基于模糊综合评判和层次分析法的供应链风险评估

基于模糊综合评判和层次分析法的供应链风险评估
基于模糊综合评判和层次分析法的供应链风险评估

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.

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

模糊层次分析法的Matlab实现

一、引言 层析分析法是将定量与定性相结合的多目标决策法,是一种使用频率很高的方法,在经济管理、城市规划等许多领域得到了广泛应用。由于其结果受主观思维的影响较大,许多科研工作者对其进行了深入的研究,将模糊理论与层次分析法相结合,提出了模糊层次分析法。为克服层次分析法中判断矩阵的一致性与人类思维的一致性存在的显著差异,文献[1-2]引入了模糊一致矩阵。为解决解的精度及收敛问题,文献[3-4]引入幂法来求排序向量。运用模糊层次分析法研究实际问题时,常采用迭代法来得到精度更高的排序向量,这就要求选择合适的初始值并通过大量的计算,为此,文中利用三种方法计算了初始排序向量,并给出了算法的Matlab程序,最后通过实例说明。 二、模糊层次分析法 为解决AHP种所存在的问题,模糊层次分析法引入模糊一致矩阵,无需再进行一致性检验,同时使用幂法来计算排序向量,可以减少迭代齿数,提高收敛速度,满足计算精度的要求.具体步骤: 1.构造优先关系矩阵 采用0.1~0.9标度[2],建立优先判断矩阵 2.将优先关系矩阵转化为模糊一致矩阵 3.计算排序向量 (1)和行归一法: (2)方根法: (3)利用排序法: (4)利用幂法[5-6]求精度更高的排序向量: 否则,继续迭代。 三、模糊层次分析法的程序实现 给出模糊层次分析法的Matlab程序。 clear; clc; E=input('输入计算精度e:') Max=input('输入最大迭代次数Max:')

F=input('输入优先关系矩阵F:'); %计算模糊一致矩阵 N=size(F); r=sum(F'); for i=1:N(1) for j=1:N(2) R(i,j)=(r(i)-r(j))/(2*N(1))+0.5; end end E=R./R'; % 计算初始向量---------- % W=sum(R')./sum(sum(R)); % 和行归一法 %--------------------------------------------------------- for i=1:N(1) S(i)=R(i,1); for j=2:N(2) S(i)=S(i)*R(i,j); end end S=S^(1/N(1)); W = S./sum(S);%方根法%-------------------------------------------------------- % a=input('参数a=?'); %W=sum(R')/(N(1)*a)-1/(2*a)+1/N(1); %排序法 % 利用幂法计算排序向量----V(:,1)=W'/max(abs(W)); %归一化 for i=1:Max V(:,i+1)=E*V(:,i); V(:,i+1)=V(:,i+1)/max(abs(V(:,i+1))); if max(abs(V(:,i+1)-V(:,i)))k=i; A=V(:,i+1)./sum(V(:,i+1)); break Else End End 四、计算实例

层次分析法与模糊综合评价的区别

层次分析法与模糊综合判别的区别与联系 1、层次分析法 [ 参考文献:吋义成, 柯丽华, 黄德育. 系统综合评价技术及其应用[M]. 北京: 冶金工业出版社,2006] 人们在日常生活中经常要从一堆同样大小的物品中挑选出最重要的物品,如重量最大的物品,即至少要确定各物品的相对重量。这时,经验和常识告诉我们,可以利用两两比较的方法来达到目的。 若在没有称量仪器的条件下对一组物体的重量进行估计,则可以通过爱对比较这组物体相对重量的方法,得出每对物体相对重量比的判断,从而形成比较判断矩阵,再通过求解判断矩阵的最大特征根和它所对应的特征向量问题,就能计算出这组物体的相对重量。 将此方法应用到复杂的社会、经济和科学管理等领域中,就能确定各种方案、措施、政策等 相对于总目标的重要性排序情况,以供领导者决策。 一般的层次分析法模型由图5-1 所示,分为目标层、准则层、指标层、方案层组成。需要注意几点: (1)层次分析法的评价结构并非是上述部分一成不变的,其中的当指标层因素较少时准则层可以省去(图5-2 ),当某一准则对应的指标层元素过多时可以将其指标层细分为“子准则层和指标层”(图5-4 )。由于层次分析法是利用两两比较完成的,为了便于人的比较与判别,每层的元素个数在3~7 之间为佳,超过7 以后增加了比较判断的难度,因此当元素过多时,可以将其分类后分成两层或多层来判别。 (2)准则层与指标层之间的关系可以对比一下图5-1 和图5-4 ,即每个准则可能有独 用的指标体系,也可能是各准则之间共用某几个指标。 (3)层次分析法的特点是基于某个目标,对多个待评价方案进行评价,从而得到方案的重要性排序。具体到某个问题,其并无相应的数据。而模糊综合判别有相应的基础数据。两者可以结合一起用,比如常用的是模糊综合评判过程中,权重可以由层次分析法计算。 层次分析法的骤如下: 1)在作者建立评价模型后,根据经验对每层里的各个元素建立重要性判别矩阵,从判 别矩阵中可以得到某一层中各个指标的归一化权重(表5-1中的W B,W C1,W C2,W C3,W C4)。(表5-1和5-2 的数据为图5-1 模型的) 2)由层与层之间权重的传递可以得到最低层(具体指标层)的综合权重。如图5-1 所示的图中有得到各个C ij的综合权重W ij(表5-2第2列)。 3)最后,在指标层与方案层之间建立判别矩阵,针对每一个指标C ij 都需要建立一个各 方案A i的比较矩阵,判别A针对C j的重要性w A i (表5-2的每一行)。最后将指标C ij的综合权重W ij与W Ai进行乘法求和,从而得到方案A的最终综合权重刀(W ij心Ai),即为续表5-2的最后一行。

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:

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

层次分析法确定绩效考核指标权重

(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: 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: (2)运用和积法(方根法) 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 = ( W 1, W 2, W 3)T = ( 0.637,0.258, 0.103) T V 1 V 11 V 12 V 13 V 11 1 3 5 V 12 1/3 1 3 V 13 1/5 1/3 1 B i V V I V 2 V 3 V 1 1 1/5 1/7 V 2 5 1 1/3 V 3 7 3 1 V 2 V 21 B 2 V 22 V 23 V 24 V 2I 1 1/3 1/4 1/5 V 22 3 1 1/3 1/4 V 23 4 3 1 1/2 V 24 5 4 2 1 B 3 V 3 V 31 V 32 V 31 1 1/3 V 3 2 3 1 求解各判断矩阵, 得出单一准则下各级考

一致性检验:CI 0, 则CR 0 0.1,所以,判断矩阵 B 3具有令人满意的一致性。 (3)获得该部门绩效评价体系的权重排序列表(见表 4-3) 最大特征根: max 3 (AW ) i =3.037 i 1 3W i 一致性检验: CI 3.037 3 0.0185,RI 3 1 0.58 则 CR 0.032 0.1, 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 B 1求解结果如下: B 1下二级指标的权重向量: W 1=( W 11, W 12,W 13)T =( 0.6548,0.2499,0.0953)T 最大特征根: max ‘ (B1W)i =3.0182 i 1 3W i 一致性检验:CI 则 CR 0.016 0.1, 3.0182 3 ccc “ D. n nnod R 0.58 令人满意的一致 性。 0.009 1 , r\i 3 1 这表明判断矩阵具有非常 ②判断矩阵 B 2求解结果如下: 权重向量: W 2 = ( W 21, W 22 , W 23, W 24 ) T = ( 0.5318, 0.2701,0.1221, 最大特征根: max 4(B 2 W )i =4.0753 i 1 4w i 一致性检验: CI 4. 0753 4 0.0251,RI 0.9 0.0760)T 4 1 则C g R g 0.028 0.1,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: w - ( W 31, W 32 ) 最大特征根: T =( 0.7500,0.2500)T 2 (B 3w)i =2 i 1 2W i max

层次分析法具体应用及实例

层次分析法步骤与实例 1 层次分析法的思想:将所有要分析的问题层次化;根据问题的性质和所要到达的总目标,将问题分为不同的组成因素,并按照这些因素间的关联影响即其隶属关系,将因素按不同层次聚集组合,形成一个多层次分析结构模型;最后,对问题进行优劣比较排序. 2 次分析法的步骤:

3 以一个具体案例进行说明: 【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。 【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。 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

模糊层次分析法的程序实现

、模糊层次分析法的程序实现 给出模糊层次分析法的Matlab程序。 clear; clc; E=input('输入计算精度e:') Max=input('输入最大迭代次数Max:') F=input('输入优先关系矩阵F:'); %计算模糊一致矩阵 N=size(F); r=sum(F'); for i=1:N(1) for j=1:N(2) R(i,j)=(r(i)-r(j))/(2*N(1))+0.5; end end E=R./R'; % 计算初始向量---------- % W=sum(R')./sum(sum(R)); % 和行归一法 %--------------------------------------------------------- for i=1:N(1) S(i)=R(i,1); for j=2:N(2) S(i)=S(i)*R(i,j); end end S=S^(1/N(1)); W = S./sum(S);%方根法%-------------------------------------------------------- % a=input('参数a=?'); %W=sum(R')/(N(1)*a)-1/(2*a)+1/N(1); %排序法 % 利用幂法计算排序向量----V(:,1)=W'/max(abs(W)); %归一化 for i=1:Max V(:,i+1)=E*V(:,i); V(:,i+1)=V(:,i+1)/max(abs(V(:,i+1))); if max(abs(V(:,i+1)-V(:,i)))k=i; A=V(:,i+1)./sum(V(:,i+1)); break Else End End 四、计算实例 由优先关系矩阵得到模糊一致矩阵 利用三种方法计算排序向量分别为:

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

(完整版)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

层次分析法的应用实例汇总

第二节 层次分析法的应用实例 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

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 表5-15 表5-16

表5-17 表5-18 表 5-19 表 5-20 表5-21 表5-22 表 5-23 这样我们得到方案关于效益的合成顺序为 T )07.0 ,36.0 ,57.0()4(=益ω 效益层次模型的整体一致性比例C.R.(4)<0.1(最后一个矩阵的一致性较差,但因

浅析运用层次分析法确定指标权重

浅析运用层次分析法确定指标权重 我们有很多事情要做,但我们只有那么点资源,我该怎么办?我们先来看两个例子:问题一:某企业准备推出一种新产品,而目前市场上已有几个类似的产品在销售。对该企业来说,要想在已有的市场上赢得一席之地就必须提供更具市场竞争力的新产品,可是究竟什么样的产品才是消费者青睐的呢?产品设计及研发部门比较苦恼: (1)对于这类产品,消费者更注重的是价格?包装?功能?品牌?还是…… (2)如果包装更加重要,他们更加关注的是外包装形状?颜色?大小?还是内部材质?如果功能更加重要,那是防水性?延伸性?自动化程度?还是准确性? 问题二:售后服务的好坏已经逐渐成为车主选车、购车时考虑的一大关键要素,而对于汽车制造商来说,提供良好的汽车保养维修售后服务便成为了当前厂商间竞争的另一焦点。而作为汽车售后服务体现的关键部门——4S店的服务流程与质量的好坏,将直接影响到消费者对该厂商的评价。那么,在售后服务的整个流程当中,哪些服务内容是车主更加关注呢?在有限的资源内,重点加强哪方面的服务会更容易赢得车主们的信赖呢? 实际上,一个企业经常会遇到以上说到的关于产品及服务提供优先顺序考虑的问题,这些问题看起来确实很烦琐,一堆需要考虑的因素放在那里,千头万绪,有时候甚至让人摸不着头脑,不知道该从何下手。而事实上,运用市场研究的方法,这些问题解决起来似乎就不像想象中那么棘手了,问题的关键就在于从消费者需求出发合理地判断出用来表征产品及服务各项属性的重要性。而重要性的判断,从市场研究的角度上分析,就是对各属性(即指标)在整个体系中进行权重的判定。 就一个产品或一项服务来说,我们可以用很多不同的指标从不同方面去评价,那么,在众多的评价指标当中,哪些方面在消费者看来更加重要,需要我们重点关注和提高?哪些不太重要,可以在对重要指标进行重点提升以后再逐步改进?哪些根本不重要,甚至可以忽略不计?这些都是企业在产品及服务提供过程中需要特别关注或了解的问题,只要清楚地界定了这些问题,就能有的放矢地进行针对性改进或提升,从而更好地服务于客户,同时最大程度地节省企业资源及投入。从市场研究统计分析方法的角度来看,有多种方法可以用来确定指标的权重,如直接评价法、相关分析法、回归分析法、专家测评法以及层次分析法等。而在众多的方法当中,层次分析法(AHP法)是目前市场调查中运用较多的、对于结果分析更为有效的一种方法。本文以帮助企业解决上述“问题二”为例,对此方法进行初步的介绍。 层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法,它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美国运筹学家T.L.Saaty教授于70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。 运用层次分析法建模,大体上可按下面四个步骤进行: (1)建立递阶层次结构模型; (2)构造出各层次中的所有判断矩阵; (3)层次单排序及一致性检验; (4)层次总排序及一致性检验。 例如,针对“问题二”运用层次分析法必须先建立一个层次结构模型。假设4S店提供的服务包括预约、接待、保养维修、汽车交付、回访五大环节,每个环节当中各项具体的服务细项内容。根据此服务体系,所建立的层次结构模型如下所示:

层次分析法的基本步骤和要点(20210228093222)

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军决实际问题,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

层次分析方法基本原理

层次分析方法基本原理 层次分析法简单的说就是运用多因素分级处理来确定因素权重的方法。它是一种定性分析和定量分析相结合的评价决策方法,它将评价者对复杂系统的评价思维过程数学化。 层次分析法基本思路是评价者通过将复杂问题分解为若干层次和若干要素,并在同一层次的各要素之间简单地进行比较、判断和计算。就可以得出不同替代案的重要度,从而为选择最优方案提供决策依据。 层次分析法特点是:能将人们的思维过程数学化、系统化,便于人们接受;所需定量数据信息较少。 ⑵层次分析法图解: 评估每一层针对上一层的因素的重要程度,通过传递性,最后确定因素层的指标相对于目标层的重要程度,从而确定全部指标的权重系数 ⑶应用层次分析法进行综合评价其主要步骤有: 第一步:对构成评价问题的目标(准则)及因素等要素建立多级递阶结构模型。 第二步:在多级递阶结构模型中,对属同一级的要素,用上一级的要素为准则进行两两比较后,根据判断尺度确定其相对重要度,并据此建立判断矩阵。 对于递阶层次结构中各层上的元素可以依次相对于与之有关的上一层元素,进行两两比较,从而建立一系列的判断矩阵。判断矩阵 A = (aij)n×n 具有下述性质: 其中, aij(i,j = 1,2,…,n) 代表元素 Ui 与 Uj 相对于其上一层元素重要性的比例标度。判断矩阵的值反映了人们对各因素相对重要性的认识,一般采用

1-9 比例标度对重要性程度赋值。标度及其含义如下表所示。 第三步:通过一定计算后,确定各要素的相对重要度:四个步骤如下 ①计算单一层次下元素的相对权重并进行一致性检验 1矩阵 A 的最大特征根为λmax ,其相应的特征量为 W ,解判断矩阵 A 的特征根问题 最大特征根及其对应的特征向量通常应用方根法来求解,具体计算步骤如下: 所得 W 经归一化后,即(1)计算判断矩阵每一行元素的乘积M I 为同一层次相应元素对于上一层次某一因素相对重要性的权重向量。 2用估计得到的排序向量左乘判断矩阵得到一个新的向量,依次用你排序向量的每个分量去除这个新向量的每个对应分量,得到了另一个向量,对这个向量的分量求和然后除以分量的个数,得到了关于特征根λmax的近似值 由于客观事物的复杂性以及人们对事物认识的模糊性和多样性,所给出的判断矩阵不可能完全保持一致,有必要进行一致性检验,计算一致性指标 CI 其中, n 为判断矩阵阶数。 若随机一致性比率 CR = CI / RI < 0.10 ,则判断矩阵具有满意的一致性,否则需要调整判断矩阵的元素取值。随机一致性指标 RI 取值见表 -2 。

模糊层次分析法讲解

模糊层次分析法理论基础 FAHP及计算过程层次分析法(AHP)是20世纪70年代美国运筹学家T.L. Saaty教授提出的一种定性与定量相结合的系统分析方法,该方法对于量化评价指标,选择最优方案提供了依据,并得到了广泛的应用。然而, AHP存在如下方面的缺陷:检验判断矩阵是否一致非常困难,且检验判断矩阵是否具有一致性的标准CR < 0. 1缺乏科学依据;判断矩阵的一致性与人类思维的一致性有显著差异。为此,本文结合模糊数学理论,首先介绍了模糊层次分析法(Fuzzy - AHP) FAHP ,然后用FAHP对公共场所安全性指标权重进行了处理。 1. 1 模糊一致矩阵及有关概念[4 ,5 ] 1. 1. 1 定义1. 1 设矩阵R = ( rij) n×n ,若满足: 0 ≤( rij) ≤1 , ( i = 1 ,2 , ……n , j = 1 ,2 , ……n),则称R 为模糊矩阵 1. 1. 2 定义1. 2 若模糊矩阵R = ( rij) n×n ,若满足: Πi , j , k 有rij= rik - rij + 0. 5 ,则称模糊矩阵R 为模糊一致矩阵。 1. 1. 3 定理1. 1 设模糊矩阵R = ( rij) n×n是模糊一致矩阵,则有 (1) Πi ( i = 1 ,2 , …n) ,则rij = 0. 5 ; (2) Πi , j ( i = 1 ,2 , …n , j = 1 ,2 , …n) ,有rij + rji= 1 ; (3) R 的第i 行和第i 列元素之和为n ; (4)从R 中划掉任一行及其对应列所得的矩阵仍然是模糊一致矩阵; (5) R 满足中分传递性,即当λ≥0. 5 时,若rij≥λ, rjk ≥λ,则rij ≥λ;当λ≤0. 5 时,若rij ≤λ, rjk ≤λ,则rij ≤λ。(证明见文献1) 。 1. 1. 4 定理1. 2 模糊矩阵R = ( rij) n×n是模糊一致矩阵的充要条件是任意指定行和其余各行对应元素之差是一个常数。 1. 1. 5 定理1. 3 如果对模糊互补矩阵F = ( f ij) n×n按行求和,记为ri = 6nk = 1f ik ( i = 1 ,2 , …, n) ,并施之如下数学变换:rij =ri - rj2 m + 0. 5 (1),则由此建立的矩阵是模糊一致的。 1. 2 模糊一致判断矩阵的建立 模糊一致判断矩阵的建立R 表是针对上一层某元素,本层次与之有关元素之间相对重要性的比较,假定上一层次元素T 同下一层次元素a1 , a2 ,…, an 有关系,则模糊一致判断矩阵可表示为:

层次分析法判断矩阵求权值以及一致性检验程序(20210228092109)

function [w f CR]=mycom(A,m z RI) [x,lumda]=eig(A); r=abs(sum(lumda)); n=find(r==max(r)); max_lumda_A=1umda(n,n); max_x_A=x(:,n); w=A/sum(A); CR=(max_lumda_A-m)/(m-1)/RI; end 木matlab程序用于层次分析法中计算判断矩阵给岀的权值己经进行一致性检验。 其中A为判断矩阵,不同的标度和评定A将不同。 m为A的维数 RI为判断矩阵的平均随机一致性指标:根据m的不同值不同。 RI值 当CR<0.1时符合一致性检验,判断矩阵构造合理。 下而是层次分析法的简介,以及判断矩阵构造方法。

一.层次分析法的含义 层次分析法(The analytic hierarchy process)简称AHP,在20 世纪 70年代中期由美国运筹学家托马斯?塞蒂(T.L.Saaty)正式提出。它 是一种------------ 定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析 方法。由于它在处理复朵的决策问题上的实用性和有效性,很快在世 界范围得到重视。它的应用——己遍及经济计划和管理、能源政策 和分配、行为科学、军事指挥、运输、 ----------- 农业、教育、人 才、医疗和环境等领域。 二.层次分析法的基木思路与人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一样的。 (1)层次分析法的原理 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

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