的支持和认可,并得到了不断的改进和完善。

1.3 AHP法下优点 (1)AHP对于解决多层次、多指标的递阶结构问题行之有效。保险公司绩效评价各指标之间相互作用,相互制约,且绩效受到多种因素的影响,可以分解成不同的子指标,例如我们从财务维度可将保险公司的绩效分解为增加盈利能力、偿付能力和发展能力三个层面,而各个层面又可以从多个角度来衡量,从而构成关联保险公司绩效评价指标体系的递阶结构体系。这样,我国上市保险公司绩效评价指标体系的递阶结构为层次分析法提供了“结构”基础。 (2)把定性分析和定量分析有机地结合起来,避免了单纯定性分析的主观臆断性和单纯利用定量分析时对数据资料的严格要求。 (3)层次分析法思路简单明了,将人们的思维数字化、系统化,便于接受并容易计算;同时,层次分析法是一种相对比较成熟的理论,有大量的是实践经验可以借鉴,这就避免了在保险公司绩效评价指标权重的确定过程中由于缺乏经验而产生的不足。 当然层次分析法也存在着缺陷:首先,其结论是建立在判断矩阵是一致性矩阵的基础上的,而在实际应用中所建立的判断矩阵,由于各方面的原因,往往不能一次性得到具有一致性的判断矩阵,而需要对其一致性进行检验,并进行多次的修改。因此,判断矩阵的建立过程比较复杂,且存在较大的主观性;其次是特征值的计算量较大;再次,许多专家认为层次分析法中采用的1-9标度法不能准确地反映专家和决策者的真实感觉和判断。采用层次分析法来确定两个指标的相对重要性时,当人们认为A1比A2重要(记为a),B1比B2明显重要(记为b),C1比C2强烈重要(记为c)时,则(c-b)比(b-a)要大得多,因而标度不应该的线性的,而是随着重要程度的增加差距越来越大。而1-9标度是等距的,所以Saaty 提出的线性评判标度与人们头脑中的实际标度并非一致。因此,这些问题都需要进行改进,但整体上不影响本文采用层次分析法确定评价指标权重。 1.4 AHP的基本步骤 用层次分析法作系统分析,首先需要把问题层次化,根据问题的性质和总目标把问题分解成为不同的因素,并且根据这些因素间的相互影响及隶属关系将因素按不同层次聚集组合,形成一个多层次的分析结构模型,并最终系统分析归结为最底层(供决策的方案、措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要性权重的确

层次分析法例题94055

。数 学 建 模 作 业 班级:高分子材料与工程 姓名:林志许、朱金波、任宇龙

。 学号:1211020115、1211020126、1211020134 层次分析法 某物流企业需要采购一台设备,在采购设备时需要从功能、价格与可维护性三个角度进行评价,考虑应用层次分析法对3个不同品牌的设备进行综合分析评价和排序,从中选出能实现物流规划总目标的最优设备,其层次结构如下图所示。以A 表示系统的总目标,判断层中1B 表示功能,2B 表示价格,3B 表示可维护性。1C ,2C ,3C 表示备选的3种品牌的设备。 解题步骤: 1、标度及描述 人们定性区分事物的能力习惯用5个属性来表示,即同样重要、稍微重要、较强重要、强烈重要、绝对重要,当需要较高精度时,可以取两个相邻属性之间的值,这样就得到9个数值,即9个标度。 为了便于将比较判断定量化,引入1~9比率标度方法,规定用1、3、5、7、9分别表示根据经验判断,要素i 与要素j 相比:同样重要、稍微重要、较强重要、强烈重要、绝对重要,而2、4、6、8表示上述两判断级之间的折衷值。 目标层 判断层 方案层 图 设备采购层次结构图

注:a ij 表示要素i与要素j相对重要度之比,且有下述关系: a ij =1/a ji ; a ii =1; i,j=1,2,…,n 显然,比值越大,则要素i的重要度就越高。 2、构建判断矩阵A 判断矩阵是层次分析法的基本信息,也是进行权重计算的重要依据。根据结构模型,将图中各因素两两进行判断与比较,构造判断矩阵: ●判断矩阵B A-(即相对于物流系统总目标,判断层各因素相对重要性比较)如表1所示; ●判断矩阵C B- 1(相对功能,各方案的相对重要性比较)如表2所示; ●判断矩阵C B- 2(相对价格,各方案的相对重要性比较)如表3所示; ●判断矩阵C B- 3(相对可维护性,各方案的相对重要性比较)如表4所示。 B A- C B- 1 C B- 3 3、计算各判断矩阵的特征值、特征向量及一致性检验指标 一般来讲,在AHP法中计算判断矩阵的最大特征值与特征向量,必不需

基于层次分析法的个人信用评估

基于层次分析法的个人信用评估体系 李立兵,曾志伟 河海大学,南京(210098) E-mail:libing_li2004@https://www.wendangku.net/doc/1c5205339.html, 摘要:本文在层次分析法的基础上建立个人信用的评价指标体系对个人信用进行评估。关键词:层次分析法,评估指标体系,个人信用评估 从古到今,信用都不是孤立的概念,它必须依附于当时的经济、政治和文化背景,个人信用,是自然人个人的信用,是个人的无形资产,信用资产质量好,拥有良好的信用记录,则意味着更多的发展机会,更高的发展效率。个人信用问题已经是我国经济体制改革和发展中不可回避的重要问题。但是我国的个人信用体系还不完善,基本上属于空白。目前我国居民个人信用资料缺乏,他们能提供的信用证明文件只有身份证和户籍证明、所在单位的工作证明;在个人储蓄实名制实施以后,又增加了个人存单和实物资产。国内虽然已有相关机构对个人的信用进行评估,但是由于在评估定位、评估要素的选取以及评估手段方面的不足,使得个人信用评估结果的可信度大大降低。如何建立科学的个人信用评估方法、如何建立一个规范化并和国际接轨的个人信用评估制度体系已成为一个亟待解决的重要课题。本文选取个人资质评价指标情况、个人资产评价指标、家庭评价指标及个人的信用历史等一系列的指标,利用层次分析法来建立个人信用评估体系,对个人信用进行评估。 1. 层次分析法概述⑴、⑵、⑶ 层次分析法(Analytical Hierarchy Process,AHP)是美国匹兹堡人学教授A. L. Saaty 于20世纪70年代提出的一种系统分析方法。它是一种能将定性分析与定量分析相结合的系统分析方法。其解决问题的基本思路和基本原理是:首先,把要解决的问题分层系列化,即根据问题的性质和要达到的目标,将问题分解为不同的组成因素,按照因素之间的相互影响和隶属关系将其分层聚类组合,形成一个递阶的、有序的层次模型。然后,对模型中每一层次因素的相对重要性,依据人们对客观现实判断给予定量表述,再利用数学方法确定每一层次全部因素相对重要性次序的权值。最后,通过综合训算各因素相对重要性的权值,得到最低层(方案层)相对最高层(总日标)相对重要性次序的组合权值,以此作为评价和选择方案的依据。 层次分析法处理问题的基木步骤简述如下:①确定评价目标,再明确方案评价的准则。根据评价目标、评价准则构造递阶层次结构模型。递阶层次结构模型一般分为3层:目标层、准则层和方案层;②应用两两比较法构造所有的判断矩阵。具体如下: 1.1 建立判断矩阵 对本级的要素进行两两比较来确定判断矩阵A的儿素,a ij是要素a i对a j的相对重要性其值是由专家根据资料数据以及自己的经验和价值观用判断尺度来确定判断尺度表示要素要素a i对a j相对重要性的数量尺度。采用的判断尺度见表1。

层次分析法具体案例

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】合理购买电脑决策:层次分析法问题提出 很多的电脑小白需要对购买哪个品牌的电脑进行决策,可选择的方案是购买戴尔公司生产的笔记本(简称购买戴尔)或购买联想公司生产的笔记本(简称购买联想)。除了考虑主板来源外,还要考虑CPU 性能、显卡方式等因素,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 【案例分析】合理购买电脑决策:建立递阶层次结构 在购买哪个品牌的电脑决策问题中,很多电脑小白希望通过选择不同的电脑品牌使性价比最高,即决策目标是“合理购买电脑使性价比最高”。 为了实现这一目标,需要考虑的主要准则有三个,即主板来源,CPU 性能,显卡方式。但问题绝不这么简单。通过深入思考,还认为还必须考虑本工厂自产、代工厂提供、主频的大小、核心数、独立式显卡、集成式显卡等因素(准则),从相互关系上分析,这些因素隶属于主要准则,因此放在下一层次考虑,并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则,接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以有哪些方案。根据题中所述,本问题有两个解决方案,即购买戴尔或购买联想,这两个因素作为措施层元素放在递阶层次结构的最下层。很明显,这两个方案于所有准则都相关。 将各个层次的因素按其上下关系摆放好位置,并将它们之间的关系用连线连接起来。同时,为了方便后面的定量表示,一般从上到下用A 、B 、C 、D 。。。代表不同层次,同一层次从左到右用1、2、3、4。。。代表不同因素。这样构成的递阶层次结构如下图。 目标层A 准则层B 准则层C 措施层D 图1 递阶层次结构示意图 2. 构造判断矩阵并赋值

层次分析法例题

实验目的: 熟悉有关层次分析法模型的建立与计算,熟悉Matlab 的相关命令。 实验准备: 1. 在开始本实验之前,请回顾教科书的相关内容; 2. 需要一台准备安装Windows XP Professional 操作系统和装有Matlab 的计算机。 实验内容及要求 试用层次分析法解决一个实际问题。问题可参考教材P296第4大题。 实验过程: 某物流企业需要采购一台设备,在采购设备时需要从功能、价格与可维护性三个角度进行评价,考虑应用层次分析法对3个不同品牌的设备进行综合分析评价和排序,从中选出能实现物流规划总目标的最优设备,其层次结构如下图所示。以A 表示系统的总目标,判断层中1B 表示功能,2B 表示价格,3B 表示可维护性。1C ,2C ,3C 表示备选的3种品牌的设备。 解题步骤: 1、标度及描述 人们定性区分事物的能力习惯用5个属性来表示,即同样重要、稍微重要、较强重要、强烈重要、绝对重要,当需要较高精度时,可以取两个相邻属性之间的值,这样就得到9个数值,即9个标度。 为了便于将比较判断定量化,引入1~9比率标度方法,规定用1、3、5、7、9分别表示根据经验判断,要素i 与要素j 相比:同样重要、稍微重要、较强重要、强烈重要、绝对重要,而2、4、6、8表示上述两判断级之间的折衷值。 标度 定义(比较因素i 与j ) 1 因素i 与j 同样重要 3 因素i 与j 稍微重要 5 因素i 与j 较强重要 7 因素i 与j 强烈重要 9 因素i 与j 绝对重要 2、4、6、8 两个相邻判断因素的中间值 倒数 因素i 与j 比较得判断矩阵a ij ,则因素j 与i 相比的判断为a ji =1/a ij 设备采购层次结构图

(完整版)层次分析法实例讲解学习

层次分析法实例讲解学习 生活实际例题: 旅游实例,有三个旅游地点供游客们选择,连云港,常州,徐州。影响游客们决策的因素主要有以下五项:景色、费用、居住、饮食、旅途。请根据个人偏好选择最佳旅游地点。 分析:旅游点是方案层,将它们分别用B,B2,B3表示,影响旅游决策的因素为准 则层AAAAA;目标层为选择旅游地,即可以建立以下模型: 建立判断矩阵: 准则层判断矩阵(即各种因素在旅客偏好选择中所占有的不同比重) 1 1/ 2 4 3 3 2 1 7 5 5 A 1/4 1/7 1 1/2 1/3 1/3 1/5 2 1 1 1/3 1/5 3 1 1 方案层判断矩阵建立(针对每一个影响因素来对方案层建立) 1 2 5 1 1/3 1/8 1 1 3 B 1/2 1 2 B1 3 1 1/3 B1 1 1 3 1/5 1/2 1 8 3 1 1/3 1/3 1 1 3 4 1 1 1/4 B1 1/3 1 1 B1 1 1 1/4 1/4 1 1 4 4 1 求准则层判断矩阵A的特征值: Matlab 运行程序:[a,b]=eig(A)

'矩阵的对角线为准则层判断矩阵 A 的特征值: 5.073 0 0 0 0 0.031 0 0 0 b 0 0 0.031 0 0 0 0 0 0.005 0 0.005 即 1 5.073, 2 0.031, 3 0.031, 4 0.005, 5 0.005 选出最大特征值: max ( 1, 2, 3, 4, 5 ) 1 最大特征值的特征向量即为准则层的影响因素所占的权重, 为: 所对应的特征向量 w 1 -0.4658 -0.8409 -0.0951 -0.1733 -0.1920 归一化(最简 matlab 程序为 w=w1./sum(w1)) w 0.2636 0.4759 0.0538 0.0981 0.1087 一致性指标的检验: 由max 是否等于5来检验判断矩阵A 是否为一致矩阵。由于特征根连续地依 赖于矩阵A 中的值,故max 比5大得越多,A 的非一致性程度也就越严重, max 对应的标准化特征向量也就越不能真实地反映出对因素 A i (i 1, ,5)的影 响中所占的比重。 计算一致性指标CI : 此题的一致性指标为 5.073-5 0.018 5-1 平均随机一致性指标RI 相对固定,如下表: RI 随机一致性指标 3456789 10 11 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51 计算一致性比例CR : CR q RI 当CR 时,认为判断矩阵的一致性是可以接受的,否则应对判断矩阵作适当修正。 本题: CR ? 皿 0.016 0.1 RI 1.12 可行。 按照如上方式处理矩阵B, B 2, B 3, B 4, B 5得: CI max n n 1 max n n 1 CI n 1 2 RI 0

层次分析法的基本步骤和要点

层次分析法的基本步骤和要点 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。 【案例分析】市政工程项目进行决策:建立递阶层次结构 在市政工程项目决策问题中,市政管理人员希望通过选择不同的市政工程项目,使综合效益最高,即决策目标是“合理建设市政工程,使综合效益最高”。 为了实现这一目标,需要考虑的主要准则有三个,即经济效益、社会效益和环境效益。但问题绝不这么简单。通过深入思考,决策人员认为还必须考虑直接经济效益、间接经济效益、方便日常出行、方便假日出行、减少环境污染、改善城市面貌等因素(准则),从相互关系上分析,这些因素隶属于主要准则,因此放在下一层次考虑,并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则,接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以有哪些方案。根据题中所述,本问题有两个解决方案,即建高速路或建地铁,这两个因素作为措施层元素放在递阶层次结构的最下层。很明显,这两个方案于所有准则都相关。 将各个层次的因素按其上下关系摆放好位置,并将它们之间的关系用连线连接起来。同时,为了方便后面的定量表示,一般从上到下用A、B、C、D。。。代表不同层次,同一层次从左到右用1、2、3、4。。。代表不同因素。这样构成的递阶层次结构如下图。

层次分析法案例与步骤

层次分析法实例与步骤 下面结合一个具体例子,说明层次分析法的基本步骤和要点。 【案例】 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。 【案例分析】市政工程项目进行决策:建立递阶层次结构 在市政工程项目决策问题中,市政管理人员希望通过选择不同的市政工程项目,使综合效益最高,即决策目标是“合理建设市政工程,使综合效益最高”。 为了实现这一目标,需要考虑的主要准则有三个,即经济效益、社会效益和环境效益。但问题绝不这么简单。通过深入思考,决策人员认为还必须考虑直接经济效益、间接经济效益、方便日常出行、方便假日出行、减少环境污染、改善城市面貌等因素(准则),从相互关系上分析,这些因素隶属于主要准则,因此放在下一层次考虑,并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则,接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以有哪些方案。根据题中所述,本问题有两个解决方案,即建高速路或建地铁,这两个因素作为措施层元素放在递阶层次结构的最下层。很明显,这两个方案于所有准则都相关。 将各个层次的因素按其上下关系摆放好位置,并将它们之间的关系用连线连接起来。同时,为了方便后面的定量表示,一般从上到下用A、B、C、D。。。代表不同层次,同一层次从左到右用1、2、3、4。。。代表不同因素。这样构成的递阶层次结构如下图。

层次分析法例题

某物流企业需要采购一台设备,在采购设备时需要从功能、价格与可维护性三个角度进行评价,考虑应用层次分析法对3个不同品牌的设备进行综合分析评价和排序,从中选出能实现物流规划总目标的最优设备,其层次结构如下图所示。以A 表示系统的总目标,判断层中1B 表示功能,2B 表示价格,3B 表示可维护性。 C ,C ,3C 表示备选的3种品牌的设备。 解题步骤: 1、标度及描述 人们定性区分事物的能力习惯用5个属性来表示,即同样重要、稍微重要、较强重要、强烈重要、绝对重要,当需要较高精度时,可以取两个相邻属性之间的值,这样就得到9个数值,即9个标度。 为了便于将比较判断定量化,引入1~9比率标度方法,规定用1、3、5、7、9分别表示根据经验判断,要素i 与要素j 相比:同样重要、稍微重要、较强重要、强烈重要、绝对重要,而2、4、6、8表示上述两判断级之间的折衷值。 注:a ij 表示要素i 与要素j 相对重要度之比,且有下述关系: a ij =1/a ji ;a ii =1; i ,j=1,2,…,n 显然,比值越大,则要素i 的重要度就越高。 目标层 判断层 方案层 图 设备采购层次结构图

2、构建判断矩阵A 判断矩阵是层次分析法的基本信息,也是进行权重计算的重要依据。 根据结构模型,将图中各因素两两进行判断与比较,构造判断矩阵: ●判断矩阵B A -(即相对于物流系统总目标,判断层各因素相对重要性比较)如表1所示; ●判断矩阵C B -1(相对功能,各方案的相对重要性比较)如表2所示; ●判断矩阵C B -2(相对价格,各方案的相对重要性比较)如表3所示; ●判断矩阵C B -3(相对可维护性,各方案的相对重要性比较)如表4所 示。 1B A - C B -1 4C B -3 3、计算各判断矩阵的特征值、特征向量及一致性检验指标 一般来讲,在AHP 法中计算判断矩阵的最大特征值与特征向量,必不需要较高的精度,用求和法或求根法可以计算特征值的近似值。 ●求和法 1)将判断矩阵A 按列归一化(即列元素之和为1):b ij = a ij /Σa ij ; 2)将归一化的矩阵按行求和:c i =Σb ij (i=1,2,3….n ); 3)将c i 归一化:得到特征向量W =(w 1,w 2,…w n )T ,w i =c i /Σc i , W 即为A 的特征向量的近似值;

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