基于模糊层次分析法的工程项目投标风险评价

基于模糊层次分析法的工程项目投标风险评价

基于模糊层次分析法的工程项目投标风险评价在目前激烈竞争的工程领域中,处处充满着不确定因素,每个工程项目从规划、设计、采购、制造、施工、试运转、正式运营、承包商将工程移交业主和保修等步骤及环节都可能存在风险,最终导致项目延期和成本增加。如果承包商在工程项目投标阶段,作适当的风险管理计划就可以有效降低项目的不确定因素对项目的影响,提高项目实施的成果率。工程项目风险包括商业条款、技术和内、外部环境等风险因素。本文将项目管理中的工作分解结构引入到项目的风险管理中,以国内大型工程项目可能发生的风险因素及其因子建立风险分解结构,并在此基础上建立工程项目风险评估模型。

项目经理在进行风险测评时,往往无法考虑风险出现的模式和各风险之间的内在联系,特别对于大型工程项目来说,由于影响项目的风险因素很多且相互关系错综复杂,各风险因素所引起后果的严重程度不同,同时各风险因素之间和外界交叉影响又使风险显示出多层次性,最终导致项目经理依靠本人的风险评估习惯和经验来进行判断,无法客观和全面的进行风险评估。本文通过使用模糊层次分析法以专家问卷调查方式,可客观分析工程项目各项风险因子的相对权重、排序及风险强度分类,并对影响较大的高强度风险因子提出应对策略便于决策者参考。最后,以某大型公路项目为案例进行了应用研究,结论显示各风险因子间相对权重及排序趋势与目前工程实践实际实施过程中发生的风险项目及影响非常接近,应用模糊层次分析法进行工程项目风险评估客观、可靠,若调整风险因子可应用于其它行业。

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

基于层次分析法的模糊综合评价模型

基于层次分析法的模糊综 合评价模型 Prepared on 22 November 2020

2016江西财经大学数学建模竞赛A题 城市交通模型分析 参赛队员:黄汉秦、乐晨阳、金霞 参赛队编号:2016018 2016年5月20日~5月25日

承诺书 我们仔细阅读了江西财经大学数学建模竞赛的竞赛章程。 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C中选择一项填写):A 我们的参赛队编号为2016018 参赛队员(打印并签名): 队员1.姓名专业班级计算机141 队员2.姓名专业班级计算机141 队员3.姓名专业班级计算机141 日期:2016年5月25日

编号和阅卷专用页 2016年5月15日制定

城市交通模型分析 摘要 随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快,我国机动车保有量及道路交通流量急剧增加,交通出行结构发生了根本变化,城市道路交通拥挤堵塞问题已成为制约经济发展、降低人民生活质量、削弱经济活力的瓶颈之一。本篇论文针对道路拥挤的问题采用层次分析法进行数学建模分析,讨论拥堵的深层次问题及解决方案。 首先建立绩效评价指标的层次结构模型,确定了目标层,准则层(一级指标),子准则层(二级指标)。 其次,建立评价集V=(优,良,中,差)。对于目标层下每个一级评价指标下相对于第m 个评价等级的隶属程度由专家的百分数u 评判给出,即U =[0,100]应用模糊统计建立它们的隶属函数A(u),B(u),C(u),D(u),最后得出目标层的评价矩阵Ri ,(i=1,2,3,4,5)。利用A,B 两城相互比较法,根据实际数据建立二级指标对于相应一级指标的模糊判断矩阵P i (i=1,2,3,4,5) 然后,我们经过N 次试验调查,明确了各层元素相对于上层指标的重要性排序,构造模糊判断矩阵P ,利用公式 []R W R W R W R W R W W R W O 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 ,,,,==计算出权重值,经过一致性检验公式 RI CI CR = 检验后,均有0.1CR <,由此得出各层次的权向量()12,,T n W W W W =。然后 后,给出建立绩效评价模型(其中O 是评价结果向量),应用模糊数学中最大隶属度原则,对被评价城市交通的绩效进行分级评价。 接着在改进方案中,我们具体以交叉口为中心建立模型,其中包括道路长度、宽度、车辆平均长度、车速等等考虑因素。通过车辆排队长度可以间接判断交通拥堵情况,不需要测量车速、时间等因素而浪费的人力物力和财力,有效的提高了工作成本和效率。为管理城市交通要道提供了良好的模型和依据。 【关键字】交通拥堵层次分析法模糊综合评判绩效评价隶属度 一、问题重述 随着我国经济社会持续快速发展,群众购车刚性需求旺盛,汽车保有量继续呈快速增长趋势,2015年新注册登记的汽车达2385万辆,保有量净增1781万辆,均为历史最高水平。汽车占机动车的比率迅速提高,近五年汽车占机动车比率从%提高到%,群众机动化出行方式经历了从摩托车到汽车的转变,交通出行结构发生了根本性变化。 2015年,小型载客汽车达亿辆,其中,以个人名义登记的小型载客汽车(私家车)达到亿辆,占小型载客汽车的%。与2014年相比,私家车增加1877万辆,增长%。全国有40个城市的汽车保有量超过百万辆,北京、成都、深圳、上海、重庆、天津、苏州、郑州、杭州、广州、西安11个城市汽车保有量超过200万辆。全国平均每百户家庭拥有31辆私家车,北京、成都、深圳等大城市每百户家庭拥有私家车超过60辆。

(完整版)基于层次分析法的模糊综合评价模型

2016江西财经大学数学建模竞赛 A题 城市交通模型分析 参赛队员: 黄汉秦、乐晨阳、金霞 参赛队编号:2016018 2016年5月20日~5月25日

承诺书 我们仔细阅读了江西财经大学数学建模竞赛的竞赛章程。 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C中选择一项填写): A 我们的参赛队编号为2016018 参赛队员(打印并签名) : 队员1. 姓名专业班级计算机141 队员2. 姓名专业班级计算机141 队员3. 姓名专业班级计算机141 日期: 2016 年 5 月 25 日

编号和阅卷专用页 江西财经大学数学建模竞赛组委会 2016年5月15日制定

城市交通模型分析 摘要 随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快,我国机动车保有量及道路交通流量急剧增加,交通出行结构发生了根本变化,城市道路交通拥挤堵塞问题已成为制约经济发展、降低人民生活质量、削弱经济活力的瓶颈之一。本篇论文针对道路拥挤的问题采用层次分析法进行数学建模分析,讨论拥堵的深层次问题及解决方案。 首先建立绩效评价指标的层次结构模型,确定了目标层,准则层(一级指标),子准则层(二级指标)。 其次,建立评价集V=(优,良,中,差)。对于目标层下每个一级评价指标下相对于第m 个评价等级的隶属程度由专家的百分数u 评判给出,即U =[0,100]应用模糊统计建立它们的隶属函数A(u), B(u), C(u) ,D(u),最后得出目标层的评价矩阵Ri ,(i=1,2,3,4,5)。利用A,B 两城相互比较法,根据实际数据建立二级指标对于相应一级指标的模糊判断矩阵P i (i=1,2,3,4,5) 然后,我们经过N 次试验调查,明确了各层元素相对于上层指标的重要性排序,构造模糊判断矩阵P ,利用公式 1 ,ij ij n kj k u u u == ∑ 1 ,n i ij j w u ==∑ 1 ,i i n j j w w w == ∑ []R W R W R W R W R W W R W O 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 ,,,,==计算出权重值,经过一致性检验公式 RI CI CR = 检验后,均有0.1CR <,由此得出各层次的权向量()12,,T n W W W W =K 。然后后, 给出建立绩效评价模型(其中O 是评价结果向量),应用模糊数学中最大隶属度原则,对被评价城市交通的绩效进行分级评价。 接着在改进方案中,我们具体以交叉口为中心建立模型,其中包括道路长度、宽度、车辆平均长度、车速等等考虑因素。通过车辆排队长度可以间接判断交通拥堵情况,不需要测量车速、时间等因素而浪费的人力物力和财力,有效的提高了工作成本和效率。为管理城市交通要道提供了良好的模型和依据。 【关键字】交通拥堵 层次分析法 模糊综合评判 绩效评价 隶属度

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

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: rij的实际意义是:元素ai 和元素aj 相对于元素T 进行比较时, ai 和aj 具有模糊关系“…比…重要得多”的隶属度,表1采用0. 1~0. 9 数量标度来说明其模糊关系。

基于模糊层次分析法的环境综合评价

大庆石油学院学报第32卷第2期2008年4月JOURNAL OF DAQING PET ROLEU M INS TIT UT E V o l.32No.2A pr.2008 基于模糊层次分析法的环境综合评价 王 怡1,2 (1.大庆石油学院经济管理学院,黑龙江大庆 163318; 2.西南财经大学工商管理学院,四川成都 610074) 摘 要:分析环境综合评价的影响因素,建立环境综合评价指标体系,包括社会生活系统、环境经济系统、环境资源 系统、环境技术系统和环境管理系统.运用模糊层次分析方法对我国2006年的环境状况进行综合评价.该方法同普通 层次分析法的区别在于判断矩阵的模糊性,能够简化人们判断目标相对重要性的复杂程度,借助模糊判断矩阵实现由定 性向定量的转换,评价结果可信度较高. 关 键 词:模糊层次分析法;环境综合评价;影响因素;指标体系 中图分类号:X508 文献标识码:A 文章编号:10001891(2008)02010003 0 引言 环境评价是对环境系统状况的价值的评定、判断和提出对策[1].通过环境评价可以掌握环境规制手段对社会经济的影响,利用评价结果的反馈,不断调整规制措施,促进区域经济、社会、资源与环境的协调发展.在环境评价中,层次分析法是运用较多的评价方法.如金菊良[2]将基于加速遗传算法的层次分析法应用在水环境系统工程中,用以实行快速自适应全局优化搜索;胡秀芳、钱鹏[3]采用模糊数学中的多层次综合评价方法对环境质量进行评价,建立了切实可行的综合评价数学模型;邓燕雯[4]探讨了环境价值的集中评价方法,包括收益资本化法、边际机会成本法、总经济价值评估法等.在实际的环境评价中,由环境问题导致的经济效果定量分析比较容易,而社会效果通常采用定性分析.对于那些局部的、间接的和相对的指标,难以用综合的定量指标分析.运用层次分析法处理不肯定、不明确、带有模糊性的评价指标时,往往发生环境评价结果与环境的实际状况不一致的现象.笔者在建立环境综合评价指标体系的基础上,采用模糊判断矩阵评价环境指标,利用层次分析法[5]确定上层指标的综合判断权值,并确保该权值的一致性,得到环境评价的综合发展指数值. 1 评价指标体系 1.1 影响因素 环境 社会和经济系统是一个复合系统,具有系统性和动态性的特点.因此,构建的环境综合评价指标体系是一个包含多因素、全方位的评价指标体系框架.社会生活系统、环境经济系统、环境资源系统、环境技术系统及环境管理系统等因素对环境综合评价的效果产生直接的影响[3].社会生活系统主要考察城市居民的生活质量及环境因素对生活质量的影响;环境经济系统反映在一定的环境规制政策下,用于环境保护的投入和环保产业的发展水平;环境资源系统是构建综合评价指标体系的重要组成部分,环境质量的提高不仅有赖于废弃排放的减低,还要充分利用排放和废弃来创造经济效益,实现经济和生态效益的双赢;技术对环境保护具有推动作用,通过对环境科技成果转化和应用,能够有效地促进 三废 的达标排放和总量控制,加快环保产业的发展,提高地区的竞争力;环境管理系统是环境综合评价重中之重,反映了环境规制的效率,包括环境政策本身的效率及环境规制带来的社会效率.这些影响因素之间相互关联、相互作用,具有较强的耦合性. 收稿日期:20070917;审稿人:肖艳玲;编辑:王文礼 作者简介:王 怡(1975-),女,博士生,主要从事产业经济、规制方面的研究.

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

基于.层次分析法的模糊综合评价

校园环境质量的模糊综合评价方法 信息与计算科学2003级马文彬 指导教师杜世平副教授 摘要:本文应用模糊数学理论,把模糊综合评价方法具体应用到校园环境质量综合评价研究中,结合校园的实际情况将环境评价系统根据需要分成若干个指标,建立了因子集、评价集、隶属函数和权重集,实现对校园环境的质量等级综合评判。采用层次分析法计算评价的权重集,并对取大取小算法和评价结果的最大隶属度原则进行了改进,取得较好的效果。实例表明:模糊综合评价方法可操作性强、效果较好,可在一般环境的质量评价中广泛应用。 关键词:校园环境质量,模糊综合评价,层次分析法,权重 Fuzzy Comprehensive Evaluation Method for the Environment Quality of university Campus MA Wen-bin Information and Computational Science , Grade 2003 Directed by Du Shi-ping (Associate Prof ) Abstract: In this paper,based on fuzzy mathematics theory, the fuzzy comprehensive evaluation is applied in the environment quality evaluation of university campus,combining the actual situation list to evaluate the general level of university campus by fuzzy comprehensive evaluation. By setting up the factor sets, the evaluation sets, subjection functions and the weighting sets. Implementation of the Campus Environment Quality Level comprehensive evaluation. The evaluation of the weighting sets are made by AHP. The choosing big or small algorithm and the maximal subjection degree of the evaluation result is improved, and the effect is very good.The applying example indicates: the researched method is feasible and effective, it can be used widely in the environment quality assessment. Keywords:Environment quality of university campus,Fuzzy Comprehensive Evaluation,Analytical Hierarchy Process,Weighting

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。

基于-层次分析法模糊综合评价模型

2016财经大学数学建模竞赛 A题 城市交通模型分析 参赛队员: 黄汉、乐晨阳、金霞 参赛队编号:2016018

2016年5月20日~5月25日

承诺书 我们仔细阅读了财经大学数学建模竞赛的竞赛章程。 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括、电子、网上咨询等)与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C中选择一项填写): A 我们的参赛队编号为2016018 参赛队员(打印并签名) : 队员1. 专业班级计算机141 队员2. 专业班级计算机141 队员3. 专业班级计算机141 日期:2016 年 5 月25 日

编号和阅卷专用页 财经大学数学建模竞赛组委会 2016年5月15日制定

城市交通模型分析 摘要 随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快,我国机动车保有量及道路交通流量急剧增加,交通出行结构发生了根本变化,城市道路交通拥挤堵塞问题已成为制约经济发展、降低人民生活质量、削弱经济活力的瓶颈之一。本篇论文针对道路拥挤的问题采用层次分析法进行数学建模分析,讨论拥堵的深层次问题及解决方案。 首先建立绩效评价指标的层次结构模型,确定了目标层,准则层(一级指标),子准则层(二级指标)。 其次,建立评价集V=(优,良,中,差)。对于目标层下每个一级评价指标下相对于第m 个评价等级的隶属程度由专家的百分数u 评判给出,即U =[0,100]应用模糊统计建立它们的隶属函数A(u), B(u), C(u) ,D(u),最后得出目标层的评价矩阵Ri ,(i=1,2,3,4,5)。利用A,B 两城相互比较法,根据实际数据建立二级指标对于相应一级指标的模糊判断矩阵P i (i=1,2,3,4,5) 然后,我们经过N 次试验调查,明确了各层元素相对于上层指标的重要性排序,构造模糊判断矩阵P ,利用公式 1,ij ij n kj k u u u ==∑ 1,n i ij j w u ==∑ 1 ,i i n j j w w w ==∑ []R W R W R W R W R W W R W O 5544332211,,,,==计算出权重值,经过一致性检验公式RI CI CR =检验后,均有0.1CR <,由此得出各层次的权向量()12,,T n W W W W =。然后后,给出建立绩效评价模型(其中O 是评价结果向量),应用模糊数学中最大隶属度原则,对被评价城市交通的绩效进行分级评价。 接着在改进方案中,我们具体以交叉口为中心建立模型,其中包括道路长度、宽度、车辆平均长度、车速等等考虑因素。通过车辆排队长度可以间接判断交通拥堵情况,不需要测量车速、时间等因素而浪费的人力物力和财力,有效的提高了工作成本和效率。为管理城市交通要道提供了良好的模型和依据。 【关键字】交通拥堵 层次分析法 模糊综合评判 绩效评价 隶属度

(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

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