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层次分析法在电梯选型配置参数权重选择中的应用

层次分析法在电梯选型配置参数权重选择中的应用
层次分析法在电梯选型配置参数权重选择中的应用

以层次分析法确定各级因素的权重调查

以层次分析法确定各级因素的权重调查 此问卷调查的目的在于确定中华优秀传统文化融入校园文化建设的路径各影响因素之间相对权重。 下面通过4个方面评估. 1、评估“中华优秀传统文化融入校园文化建设”的相对重要性(1~3); 2、评估“中华优秀传统文化融入校园文化建设必要性”的相对重要性(4~6); 3、评估“中华优秀传统文化融入校园文化建设紧迫性”的相对重要性(7~9); 4、评估“中华优秀传统文化融入校园文化建设影响力”的相对重要性(10~11)。 1相对于“中华优秀传统文化融入校园文化建设的必要性”,“紧迫性”显得 非常不重要 很不重要

稍不重要 一般重要 稍重要 重要 很重要 非常重要 2相对于“中华优秀传统文化融入校园文化建设的必要性”,“影响力”显得 非常不重要 很不重要 不重要 稍不重要 一般重要 稍重要 重要 很重要 非常重要 3相对于“中华优秀传统文化融入校园文化建设的紧迫性”,“影响力”显得 非常不重要 很不重要 不重要 稍不重要 一般重要

重要 很重要 非常重要 4相对于“学校管理者对优秀传统文化融入校园文化建设的必要性”,“教师对其的必要性”显得 非常不重要 很不重要 不重要 稍不重要 一般重要 稍重要 重要 很重要 非常重要 5相对于“学校管理者对优秀传统文化融入校园文化建设的必要性”,“学生对其的必要性”显得 非常不重要 很不重要 不重要 稍不重要 一般重要 稍重要 重要 很重要

6相对于“教师对优秀传统文化融入校园文化建设的必要性”,“学生对其的必要性”显得 非常不重要 很不重要 不重要 稍不重要 一般重要 稍重要 重要 很重要 非常重要 7相对于“学校管理者对优秀传统文化融入校园文化建设的紧迫性”,“教师对其的紧迫性”显得 非常不重要 很不重要 不重要 稍不重要 一般重要 稍重要 重要 很重要 非常重要 8相对于“学校管理者对优秀传统文化融入校园文化建设的紧迫性”,“学生对其的紧迫性”显得

层次分析法AHP在供应商评价选择中的应用

“制造业信息化合作伙伴的评价决策模型研究”的设计过程 本文是一篇关于管理研究方法论的应用文章,完整地阐述了“制造业信息化合作伙伴的评价决策模型研究”这一论文的构思、设计和成文过程。主要包括四个部分:第一部分根据科研论文的选题方法,以问题导向的研究为主线,设计出论文的选题,即制造业信息化合作伙伴的评价决策问题;第二部分首先给出了论文的研究论点,即层次分析法应用到的所建立的选型评价决策模型是可行的,并设计出研究论文的结构框架,先提出问题,后提出解决问题的方法;第三部分围绕论点,用层次分析法进行了实例研究;最后一部分指出了研究论文的创新性及依据。 一论文的选题 “信息化带动工业化”是一种战略。实施信息化需要经过选型决策、需求分析、二次开发、项目实施等复杂的过程。而制造业企业花费在选择信息化合作伙伴的时间通常在两个月至两年以上,目前国内的PDM、ERP的失败率在70%以上,企业最后总结失败的重要原因之一是选型决策失误。对于制造业企业而言,选择信息合作伙伴的意义远大于选择一家软件产品提供商,然而,如何选择合适的软件厂商作为自己的合作伙伴,从而提高信息化项目的成功率,一直是没有科学的方法来指导。如何进行正确的选型决策,这一问题在业内概括性讨论的比较多,科学分析、具有实际指导意义的论文则罕见。因此,这是一个值得去研究的问题。 正是由于该实际问题的存在,本论文定位在应用性方面,其研究方法也是基于问题导向的研究。 笔者将论文研究的范围定在制造业信息化这一比较广泛的领域。主要的兴趣在信息化合作伙伴的选择上面,由此,遇到的实际问题如下:(1)评价合作伙伴的标准和模型是什么?(2)根据标准,如何用科学的方法进行评估和选择合适的合作伙伴?从这样的研究视角和层面出发,找出了新的研究主题,即制造业信息化合作伙伴的评价决策

层次分析法矩阵权重和,根,特征值法,c语言计算

// ???óè¨??2010.cpp : ?¨ò?????ì¨ó|ó?3ìDòμ?è??úμ??£ #include "stdafx.h" //vs2010ò?é?°?±?óD′??? #include"stdio.h" #include"math.h" void sum(int N,double a[13][13]) { double sum[13]={0},pro[13]={0}; int i,j,k; for(i=0;i

} for(k=0;k

层次分析法确定绩效考核指标权重

表4-2 某厂运行部年度部门级绩效考核指标 (1)由1-9比例标度法分别对每一层次的评价指标的相对重要性进行定性描述,确定两两比较判断矩阵。 一级考核指标相对于总的考核指标所得两两比较判断矩阵如下: ????? ???? ???=13/17/1315/1751321321V V V V V V V A 二级考核指标相对于其所属一级考核指标所得的两两判断矩阵分别如下所示: ????? ???? ???=13/15/1313/153113121113121111v v v v v v V B

?? ? ?? ?? ?????????=12/14/15/1213/14/14313/15431242322212423222122v v v v v v v v V B 33132331321 31/31V v v B v v ????=?????? (2)运用和积法(方根法)求解各判断矩阵,得出单一准则下各级考核指标的相对权重。 1)一级指标两两判断矩阵A 的求解 一级指标的权重向量: w =(1w ,2w ,3w )T =(0.637,0.258,0.103)T 最大特征根:3 max 1()3i i i Aw w λ==∑ =3.037 一致性检验: 3.0373 0.018531 CI -= =-,0.58RI = 则0.0320.1CR =<,说明判断矩阵A 具有满意的一致性。 2)二级评价指标的两两判断矩阵的求解: ①判断矩阵1B 求解结果如下: 1B 下二级指标的权重向量: 1w =(11w ,21w ,31w )T =(0.6548,0.2499,0.0953)T 最大特征根:3 1max 1()3i i i B w w λ==∑ =3.0182 一致性检验: 3.01823 0.009131 CI -= =-,0.58RI = 则0.0160.1CR =<,这表明判断矩阵具有非常令人满意的一致性。 ②判断矩阵B 2求解结果如下: 权重向量: 2w =(21w ,22w ,32w ,24w )T =(0.5318,0.2701,0.1221,0.0760)T 最大特征根:4 2max 1()4i i i B w w λ==∑ =4.0753 一致性检验: 4.07534 0.025141 CI -= =-,0.9RI = 则0.0280.1C R =< ,这说明判断矩阵B 2具有令人满意的一致性。 ③判断矩阵B 3求解结果如下: 权重向量:

基于层次分析法大学生就业选择问题

层次分析法大学生就业选择问题 2012级 数师6班 何燔 摘要:大学毕业生都面临着就业这个问题,面对着各行各业,应该如何选择适合自己的工作,是迫切需要解决的问题。针对为大学生对所提供的工作,运用层次分析法来分析大学生对所提供的工作的满意程度,根据所得数据解决问题。 关键词:就业、层次分析法、决策、目标、权向量 一.问题的提出 对于一个大学毕业生来说,找到适合自己的工作是迫切需要解决的问题。一个毕业生在找工作时,通过投简历,面试等方法,现有四个单位可以供他选择。即:C1政府机构,C2化工厂,C3清洁工人,C4销售。如何从这四个工作岗位中选择他比较满意的工作?这是目前需要解决的。通过研究,最终确定了六个准则作为参照依据,来判断出最适合且最让他满意的工作。 准则:B1课题研究,B2发展前途,B3待遇,B4同事关系,B5地理位置,B6单位名气;通过这六个标准来评判出最满意的工作。 二.模型的假设 一.该毕业生是文科生,但在大学期间也辅修了很多理科方面的学科,文理科兼懂。 二.四个单位对毕业生所具备的客观条件一样。 三.该毕业生对这四个工作岗位的工作都可以胜任。 1.层次结构模型的建立。 第一层:目标层,即对可供选择的工作的满意程度A ; 第二层:准则层,即课题研究B1,发展前途B2,待遇B3,同事关系B4,地理 位置B5,单位名气B6; 第三层:方案层,即政府机构C1,化工厂C2,清洁工人C3,销售C4。 根据以上层次结构模型,我做了一份就业选择满意度的调查表,对100名在校大学生进行抽样调查。首先让被调查者针对图示的某一层对其上一层某种因素影响的重要性进行打分,再将数据的分值看作服从随机变量的分布,再利用数学期望计算出平均分。 设ξ表示某个问题的分值,根据概率论以及数理统计所学的知识点,得出ξ服从离散型分布如下。(其中i n 为打分值为i ξξ=的人数,N 为被调查的总人数)

实验2层次分析法

项目六矩阵的特征值与特征向量 实验2 层次分析法 实验目的 通过应用层次分析法解决一个实际问题,学习层次分析法的基本原理与方法;掌握用层次 分析法建立数学模型的基本步骤;学会用Mathematica解决层次分析法中的数学问题. 基本原理 层次分析法是系统分析的重要工具之一,其基本思想是把问题层次化、数量化, 并用数学 方法为分析、决策、预报或控制提供定量依据. 它特别适用于难以完全量化, 又相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂问题. 它把人的思维过程层次化、数量化,是系统分析的一中 新型的数学方法. 运用层次分析法建立数学模型, 一般可按如下四个基本步骤进行. 1.建立层次结构 首先对所面临的问题要掌握足够的信息, 搞清楚问题的范围、因素、各因素之间的相互关系,及所要解决问题的目标. 把问题条理化、层次化, 构造出一个有层次的结构模型. 在这 个模型下,复杂问题被分解为元素的组成部分. 这些元素又按其属性及关系形成若干层次.层 次结构一般分三层: 第一层为最高层, 它是分析问题的预定目标和结果, 也称目标层; 第二层为中间层, 它是为了实现目标所涉及的中间环节, 如: 准则、子准则, 也称准则层; 第三层为最底层, 它包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等, 也称方案层.

图2-1 决策目标 准则1准则2准则n 方案1方案2方案m …… …… 注:上述层次结构具有以下特点:(1) 从上到下顺序地存在支配关系, 并用直线段表示;(2) 整个层次结构中层次数不受限制. 2.构造判断矩阵 构造判断矩阵是建立层次分析模型的关键. 假定以上一层的某元素y 为准则,它所支配 的下一层次的元素为n x x x ,,,21 ,这n 个元素对上一层次的元素y 有影响,要确定它们在y 中的比重. 采用成对比较法. 即每次取两个元素i x 和j x , 用ij a 表示i x 与j x 对y 的影响之比, 全部比较的结果可用矩阵A 表示,即 .,,2,1,,)(n j i a A n n ij ==? 称矩阵A 为判断矩阵. 根据上述定义,易见判断矩阵的元素ij a 满足下列性质: )(,1),(1 j i a j i a a ii ij ji ==≠= 当0>ij a 时,我们称判断矩阵A 为正互反矩阵. 怎样确定判断矩阵A 的元素ij a 的取值呢? 当某层的元素n x x x ,,,21 对于上一层某元素 y 的影响可直接定量表示时, i x 与j x 对y 的影响之比可以直接确定, ij a 的值也可直接确定. 但对于大多数社会经济问题, 特别是比较 复杂的问题, 元素i x 与j x 对y 的重要性不容易直接获得, 需要通过适当的量化方法来解决. 通常取数字1~9及其倒数作为ij a 的取值范围. 这是因为在进行定性的成对比较时, 通常采用 5级制(表1),在每两个等级之间各有一个中间状态, 共1~9个尺度, 另外心理学家认为进行成 对比较的因素太多, 将超出人们的判断比较能力, 降低精确. 实践证明, 成对比较的尺度以 27±为宜, 故ij a 的取值范围是9,,2,1 及其倒数.

层次分析法

层次分析法简介 层次分析法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上,利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化,从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。尤其适合于对决策结果难于直接准确计量的场合。 在现实世界中,往往会遇到决策的问题,比如如何选择旅游景点的问题,选择升学志愿的问题等等。在决策者作出最后的决定以前,他必须考虑很多方面的因素或者判断准则,最终通过这些准则作出选择。比如选择一个旅游景点时,你可以从宁波、普陀山、浙西大峡谷、雁荡山和楠溪江中选择一个作为自己的旅游目的地,在进行选择时,你所考虑的因素有旅游的费用、旅游地的景色、景点的居住条件和饮食状况以及交通状况等等。这些因素是相互制约、相互影响的。我们将这样的复杂系统称为一个决策系统。这些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。 层次分析法定义 所谓层次分析法,是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统,将目标分解为多个目标或准则,进而分解为多指标(或准则、约束)的若干层次,通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序(权数)和总排序,以作为目标(多指标)、多方案优化决策的系统方法,称为层次分析法。 层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构,然后得用求解判断矩阵特征向量的办法,求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重,最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重,此最终权重最大者即为最优方案。这里所谓“优先权重”是一种相对的量度,它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标,标下优越程度的相对量度,以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统,而且目标值又难于定量描述的决策问题。其用法是构造判断矩阵,求出其最大特征值。及其所对应的特征向量W,归一化后,即为某一层次指标对于上一层次某相关指标的相对重要性权值。层次分析法的优点 运用层次分析法有很多优点,其中最重要的一点就是简单明了。层次分析法不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况,还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉。也许层次分析法最大的优点是提出了层次本身,它使得买方能够认真地考虑和衡量指标的相对重要性。 层次分析法的基本步骤 建立层次结构模型 在深入分析实际问题的基础上,将有关的各个因素按照不同属性自上而下地分解成若干层次,同一层的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响,同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作用。最上层为目标层,通常只有1个因素,最下层通常为方案或对象层,中间可以有一个或几个层次,通常为准则或指标层。当准则过多时(譬如多于9个)应进一步分解出子准则层。

变异系数_层次分析_各种权重求解法

二、权重的确定方法 在统计理论和实践中,权重是表明各个评价指标(或者评价项目)重要性的权数,表示各个评价指标在总体中所起的不同作用。权重有不同的种类,各种类别的权重有着不同的数学特点和经济含义,一般有以下几种权重。 按照权重的表现形式的不同,可分为绝对数权重和相对数权重。相对数权重也称比重权数,能更加直观地反映权重在评价中的作用。 按照权重的形成方式划分,可分为人工权重和自然权重。自然权重是由于变换统计资料的表现形式和统计指标的合成方式而得到的权重,也称为客观权重。人工权重是根据研究目的和评价指标的内涵状况,主观地分析、判断来确定的反映各个指标重要程度的权数,也称为主观权重。 按照权重形成的数量特点的不同划分,可分为定性赋权和定量赋权。如果在统计综合评价时,采取定性赋权和定量赋权的方法相结合,获得的效果更好。 按照权重与待评价的各个指标之间相关程度划分,可分为独立权重和相关权重。 独立权重是指评价指标的权重与该指标数值的大小无关,在综合评价中较多地使用独立权重,以此权重建立的综合评价模型称为“定权综合”模型。 相关权重是指评价指标的权重与该指标的数值具有函数关系,例如,当某一评价的指标数值达到一定水平时,该指标的重要性相应的减弱;或者当某一评价指标的数值达到另一定水平时,该指标的重要性相应地增加。相关权重适用于评价指标的重要性随着指标取值的不同而发生变化的条件下,基于相关权重建立的综合评价模型被称为“变权模型”。比如评估环境质量多采用“变权综合”模型。 确定权重的方法较多,这里介绍统计平均法、变异系数法和层次分析法,这些也是实际工作种常用的方法。 (一) 统计平均法 统计平均数法(Statistical average method)是根据所选择的各位专家对各项评价指标所赋予的相对重要性系数分别求其算术平均值,计算出的平均数作为各项指标的权重。其基本步骤是: 第一步,确定专家。一般选择本行业或本领域中既有实际工作经验、又有扎实的理论基础、并公平公正道德高尚的专家; 第二步,专家初评。将待定权数的指标提交给各位专家,并请专家在不受外界干扰的前提下独立的给出各项指标的权数值; 第三步,回收专家意见。将各位专家的数据收回,并计算各项指标的权数均值和标准差;

层次分析法的计算步骤

8.3.2 层次分析法的计算步骤 一、建立层次结构模型 运用AHP进行系统分析,首先要将所包含的因素分组,每一组作为一个层次,把问题条理化、层次化,构造层次分析的结构模型。这些层次大体上可分为3类 1、最高层:在这一层次中只有一个元素,一般是分析问题的预定目标或理想结果,因此又称目标层; 2、中间层:这一层次包括了为实现目标所涉及的中间环节,它可由若干个层次组成,包括所需要考虑的准则,子准则,因此又称为准则层; 3、最底层:表示为实现目标可供选择的各种措施、决策、方案等,因此又称为措施层或方案层。 层次分析结构中各项称为此结构模型中的元素,这里要注意,层次之间的支配关系不一定是完全的,即可以有元素(非底层元素)并不支配下一层次的所有元素而只支配其中部分元素。这种自上而下的支配关系所形成的层次结构,我们称之为递阶层次结构。 递阶层次结构中的层次数与问题的复杂程度及分析的详尽程度有关,一般可不受限制。为了避免由于支配的元素过多而给两两比较判断带来困难,每层次中各元素所支配的元素一般地不要超过9个,若多于9个时,可将该层次再划分为若干子层。 例如,大学毕业的选择问题,毕业生需要从收入、社会地位及发展机会方面考虑是否留校工作、读研究生、到某公司或当公务员,这些关系可以将其划分为如图8.1所示的层次结构模型。 图8.1 再如,国家综合实力比较的层次结构模型如图6 .2: 图6 .2 图中,最高层表示解决问题的目的,即应用AHP所要达到的目标;中间层表示采用某种措施和政策来实现预定目标所涉及的中间环节,一般又分为策略层、约束层、准则层等;最低层表示解决问题的措施或政策(即方案)。 然后,用连线表明上一层因素与下一层的联系。如果某个因素与下一层所有因素均有联系,那么称这个因素与下一层存在完全层次关系。有时存在不完全层次关系,即某个因素只与下一层次的部分因素有联系。层次之间可以建立子层次。子层次从属于主层次的某个因素。它的因素与下一层次的因素有联系,但不形成独立层次,层次结构模型往往有结构模型表示。 二、构造判断矩阵 任何系统分析都以一定的信息为基础。AHP的信息基础主要是人们对每一层次各因素的相对重要性给出的判断,这些判断用数值表示出来,写成矩阵形式就是判断矩阵。判断矩阵是AHP工作的出发点,构造判断矩阵是AHP的关键一步。 当上、下层之间关系被确定之后,需确定与上层某元素(目标A或某个准则Z)相联系的下层各元素在上层元素Z之中所占的比重。 假定A层中因素Ak与下一层次中因素B1,B2,…,Bn有联系,则我们构造的判断矩阵如表8.16所示。 表8.16 判断距阵 Ak B1 B2 …Bn

数学建模层次分析法选择手机问题

利用层次分析法解决大学生购买手机品牌的选择方案 摘要: 在日常工作、生活中总存在各种各样的需要进行决策的问题,这些问题会涉及到经济、社会等各方面因素的约束。在大学生选购买手机时选择手机品牌的问题中,也会因为这样子的诸多因素,而不知如何做出抉择。本论文将这一问题进行探讨,对手机品牌抉择这一问题进行相对合理的假设以及简化,将购买手机时主要考虑因素集中在性能、价格、外观、品牌这四个方面,并利用层次分析法,将定性问题转化成定量问题,构造对比矩阵,分析权重的一致性,并在最后借助Matlab数学软件进行求解,最终得出最佳选择方案。 尖键词:层次分析法AHP Mat lab对比矩阵权重 一、问题重述: 如今,大学生都把手机当成了一日常生活中的必需品。同时,越来越多的商家也已开始把大学生作为手机购买群中最重要的消费群体之一,开始为大学生量身订做了很多款适合大学生使用的手机。作为一种重要的联络手段,一种高端科技产品,一种时尚的象征和身份的标志,手机在校园里的普及率已经超乎人们的想象,在有些院校几乎达到“人手一部”。我们在此并不准备讨论大学生购买手机的利与弊,而是向目前大量准备购买新手机或者即将更换自己的手机的大学生朋友们提出一些指导性意见。 二、问题的分析: 对于这类问题,普遍可以利用层次分析法(AHP )对所有方案进行优先排序。本问题首先分析内在因素间的联系与结构,并把这种结构划分为三层即可,即目标层,准则层,方案层。把各层间诸要素的联系用线表示出来,接着是同层因素之间对上层因素重要性进行评价,并利用“两两比较法”建立比较矩阵,求的权系数,再进行一致性检验,如通过,则求得的权重系数可以被接受,否则,应重新评判。再进行单层权重评判的基础上,再进行层次间重要性组合权重系数的计算。 最后求出各个方案所占的权重,即可确定手机的优先顺序。

基于Matlab的层次分析法及其运用浅析

基于Matlab的层次分析法及其运用浅析 本文通过使用Matlab软件进行编程,在满足同一层次中各指标对所有的下级指标均产生影响的假定条件下,实现了层次分析法的分析运算。本程序允许用户自由设定指标层次结构内的层次数以及各层次内的指标数,通过程序的循环,用户只需输入判断矩阵的部分数据,程序可依据层次分析法的计算流程进行计算并作出判断。本程序可以方便地处理层次分析法下较大的运算量,解决层次分析法的效率问题,提高计算机辅助决策的时效性。 标签:Matlab层次分析法判断矩阵决策 在当前信息化、全球化的大背景下,传统的手工计算已不能满足人们高效率、高准确度的决策需求。因此计算机辅助决策当仁不让地成为了管理决策的新工具、新方法。基于此,本文在充分发挥计算机强大运算功能的基础上,选用美国MathWorks公司的集成数学建模環境Matlab R2009a作为开发平台,使用M语言进行编程,对计算机辅助决策在层次分析法中的运用进行讨论。试图通过程序实现层次分析法在计算机系统上的运用,为管理决策探索出新的道路。 1 层次分析法的计算流程 根据层次分析法的相关理论,层次分析法的基本思想是将复杂的决策问题进行分解,得到若干个下层指标,再对下层指标进行分解,得到若干个再下层指标,如此建立层次结构模型,然后根据结构模型构造判断矩阵,进行单排序,最后,求出各指标对应的权重系数,进行层次总排序。 1.1 构造层次结构模型在进行层次分析法的分析时,最主要的步骤是建立指标的层次结构模型,根据结构模型构造判断矩阵,只有判断矩阵通过了一致性检验后,方可进行分析和计算。其中,结构模型可以设计成三个层次,最高层为目标层,是决策的目的和要解决的问题,中间层为决策需考虑的因素,是决策的准则,最低层则是决策时的备选方案。一般来讲,准则层中各个指标的下级指标数没有限制,但在本文中设计的程序尚且只能在各指标具有相同数量的下级指标的假定下,完成层次分析法的分析,故本文后文选取的案例也满足这一假定。 1.2 建立判断矩阵判断矩阵是表示本层所有因素针对上一层某一个因素的相对重要性的比较给判断矩阵的要素赋值时,常采用九级标度法(即用数字1到9及其倒数表示指标间的相对重要程度),具体标度方法如表1所示。 1.3 检验判断矩阵的一致性由于多阶判断的复杂性,往往使得判断矩阵中某些数值具有前后矛盾的可能性,即各判断矩阵并不能保证完全协调一致。当判断矩阵不能保证具有完全一致性时,相应判断矩阵的特征根也将发生变化,于是就可以用判断矩阵特征根的变化来检验判断的一致性程度。在层次分析法中,令判断矩阵最大的特征值为λmax,阶数为n,则判断矩阵的一致性检验的指标记为:

如何用层次分析法选择供应商

班级:自动化物流1101B 层次分析法(AHP): 层次分析法是美国运筹学家Saaty在20世纪80年代初创立的一种多目标、多准则的决策方法,它综合了定量分析和定性分析,将人的思维条理化、层次化,对决策方案优劣进行排序,具有实用性、系统性、简洁性的特点。 层次分析法的优点: (1)思路简单明了,将人们的思维数字化、系统化,便于接收并且容易计算; (2)所需要的定量数据信息较少,但对问题的本质、包含的因素及内在的关系能够进行清楚的分析; (3)把定性分析与定量分析有机的结合起来,对于解决多层次、多目标的大系统优化问题行之有效。 如何利用层次分析法选择供应商: (一)对供应商进行粗选。 以供应商的基本业务能力的最低要求作为供应商粗选的筛选条件,采用带阈值算法淘汰不达标的供应商。即在对供应商进行评价时,当基本业务能力中某一级指标不符合规定的阈值时,即使其他末级指标都很好也被认为是不行的。(二)构造供应链战略合作伙伴评价指标体系。 (1)鲜明时代性原则 选择指标的设计一定要能够企业的发展环境,客观地反映供应商的信息集成能力和信息化水平。 (2)目的性原则 衡量战略供应商的竞争力状况,选出适合企业供应链管理的供应商,建立战略合作伙伴关系,增强企业供应链的竞争实力。 (3)科学性原则 战略供应商评价指标应准确地反映实际情况,有利于企业通过评价指标能公正、客观、全面地对战略供应商进行评价。 (4)系统全面性原则 评价指标体系必须全面反映战略供应商企业目前的综合水平,并包括企业发展前景的各方面指标。此外,还要考虑外部的经济环境、指标体系不仅要包括反映战略供应商实力的“硬”指标,还要包括反映战略供应商其他竞争优势的“软”指标。 (5)简洁性原则 在供应商信息尽量充分的前提下,所选指标数目尽可能少,而且简洁明了,各指标之间不应该有强相关性,不应出现过多的信息包容和涵盖而使指标内容重叠。 (6)实效性原则 实效性原则即效益性原则,评价指标体系的设计应考虑到能以最少的投入创造最大的产出、经济效益在评价指标体系中应处于重要的位置、这要求指标体系的设计要尽量简化,突出重点,从而使指标体系在实践中易于操作、切实可行。 (7)灵活可操作性原则 评价指标应具有足够的灵活性,以使企业能根据自己的特点以及实际情

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

层次分析法计算权重在matlab中的实现

信息系统分析与设计作业 层次分析法确定绩效评价权重在matlab中的实现 小组成员:孙高茹、王靖、李春梅、郭荣1 程序简要概述 编写程序一步实现评价指标特征值lam、特征向量w以及一致性比率CR的求解。 具体的操作步骤是:首先构造评价指标,用专家评定法对指标两两打分,构建比较矩阵,继而运用编写程序实现层次分析法在MATLAB中的应用。 通过编写MATLAB程序一步实现问题求解,可以简化权重计算方法与步骤,减少工作量,从而提高人力资源管理中绩效考核的科学化电算化。 2 程序在matlab中实现的具体步骤 function [w,lam,CR] = ccfx(A) %A为成对比较矩阵,返回值w为近似特征向量 % lam为近似最大特征值λmax,CR为一致性比率 n=length(A(:,1)); a=sum(A); B=A %用B代替A做计算 for j=1:n %将A的列向量归一化 B(:,j)=B(:,j)./a(j); end s=B(:,1); for j=2:n s=s+B(:,j); end c=sum(s);%计算近似最大特征值λmax w=s./c; d=A*w lam=1/n*sum((d./w)); CI=(lam-n)/(n-1);%一致性指标 RI=[0,0,0.58,0.90,1.12,1.24,1.32,1.41,1.45,1.49,1.51];%RI为随机一致

性指标 CR=CI/RI(n);%求一致性比率 if CR>0.1 disp('没有通过一致性检验'); else disp('通过一致性检验'); end end 3 案例应用 我们拟构建公司员工绩效评价分析权重,完整操作步骤如下: 3.1构建的评价指标体系 我们将影响员工绩效评定的指标因素分为:打卡、业绩、创新、态度与品德。 3.2专家打分,构建两两比较矩阵 A = 1.0000 0.5000 3.0000 4.0000 2.0000 1.0000 5.0000 3.0000 0.3333 0.2000 1.0000 2.0000 0.2500 0.3333 0.5000 1.0000 3.3在MATLAB中运用编写好的程序实现 直接在MATLAB命令窗口中输入 [w,lam,CR]=ccfx(A) 继而直接得出 d = 1.3035 2.0000 0.5145 0.3926 w = 0.3102 0.4691 0.1242 0.0966 lam =4.1687

层次分析法(20210228082846)

层次分析法 344确定评价因素的权重 模糊综合评价中的指标权重采用层次分析法(AHP)来确定系统中各指标的权重值。 3.4.4.1 层次分析法的原理和步骤 层次分析法(AHP)是一种有效的多目标规划方法,也是一种最优化技术。方法的本质是一种决策思维方式。把决策规划过程中定性分析与定量分析有机地结合起来,用一种统一方式进行优化处理。 AH法具有可将分析人员的思维过程系统化、数学化和模型化。分析时虽然所需要的数据量不多,但要求分析人员对问题所包含的要素及其相关关系非常清楚、资源规划分析、人员素质测评、明确的特点、多目标的复杂问题的分析和评价、适用于多准则、被广泛用于经济发展比较、科学技术成果评价。层次分析方法把复杂物流系统问题涉及的因素分组形成有序的层次结构模型, 然后通过构造 判断矩阵的方式反映每一层次中各因素的相对重要性,并进行一致性检验,具体 步骤如下: (1) 建立层次结构模型 在深入分析决策的问题之后,将问题中所包含的因素划分为目标层、指标层、方案层、措施层,用框图形式说明层次的递阶结构与因素的从属关系,见表3-1 o (2) 构造判断矩阵 从最上层要素开始,依次以上一层某要素小作为判断准则,对下一层要素两 两比较,建立判断矩阵。记判断矩阵为B=(bo),其形式如图3-1 o

判断矩阵B中的元素b j表示以A为判断准则,要素B i对B j的相对重要度 W i b j = i(3-1 ) W j 式中:W i、w j分别表示要素B i、B j的重要性量度值。 在此,b j 一般采有萨坦教授提出的1?9及其倒数的标度方法,具体见表3-13 我们还需找到求解某一层上不同元素对相邻上一层的各元素所产生影响的 方法,通常采用一种近似计算方法方根法,其计算步骤为:第一步,求判断矩阵B每行元素之积M i n M i 刑b j 1,2,..., n (3-2 ) i £ 第二步,计算M j的n次方根W i W i=n M i (3-3) 第三步,对向量W二W1,W2,...,W n T归一化,求得向量W =而1,而2,...両丁,归一化结果就是B i 关于A的相对重要度(权重)W i,即权重向量 W i = n Wi i =1,2,…,n (3-4) 、W i i (4) 一致性检验 在层次分析法实际工作中,由于人们认识上的多样性和客观因素的复杂性会产生各种不同看法,每个判断矩阵具有完全的一致性是不可能的。特别是对于因 素多规模大的问题。因此需要对判断矩阵进行一致性检验检验层次分析法所得的结果是否基本合理,一般认为,I或2阶判断矩阵总是具有完全一致性的。但是

层次分析法可行性研究

层次分析法可行性研究 层次分析法逻辑严密,可以很好地克服在决策过程中主观因素的影响,应用层次分析法,可以计算各个因素对决策结果的权重,反映各个因素的重要程度,优化方案的选择。分析方法自下到上逐步分析,从单排序到总权重,是具有较高精度的判断方法。但是层次分析法只能是在已有的方案中择优选择,不能提出新的策略,这是在应用中的局限性。 可以看出,层次分析法具有很多优点,如:通过分析复杂问题中的不同单之间相互关系,使之层次化、条理化;将专家对每层因素相对重要程度的主观评价通过两两比较定量化,然后利用数学方法权值来反映全部因素的相对重要程度;通过所有层次之间的总排序,确定所有方案的排序;利用组合权向量分配目标可靠性。但是它的缺点也是非常明显的,由于过于依赖专家构造两两比较矩阵,同时矩阵运算非常复杂,导致此方法效率较低,同时由于完全依赖主观评价,没有利用现有的客观数据,使得分配结果主观性过强。 1.系统性的分析方法 层次分析法把研究对象作为一个系统,按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策,成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。系统的思想在于不割断各个因素对结果的影响,而层次分析法中每一层的权重设置最后都会直接或间接影响到结果,而且在每个层次中的每个因素对结果的影响程度都是量化的,非常清晰、明确。这种方法尤其可用于对无结构特性的系统评价以及多目标、多准则、多时期等的系统评价。 2.简洁实用的决策方法 这种方法既不单纯追求高深数学,又不片面地注重行为、逻辑、推理,而是把定性方法与定量方法有机地结合起来,使复杂的系统分解,能将人们的思维过程数学化、系统化,便于人们接受,且能把多目标、多准则又难以全部量化处理的决策问题化为多层次单目标问题,通过两两比较确定同一层次元素相对上一层次元素的数量关系后,最后进行简单的数学运算。即使是具有中等文化程度的人也可了解层次分析的基本原理和掌握它的基本步骤,计算也经常简便,并且所得结果简单明确,容易为决策者了解和掌握。

AHP层次分析法计算原理

AHP层次分析法计算原理 一般地,可以选用三层结构对发展战略作出整体评价。 第一层为目标层,它是企业要实现的战略目标,第二层是评价因素层,它包括战略目标实现进行评价的所考虑的各种因素以及各因素之间的相对比值,并求出各要素实现总体目标所占的权重。第三层是指标层,即个评价因素需考虑的具体指标。 首先,根据总目标确定各要素之间的相对重要关系,构建两两比较判断矩阵,其基本形式为: 其中,a j表示对于C来说,A对A相对重要性的数值体现,通常a j可取1、2、3……、9以及它们的倒数作为标度。其中, 1――表示两个元素相比,具有同样的重要性; 3――表示两个元素相比,一个元素比另一个元素稍微重要; 5――表示两个元素相比,一个元素比另一个元素明显重要; 7――表示两个元素相比,一个元素比另一个元素强烈重要; 9――表示两个元素相比,一个元素比另一个元素极端重要。 2、4、6、8为上述相邻判断的中值。 矩阵中的元素具有以下特征:①a j >0,②a j二丄,③a H=1o a ji 然后,根据判断矩阵计算相对于战略目标各评价元素的相对重要 性次序的权重,首先计算判断矩阵A的最大特征根入max和其对应的经归一化后的特征向量W=[W i, W2 , W3, , W n ]T,计算的公式为:(8 - 1)

归一化后的特征向量W=[W i, W2, W3, , W n]T即为各评价因素对于总目标的权重。 (8 - 2)W i - n W i i J 其 1 n 中,W = a j (8 - 3) 入max为判断矩阵A的最大特征根,计算公式为: (8 - 4) 其中,(AW)i表示AW的第i个元素。 最后,对矩阵A进行一致性检验。当a q二空时,称判断矩阵为a jk 致性矩阵。判断一致性的指标为C.R.的取值。 C.R.嚅 (8 - 5) (8 - 6) R丄为随机一致性指标,其值是通过多次重复进行随机判断矩阵特征值的计算后得到的。随机一致性指标R丄的取值见表8-2。 表8-2随机一致性指标R.I?的取值表 维数12 345 6 7 8 9 10 J (AW)i i吕nw

层次分析法练习参考答案

层次分析法练习 练习一、市政工程项目建设决策 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,试运用层次分析法建模解决。 1、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臵,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、构造判断矩阵并请专家填写 征求专家意见,填写后的判断矩阵如下:

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