层次分析法的研究与应用
层次分析法(AHP法)
一致性检验是层次分析法 中非常重要的步骤，可以 保证分析结果的可靠性
04
CATALOGUE
层次单排序
特征向量法
总结词
通过计算判断矩阵的特征向量来确定各因素权重的方法。
详细描述
特征向量法是层次分析法中确定权重的一种常用方法。它基于线性代数原理，通过计算判断矩阵的特 征值和特征向量，得到各因素的权重值。这种方法能够反映各因素之间的相对重要性，广泛应用于决 策分析和多目标优化等领域。
要点一
总结词
通过计算判断矩阵的最大特征值对应的特征向量来确定各 因素权重的方法。
要点二
详细描述
最大特征值法也是层次分析法中确定权重的一种常用方法 。它基于矩阵论原理，通过计算判断矩阵的最大特征值和 对应的特征向量，得到各因素的权重值。这种方法能够反 映各因素之间的相对重要性，并且在判断矩阵一致性检验 中具有重要作用。最大特征值法在多目标决策、系统评价 等领域有广泛的应用。
03
CATALOGUE
构造判断矩阵
标度定义
标度2
两个元素相比，前者比后者稍 重要
标度4
两个元素相比，前者比后者强 烈重要
标度1
两个元素相比，具有相同的重 要性
标度3
两个元素相比，前者比后者明 显重要
标度5
两个元素相比，前者比后者极 端重要
判断矩阵的构造
01
通过专家咨询、比较等方法，对每一层次各元素相对重要性给 出判断
02
将判断结果整理成矩阵形式
判断矩阵的元素aij表示第i个元素与第j个元素相对重要性的比值
03
判断矩阵的一致性检验
一致性检验是检验各元素 重要性判断是否具有逻辑 一致性
当CR<0.1时，认为判断 矩阵的一致性是可以接受 的；否则，需要对判断矩 阵进行调整
层次分析法原理及应用步骤
层次分析法原理及应用步骤层次分析法（Analytic Hierarcy Process，简称AHP）是一种定性分析与定量分析相结合的多目标决策分析方法。
对于结构复杂的多准则、多目标决策问题，是一种有效的决策分析工具。
其基本思想，是根据问题的性质和要达到的目标，将问题按层次分析成各个组成因素，再按支配关系分组成有序的递阶层次结构。
对同一层次内的因素，通过两两比较的方式确定诸因素之间的相对重要性权重。
下一层次的因素的重要性，既要考虑本层次，又要考虑到上一层次的权重因子逐层计算，直至最后一层一般是要比较的各个方案权重大小。
运用进行决策时，大体上应分为四个步骤进行：（1）分析系统中各因素之间的关系，建立系统的递阶层次结构；（2）对同一层次的各元素关于上一层中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较判断矩阵；（3）由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重；（4）计算各层元素对系统目标的合成权重，并进行排序。
下面分别说明这四个步骤的实现方法。
（1）层次结构的建立首先要把问题条理化、层次化，构造出一个层次分析的结构模型。
在这个结构模型下，复杂问题被分解成人们称之为元素的组成部分。
这些元素又按照其属性分成若千组，形成不同层次。
同一层次的元素作为准则对下一层次的某些元素起支配作用，同时它又受上一层次元素的支配。
这些层次大体上可以分为三类：1、最高层这一层次中只有一个元素，一般它是分析问题的预定目标或者理想结果，因此也称目标层。
2、中间层这一层次包括了为实现目标所涉及的中间环节，它可以由若干个层次组成，包括所需要考虑的准则、子准则，因此也称为准则层3、最低层表示为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等，因此也称为措施层或者方案层。
上述各个层次之间的支配关系不一定是完全的，即可以存在这样的元素，它并不支持下一层次的所有元素而仅仅支持其中部分元素。
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需分析的详尽程度有关，一般它可以不受限制。
层次分析法的应用实例
层次分析法的应用实例层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种运用于多准则决策问题的定性和定量分析方法。
通过将决策问题分解为多个层次，从而使决策问题的结构更加清晰，更容易理解和处理。
下面将介绍几个AHP方法的应用实例。
1.项目选择在项目选择过程中，可能存在多个关键因素需要权衡。
通过应用AHP，可以将项目选择问题分解为几个层次，例如项目目标、资源投入、风险等等。
然后为每个层次的因素确定权重，从而帮助决策者更加客观地评估不同项目的优劣，并做出最佳选择。
2.供应商评估当公司需要选择供应商时，往往需要考虑多个方面的因素，例如价格、质量、交货时间等等。
通过使用AHP，可以将供应商评估问题分解为不同的准则和子准则，然后为每个准则和子准则赋予合适的权重，最终确定出最佳供应商。
3.市场调研在市场调研过程中，可能涉及到多个调研指标和因素。
通过应用AHP，可以将市场调研问题分解为几个层次，例如调研目标、调研方法、数据可靠性等等。
然后为每个层次的因素确定权重，从而辅助决策者选择最适合的市场调研方法和指标。
4.产品设计在产品设计过程中，需要考虑多个因素，例如功能、性能、成本等等。
通过使用AHP，可以将产品设计问题分解为不同的准则和子准则，然后为每个准则和子准则赋予合适的权重，从而帮助设计团队确定出最佳的产品设计方案。
5.企业战略规划在企业战略规划中，需要综合考虑多个战略选项的优劣。
通过应用AHP，可以将战略规划问题分解为不同的层次和因素，例如市场前景、竞争环境、技术能力等等。
然后为每个层次的因素确定权重，从而辅助决策者选择最佳的战略规划方案。
综上所述，层次分析法在多准则决策问题的应用非常广泛。
通过将决策问题分解为多个层次，然后根据不同层次的因素确定权重，能够帮助决策者更加客观地评估不同方案的优劣，并做出最佳选择。
这种方法在项目选择、供应商评估、市场调研、产品设计和企业战略规划等领域都有重要的应用。
层次分析法的研究与应用
以某城市的交通规划为例，说明模糊德尔菲层次分析法的应用。首先，根据 城市交通问题的性质和需求，构建了一个包含交通拥堵、环境污染、交通安全、 出行便利性等多个指标的指标体系。然后，邀请多名交通规划专家对这些指标进 行赋值和权重分配。通过多轮专家调查和集体讨论，对各指标的权重进行修正和 优化。最后，根据综合评价结果，制定出符合该城市实际情况的交通规划方案。
对于熵权与层次分析法的结合研究，其优势在于可以综合利用熵权法和层次 分析法的优点，从而更加全面和准确地解决决策问题。具体来说，熵权法可以提 供各指标的权重信息，而层次分析法可以将复杂问题分解为多个层次并进行比较 和评价。因此，将这两种方法结合起来，可以在指标权重和问题层次结构之间找 到一个平衡点，从而得到更加科学合理的决策结果。
4、灵活性：层次分析法可以适用于各种不同领域和问题，能够根据实际情 况进行调整和优化。
分析
文章层次结构的含义及其优点
在层次分析法中，文章层次结构是指将文章按照逻辑关系和重要性分为若干 层次，每个层次包含一组相关的文章片段或句子。这种层次结构有利于将复杂的 问题分解为多个较为简单的部分，使得文章的分析更为系统和全面。同时，文章 层次结构还有以下优点：
例如，在社会经济系统分析领域，可以利用层次分析法对经济系统的各个组 成部分进行分层评价，以揭示经济系统的内在规律；在风险评估领域，可以利用 层次分析法将风险因素分层，并评估各层次的风险程度，以制定相应的风险管理 措施；在数据挖掘领域，可以利用层次分析法对数据进行分层挖掘，以发现数据 中隐藏的模式和规律。
定义
层次分析法是一种定量与定性相结合的决策分析方法，通过将复杂问题分解 为若干层次和因素，评估各因素之间的相对重要性，进而确定各因素在问题解决 中的权重，最终根据权重进行决策。层次分析法能够有效地处理难以用单一指标 评价的问题，为决策者提供全面、客观的信息。
基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用共3篇
基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用共3篇基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用1基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种重要的多指标决策方法，其独特的定量分析模式使其被广泛应用于各种决策场景中。
然而，在实际应用过程中，AHP所依赖的判断矩阵等参数很难满足严格的一致性要求，这就使得AHP方法的有效性存在一定的争议。
针对这一问题，模糊综合评价方法应运而生，它将AHP和模糊理论相结合，充分考虑了决策者的不确定性和模糊性，从而提高了决策效果。
本文将通过研究和应用实例，探究基于层次分析法的模糊综合评价方法的优点和不足，以及如何选取决策指标和构建评价体系。
1. 模糊综合评价方法概述模糊综合评价方法是一种基于模糊数学的决策方法，可以较好地处理决策过程中存在的不确定性和模糊性。
它的基本思想是，将决策问题转化为一个多层次、多指标的评价体系，在每个层次上进行相对重要性的判断和权重赋值，最终得出总体评价结果。
模糊综合评价方法中的模糊数常常用梯形和三角形模糊数表示，如图1所示。
图1 模糊数表示法其中，如(a)所示的梯形模糊数由四个参数a、b、c、d唯一确定，表示变量值在[a,b]和[c,d]之间的可能性；如(b)所示的三角形模糊数由三个参数a、b、c唯一确定，表示变量值在[a,c]之间的可能性。
2. 决策指标的选取和构建评价体系在使用模糊综合评价方法进行决策时，决策指标的选取和评价体系的构建是很关键的。
具体来说，决策指标应具备以下特点：(1) 目标明确：决策指标应当明确对应的决策目标，且目标应该是具有明确定义的。
(2) 可度量性强：决策指标应当具有可度量性和数量化的特点，以便进行量化分析。
(3) 影响因素少：决策指标应当尽量减少具有交叉影响的因素，以避免多重计数和重复计算。
(4) 数据可获取性高：决策指标的数据应当便于获取，能够反映决策现实，以便进行实际应用。
层次分析法的原理及应用
层次分析法的原理及应用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种定量分析方法，用于解决决策问题，其原理主要基于层次结构和逐级比较的思想。
AHP通过将决策问题分解为多个层次，设立目标层、准则层和方案层，并通过对层次中各元素进行两两比较和权重计算，从而得出最优方案。
AHP的基本原理如下：1.定义层次结构：将复杂的决策问题分解为目标、准则和方案三个层次。
目标是最终要达到的结果，准则是达到目标所需要满足的条件，方案是实现准则的具体行动或选择。
2.建立判断矩阵：通过两两比较的方式，将每个准则和方案与其他准则和方案进行比较，得出相对重要性的判断矩阵。
在比较过程中，根据专家判断，使用1到9的尺度进行评分。
例如，如果A相对于B很重要，则评分为9，如果A和B相等重要，则评分为13.计算权重：根据判断矩阵，通过特征向量法或特征值法计算每个准则和方案的权重。
特征向量法是将判断矩阵的每一列的平均值作为权重，特征值法是通过计算判断矩阵的最大特征值和特征向量得到权重。
4.一致性检验：通过计算判断矩阵的一致性比率和一致性指标，判断专家意见的一致性。
一致性比率越接近0，说明意见越一致，一致性指标小于0.1时才认为专家意见具有可接受的一致性。
5.综合评价：根据权重和准则的得分，计算每个方案的综合得分，从而选择出最优方案。
1.投资决策：在投资决策中，可以将投资目标、收益预期、风险、投资周期等因素作为准则，不同投资方案作为方案，通过层次分析法计算出最优投资方案。
2.供应商选择：在供应链管理中，可以将供货能力、产品质量、价格等因素作为准则，不同供应商作为方案，通过层次分析法评估供应商的综合能力，选择最合适的供应商。
3.项目评估：在项目管理中，可以将项目目标、成本、资源需求等因素作为准则，不同项目方案作为方案，通过层次分析法评估项目的可行性和优劣。
4.策略制定：在战略管理中，可以将市场需求、竞争优势、组织能力等因素作为准则，不同战略方案作为方案，通过层次分析法制定最佳战略。
层次分析法及其案例分析
2 层次分析法应用实例
5、计算各项指标结构的权值(归一化特征向量) 按照上述第四小点中说明，可将特征值的归一化特征向量作为权重。 计算最大特征向量除高数中讲到的数学方法外，有一个较为简便的方法，即 “求和法" （1）按照纵列求和
A
B1 B2 B3 B4 B5 求和
B1
1 5 0.33333 0.33333 0.142857 6.809524
2、建立层次结构图
为了简化计算步骤，本文在供应商决策分析时，只做关键指标的分析，具体的层 次结构如下图:
目标层（A） 指标层（B） 方案层（C）
合格的供应商
价格指标 质量指标 交货指标 服务指标 硬件资质
供应商1
供应商2
2 层次分析法应用实例
3、建立判断矩阵
(1)建立B层次与A层次的矩阵关系 A、首先对各项指标进行打分( B1: B2,即价格指标、质量指标、交货指标、服 务指标、硬件资质)
B、进行一致性检测，以确保打分时不出现前后的逻辑错误
（1）计算上述矩阵的最大特征值= 5.08
（2）计算一致性指标: CI= - n =0.08/4=0.02( n=5,矩阵的阶 n -1
数),原则上比n越大，说明不一致性越严重
（3）查询随机性一致性指标: RI
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
RI 0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49
11
1.51
当n=5时，RI=1.12 （4）计算一致性比率:CR=CI/RI=0.02/1.12=0.01785<0.1，一致性成立。 一般认为当CR< 0.1时，认为矩阵的不一致程度在容许范围之内，可用其归一化特 征向量作为权向量,否则要重新构造成对比较矩阵。
层次分析实验报告心得
一、实验背景在本次实验中，我们学习了层次分析法（AHP）的基本原理和方法，并通过具体实例的实践，加深了对该方法的理解。
层次分析法是一种定性与定量相结合、系统化、层次化的决策分析方法，广泛应用于各个领域。
通过本次实验，我们不仅掌握了层次分析法的原理和方法，而且提高了解决实际问题的能力。
二、实验目的本次实验的主要目的是：1. 掌握层次分析法的原理和方法；2. 熟悉层次分析法在实际问题中的应用；3. 培养团队协作和沟通能力；4. 提高解决实际问题的能力。
三、实验过程1. 实验准备在实验前，我们首先了解了层次分析法的原理和方法，包括层次分析法的步骤、一致性检验、权重计算等。
同时，我们还学习了如何使用MATLAB进行层次分析。
2. 实验实施本次实验以“奖学金评选”为例，运用层次分析法对奖学金评选的各个因素进行权重分配。
具体步骤如下：（1）确定层次结构。
根据实际情况，将层次结构分为目标层、准则层和方案层。
（2）构造判断矩阵。
根据专家意见，对准则层和方案层的因素进行两两比较，构造判断矩阵。
（3）计算权重。
利用MATLAB计算判断矩阵的最大特征值和对应的特征向量，得到各因素的权重。
（4）一致性检验。
对判断矩阵进行一致性检验，确保权重的可靠性。
（5）层次总排序。
根据各因素的权重，对方案层进行层次总排序，得到各方案的综合得分。
3. 实验总结通过本次实验，我们成功地运用层次分析法对奖学金评选的各个因素进行了权重分配，为奖学金评选提供了科学依据。
同时，我们也总结出以下经验：（1）层次分析法在实际问题中的应用非常广泛，可以帮助我们解决多目标、多因素的问题。
（2）层次分析法的关键在于构建合理的层次结构和判断矩阵，确保权重的合理性。
（3）层次分析法需要一定的数学基础，如矩阵运算、特征值等。
（4）在实验过程中，团队成员要密切配合，共同完成实验任务。
四、心得体会1. 提高了解决实际问题的能力。
通过本次实验，我们学会了如何运用层次分析法解决实际问题，提高了我们的实际操作能力。
层次分析法原理及应用
层次分析法原理及应用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是由美国运筹学家托马斯·L·塞蒂博士在1970年代提出的一种决策分析方法，主要用于解决多目标决策问题。
AHP方法通过将复杂的决策问题逐级分解为层次结构，并利用专家判断和主观感受进行两两比较，最终得出权重的相对大小，从而达到对各个因素的定量分析和决策的目的。
层次分析法的基本原理是构建一个决策层次结构，将决策问题分解为若干层次。
具体分为目标层、准则层和方案层。
其中目标层表达决策问题的最终目标，准则层表示实现目标所需考虑的准则或因素，方案层是具体的可选择方案。
通过一系列两两比较，形成一个决策准则的成对比较矩阵，然后通过特征向量方法计算出各个因素的权重。
最后，将各个层次的权重乘起来，得到各个方案的总权重，从而进行方案的排序和选择。
层次分析法的应用非常广泛，以下是几个常见的领域：1. 项目选择和评估：在项目管理领域，层次分析法可以帮助决策者对不同项目的目标和准则进行比较和权衡，从而选择最适合的项目方案。
2. 供应商选择：在供应链管理中，层次分析法可以用于评估和选择供应商。
通过比较和评估不同供应商在成本、质量、交货时间等准则上的表现，从而选择最优的供应商。
3. 市场营销决策：在市场营销中，层次分析法可以用于确定市场细分、产品定位、市场推广策略等决策。
通过比较不同市场细分、不同产品定位、不同推广策略等因素的重要性，从而制定最合理的决策方案。
4. 人事招聘和绩效评估：在人力资源管理中，层次分析法可以帮助企业进行人事招聘和绩效评估。
通过比较不同应聘者在能力、经验、素质等方面的重要性，从而选择最合适的人才；通过比较不同员工在工作成绩、团队合作、个人发展等方面的重要性，从而进行绩效评估和薪酬分配。
5. 投资决策：在投资领域，层次分析法可以用于进行投资决策和投资组合优化。
通过比较不同投资标的在收益、风险、流动性等方面的重要性，从而选择风险与收益最优的投资组合。
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2.构造判断矩阵（成对比较阵）并赋值根据递阶层次结构就能很容易地构造判断矩阵。
层次分析法的原理及应用
层次分析法及其应用摘要层次分析法是美国运筹学家匹兹堡大学教授萨迪于20世纪70年代初，为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。
本文主要介绍层次分析法原理及其在实际工作上的应用。
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。
这种方法的特点是在对复杂的决策冋题的本质、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难于完全定量的复杂决策问题提供简便的决策方法。
基本原理：应用AHP解决问题的思路：首先，把要解决的问题分层次系列化，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、有序的层次结构模型。
然后，对模型中每一层此因素的相对重要性，根据人们对客观现实的判断给予定量表示，再利用数学方法确定每一层此因素相对重要性次序的权值。
最后，通过综合计算各层因素相对重要性的权值，得到最底层（方案层）相对于最高层（总目标）的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。
基本步骤：1•明确问题，建立层次结构模型；2•构造判断矩阵；3•层次单排序及一致性检验；4.层次总排序及一致性检验。
实际案例应用在这个信息化的时代，通讯是必不可少的一部分。
如今，我们的生活也越来越离不开手机，几乎每一个人都拥有一部手机。
同时，生产手机的厂商越来越多，手机的款式五花八门，选择哪款手机这个问题也困扰了许多人。
以下运用层次分析法进行分析：1.将决策分解为三个层次目标层A :购买手机准则层B:价格，性能，外观方案层P:华为，苹果，三星层次结构模型如下图：构造判断矩阵A B1B2B3B1P1P2P3B1135P1153B21/313P21/511/3B31/51/31P31/331判断矩阵A-B判断矩阵B1-PB2P1P2P3B3P1P2P3P111/31/5P111/53P2311/3P2517P3531P31/31/71判断矩阵B2-P判断矩阵B3-P计算判断矩阵的特征值，特征向量和一致性检验13 50.652 0.692 0.5561) A = 1/31 3，归化后为. 0.217 0.2310.3331/5 1/3 10.130 0.077 0.1112)列正规化后的判断矩阵按行相加：_ n __________W 1 =為 ai j= 0.652 0.692 0.556 = 1.900 j 二n _____W 2 八 a 2广 0.217 0.231 0.333 二 0.781__ n ________W 3 八 a 3厂 0.130 0.077 0.111 二 0.318 j 丄aT3）将向量W 1,W 2,W 31列归一化后，得特征向量:W = 0.634,0.260,0.106「5）对A 进行一致性检验C| =诂欢_n=0.02由1~9阶矩阵的平均随机一致性指标得: n -1 2CR 二 CL 二0.02二 0.034〈0.1 满足一致性要求RI 0.586）对^ , B 2, B 3进行一致性检验同理5)步骤进行计算可得：矩阵 B 1 -P : W = 0.634,0.106,0.260 T ， ' max = 3.04，CR=0.03〈0.1 矩阵 B Q -P ： W = 0.106,0.260,0.633T ， max =3.04，CR =0.03〈0.1 矩阵 Bs-P : W = 0.193,0.724,0.08T ， max =3.067, C^ 0.05〈0.1一135 [[0.634〕 一 (AW)JAW = 1/3 1 3 0.260 =(AW)21/5 1/3 1 一 .0.106 一 i.(AW )3 一(AW)1=1<0.6 3 43X02 605 0.1061.944 (AW )2 =1/3 0.6341 0.2603 01060.789 (AW )3 =1/5 疋 0.6 3 41/3 疋 Q2 6 01汉maxJ (AW)i i 壬nW(AW )1 (AWLIL WW(AW )3 W 3"/3 = 3.04 RI =0.584）计算判断矩阵的最大特征根max故最终决策为：P1首选，P3次之，P2最后。
层次分析法的原理及应用
层次分析法及其应用摘要层次分析法是美国运筹学家匹兹堡大学教授萨迪于20世纪70年代初，为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。
本文主要介绍层次分析法原理及其在实际工作上的应用。
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。
这种方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难于完全定量的复杂决策问题提供简便的决策方法。
基本原理：应用AHP解决问题的思路：首先，把要解决的问题分层次系列化，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、有序的层次结构模型。
然后，对模型中每一层此因素的相对重要性，根据人们对客观现实的判断给予定量表示，再利用数学方法确定每一层此因素相对重要性次序的权值。
最后，通过综合计算各层因素相对重要性的权值，得到最底层（方案层）相对于最高层（总目标）的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。
基本步骤：1.明确问题，建立层次结构模型；2.构造判断矩阵；3.层次单排序及一致性检验；4.层次总排序及一致性检验。
实际案例应用在这个信息化的时代，通讯是必不可少的一部分。
如今，我们的生活也越来越离不开手机，几乎每一个人都拥有一部手机。
同时，生产手机的厂商越来越多，手机的款式五花八门，选择哪款手机这个问题也困扰了许多人。
以下运用层次分析法进行分析：1.将决策分解为三个层次目标层A：购买手机准则层B：价格，性能，外观方案层P：华为，苹果，三星层次结构模型如下图：构造判断矩阵A B1 B2 B3 B1 P1 P2 P3B1 1 3 5 P1 1 5 3B2 1/3 1 3 P2 1/5 1 1/3B3 1/5 1/3 1 P3 1/3 3 1判断矩阵A-B 判断矩阵B1-PB2 P1 P2 P3 B3 P1 P2 P3P1 1 1/3 1/5 P1 1 1/5 3P2 3 1 1/3 P2 5 1 7P3 5 3 1 P3 1/3 1/7 1判断矩阵B2-P 判断矩阵B3-P计算判断矩阵的特征值，特征向量和一致性检验1）13/15/1313/1531=A ,归一化后为：111.0077.0130.0333.0231.0217.0556.0692.0652.02）列正规化后的判断矩阵按行相加：900.1556.0692.0652.0111=++==∑=nj j a W 781.0333.0231.0217.0122=++==∑=nj j a W318.0111.0077.0130.0133=++==∑=nj j a W3）将向量=W []w w w T321,,列归一化后，得特征向量：[]106.0,260.0,634.0TW =4）计算判断矩阵的最大特征根λmax⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=321)()()(106.0260.0634.013/15/1313/1531AW AW AW AW 320.0106.01260.03/1634.05/1)(789.0106.03260.01634.03/1)(944.1106.05260.03634.01)(321=⨯+⨯+⨯==⨯+⨯+⨯==⨯+⨯+⨯=AW AW AW 04.33/)()()()(3322111max =⎥⎦⎤⎢⎣⎡++==∑=W AW W AW W AW nW AW ni i i λ 5)对A 进行一致性检验 02.02304.31max =-=--=n n CI λ 由1~9阶矩阵的平均随机一致性指标得：58.0=RI1.0034.058.002.0〈===RI CI CR 满足一致性要求6）对1B ,2B ,3B 进行一致性检验 同理5）步骤进行计算可得：矩阵P B -1：[]TW 260.0,106.0,634.0=，04.3max =λ，1.0034.0〈=CR矩阵P B -2：[]TW 633.0,260.0,106.0=，04.3max =λ，1.0034.0〈=CR矩阵P B -3：[]TW 08.0,724.0,193.0=，067.3max =λ，1.0058.0〈=CR根据上表可得层次总排序的组合权向量：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=319.0202.0457.0321WP WP WP W 故最终决策为：P1首选，P3次之，P2最后。
层次分析法的原理及应用
层次分析法的原理及应用1.建立层次结构：将一个复杂的决策问题分解成一系列的层次结构，包括目标层、准则层和方案层。
在每个层次上，将决策因素分解成更小的子因素，并明确因素之间的层次关系。
2.构造判断矩阵：利用专家知识和经验，将不同因素之间的重要性进行配对判断，构造判断矩阵。
判断矩阵是一个n×n的矩阵，其中n为因素个数，矩阵的每个元素表示因素之间的相对权重。
专家用1-9之间的数值表示不同因素之间的相对重要性，1表示相等，9表示绝对重要。
3.计算权重向量：通过对判断矩阵进行特征值分解和归一化处理，计算出每个因素的权重向量。
权重向量表示每个因素在整体层次结构中的重要程度，数值越大表示影响力越大。
4. 一致性检验：判断矩阵中的判断一致性是评估专家判断的可靠性的重要指标。
一致性比例（Consistency Ratio，简称CR）作为判断矩阵的一致性检验指标，如果CR小于0.1，说明专家判断基本一致；如果大于0.1，需要进行调整。
5.决策和评估：根据各因素的权重向量，对方案进行评估，选择最优方案。
1.经济决策：层次分析法可以用于企业的投资、市场营销策划、产品开发等经济决策中，帮助决策者理清思路，确定决策权重。
2.工程项目：在工程项目的决策中，可以使用层次分析法来确定项目目标、评估技术方案，并确定关键路径，从而提高项目成功的概率。
3.人事管理：在员工选拔、晋升、培训等人事管理决策中，层次分析法可以用于评估员工的素质和能力，帮助企业做出合理的人事决策。
4.城市规划：在城市规划决策中，可以使用层次分析法来确定不同规划因素的权重，如交通、教育、环境等，从而制定合理的城市规划方案。
5.环境影响评估：层次分析法可以用于评估不同因素对环境的影响程度，帮助政府和企业制定环境保护措施。
总之，层次分析法是一种重要的决策分析方法，在许多领域都有广泛的应用。
它通过层次分解和对比评估的方式，帮助决策者理清思路，确定决策权重，并选择最优方案。
基于层次分析法的群决策方法及应用研究共3篇
基于层次分析法的群决策方法及应用研究共3篇基于层次分析法的群决策方法及应用研究1基于层次分析法的群决策方法及应用研究群体决策涉及多个人的思维和判断，因此往往需要一些科学的方法来辅助进行决策。
层次分析法（AHP）是一种经典的决策分析方法，它可以应用于单人决策，也可以推广到群体决策中。
本文将探讨基于层次分析法的群决策方法及其在不同领域的应用研究。
一、层次分析法的基本原理层次分析方法是一种将多种因素（或因子）进行逐级分解和比较的方法。
它由美国数学家托马斯·萨蒙（Thomas L. Saaty）于1970年提出，是一种运用模糊数学和决策科学的方法。
AHP 方法的基本思想是将一个复杂的问题分解为若干个互相联系的层次，构造成一个层次结构模型。
根据人的主观感受，对每个层次中的因素进行比较、排序，最终得出整个问题的权重或排名。
AHP方法的基本原理包括：层次结构分解、成对比较、构造判断矩阵、计算权重向量、一致性检验等。
其中，层次结构分解是根据问题性质和目标的不同，从总体层次逐级分解为若干子层次和因素，在层次结构中，上下层之间存在支配和被支配的关系。
成对比较是在每个层次中进行，利用判断矩阵比较两个层次中各个因素的重要性，得出其相对权重。
构造判断矩阵是根据每个因素的比较结果，构造与之对应的正互反矩阵。
计算权重向量是将判断矩阵对行进行归一化，得到每个因素的权重。
一致性检验是检测比较矩阵的一致性，以保证结果的可靠性。
二、基于AHP的群体决策方法在群体决策中，经常出现不同群体成员对问题权重的看法不一致的情况。
为了解决这个问题，可以引入一些改进的AHP方法，如层次分析法的组合（AHP/Comb）、模糊AHP等。
这些方法不仅可以减少数据不确定性，并且可以确定不同成员的优先级，更好地涵盖不同群体成员的思想和观点。
在AHP/Comb方法中，通过一组初始的判断矩阵来反映群体的思想，将各个矩阵组合起来形成一个新的判断矩阵，再计算权重向量和一致性指标。
教育调查数据分析中的多维度分析方法及应用
教育调查数据分析中的多维度分析方法及应用教育是国家的基础，教育数据的分析对于教育研究和政策制定有重要的意义。
针对不同的教育问题，我们需要采用合适的多维度分析方法来探究问题。
本文将介绍教育调查数据分析中常见的多维度分析方法及其应用。
一、层次分析法层次分析法是一种较为常用的多维度分析方法。
该方法可将复杂的问题分解为若干个层次，从而从不同的角度对问题进行分析。
首先，确定研究问题的目标层次和准则层次。
接着，将目标层次和准则层次的指标进行比较，并通过计算出各指标的权重，评估出各指标的相对重要性。
最后，对各指标进行综合评价，得出最终结果。
在教育领域中，层次分析法可用于学生综合素质评价、教师能力评估、教育资源分配等问题。
例如，在学生综合素质评价中，我们可以将学生素质分为语文、数学、英语、艺术、体育等层次；然后根据评价准则中各维度的重要性，计算各维度的权重，最终得出学生的综合素质评价结果。
二、聚类分析法聚类分析法是一种将样本按照相似性分组的方法。
该方法可用于分析不同学校或班级在学生学业表现、学生个性发展等方面的差异。
在教育研究中，我们可以将学生的学业成绩、行为表现等指标进行聚类分析，从而得出不同群体的特点和差异，为学生发展提供依据。
三、因子分析法因子分析法是一种挖掘数据内在结构的方法。
该方法可将众多指标简化为几个代表性因子，从而更好地反映数据的内在结构。
在教育研究中，我们可以采用因子分析法分析不同教育质量指标之间的关系，找出主要影响因素，为教育政策制定提供基础。
四、主成分分析法主成分分析法也是一种将众多指标简化的方法。
该方法可将各个指标按照其对数据变异的重要性进行排序，然后将对变异度解释率较高的指标进行主成分分析，得到不同因素对数据变异度的贡献程度。
在教育研究中，我们可以采用主成分分析法对教育成果、师资队伍等因素进行分析，从而消除数据中的噪音，减少数据维度。
总之，在教育调查数据分析中，我们需要根据具体问题选择恰当的多维度分析方法。
层次分析法在教学评价中的应用
层次分析法在教学评价中的应用一、本文概述随着教育改革的不断深化和教学方法的不断创新，教学评价作为教育质量监控的重要手段，其重要性日益凸显。
在众多教学评价方法中，层次分析法以其独特的优势，逐渐受到教育工作者的青睐。
本文将重点探讨层次分析法在教学评价中的应用，旨在为读者提供一种更为科学、合理的教学评价工具，以期提高教学效果和教学质量。
层次分析法是一种多目标决策分析方法，它通过将复杂问题分解为若干层次和因素，建立起层次结构模型，并利用定量分析和定性分析相结合的方法，对各层次因素进行权重赋值和优劣排序。
这种方法既能够综合考虑各种因素之间的相互关系，又能够突出关键因素的作用，使得评价结果更加客观、全面。
在教学评价中，层次分析法可以应用于多个方面，如教学目标的设计、教学内容的选择、教学方法的运用、教学效果的评估等。
通过对这些方面进行层次化分析，可以更加清晰地了解教学过程中的问题和不足，为教学改进提供有力支持。
本文将从层次分析法的基本原理出发，详细介绍其在教学评价中的应用方法和步骤，并通过具体案例进行实证分析，以展示其在实际教学评价中的效果和优势。
本文还将对层次分析法在教学评价中的应用前景进行展望，以期为相关研究和实践提供参考和借鉴。
二、层次分析法的基本原理层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种结构化的决策分析方法，由美国运筹学家T.L.Saaty教授于20世纪70年代提出。
该方法的核心思想是将复杂问题分解为若干个相互关联的层次，通过定性和定量相结合的方式，对各层次中的元素进行两两比较，以确定它们在整体结构中的相对重要性和优先级。
建立层次结构模型：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部分，并按照它们之间的逻辑关系建立层次结构模型。
通常，这个模型包括目标层、准则层和方案层三个层次。
目标层表示解决问题的目的或要达到的总目标；准则层表示实现目标所需的中间环节或考虑的准则；方案层则表示实现目标的具体措施或方案。
层次分析法评标理论与应用研究
２ｌ
——
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标 书的各项 指标 属 性值 ， 可立 即得 到其评 价值 。 便 从数 学 角度 看 ，Ｐ 法 本质 上是 梯 度下 降法 ， Ｂ 算 是 种 局 部搜 索 的优 化 方法 ， 但它 要求 解 的是 复 杂非 线
性函数的全局极值 ， 因此有可能因陷入局部极值而使学习训练失败 。同时 ， 当神经网络的学习能力（ 逼近能
属 函数 进行 转 化 。
（ ） 算投 标单 位 的综合 评 定 向量 和优 先度 （ ４计 排序 ） 。合 同招 标评 标 的综 合评 定 向量 应该 运用 普通 的矩 阵乘法 进行 模糊 合 成运 算① 。 我 国 目前合 同招标使 用 的评标 方 法 ， 基 于模 糊综合 评判 法 的理论 。 主要
这 种 算 法也 便 于使 用计 算机 计 算 。 Ｐ 网络 即 反 向 传 播 （ ａｋｐ ｏ ａａ ｏ ） ｂｃ ｒｐｇｄ ｎ 网络 ， 一 种 多层 前 向 网络 ， 用 最 小 均 方 误 差 学 习 方 式 。 这 是 目前 应 用 最广 泛 的 网 络 。 是 采
理论证 明： 定 Ｂ 假 Ｐ网络 中隐单元可以根据需要 自由设定 ， 那么一个三层 网络 可以以任 意精度逼近任何连续 函数 。
综 合评 定向量严格地 讲应该运用模 糊合成运 算 ， Ｓ Ｗｏ 即 － Ｒ。Ｓ为综合评定向量 ， 为权 重 ， ｗ Ｒ为评判矩阵 ； 符号“ ” ｏ 表示广义的 合成运 算， 常有 ４ 通 种合成运算 算子 ， Ｍ（ Ｖ）Ｍ（ ， 、 ＾， 和 Ｍ（ ， ） 即 ＾， 、 ・ Ｖ）Ｍ（ ④） ・④ 。Ｍ（ Ｖ） 于主 因素 决定模 型的矩阵合 ＾， 用
力） 与泛 化 能力 （ 推广 能力 ） 的正相 关趋 势 达 到极 限 时 ， 随着 学 习 能力 的提 高 ， 化 能力 反而 会 下降 ， 泛 出现 所 谓 “ 拟合 ” 过 现象 ， 时 神经 网络 只是 学 习 了过多样 本 细节 ， 此 而不 能反 映样 本规 律 。不 过 ， 者在 研究 与实 验 笔 中体 会 到 ， 用 Ｍ ｔｂ 使 ａａ 软件 的神 经 网络工具 包进 行样 本学 习训练 ， 般可 以避 免神经 网络 的上述 缺 陷。 ｌ 一 三是 层次 分 析 法 。美 国运 筹学 家 、匹兹 堡 大学 ＴＬ ａｔ教 授 于 ７ ．Ｓａ ． ｙ Ｏ年代 初 期提 出 的层 次分 析 法 （ｈ Ｔｅ Ａ ａ ｔ ｉ ａ ｈ ｒ ｅｓ简 称 Ａ Ｐ ， ｎｌｉ Ｈｅ ｒ ｙ ｏ ｓ， ｙｃ ｒｃ Ｐ ｃ Ｈ ）把研究 对象 作为 一个 系统 ， 照分 解 、 按 比较 判 断 、 综合 的思 维方 式进 行 决 策 ， 量 与定 性相 结 合 ， 人 的 主观判 断 用数 量形 式 予 以表 达 和处 理 。它把 复 杂 问题 分 解 成各个 组 成 因 定 将
层次分析法的应用实例
层次分析法的应用实例
层次分析法的应用实例包括以下几个方面：
1. 选址问题：层次分析法可以用于研究选址问题，比如在新建厂房时，如何选取合适的地点。
通过层次分析法可以确定各个因素的权重，以及不同地点在这些因素上的得分，综合得出最优选址方案。
2. 决策问题：层次分析法可以用于决策问题，比如在公司的战略规划中，如何确定不同方案的优先级。
通过层次分析法可以确定不同决策因素的权重和得分，最终得出最优的决策方案。
3. 资源分配问题：层次分析法可以用于资源分配问题，比如在项目管理中，如何分配不同的任务和资源。
通过层次分析法可以确定不同任务和资源的重要性和权重，以确定最优的资源分配方案。
4. 市场研究问题：层次分析法可以用于市场研究问题，比如在产品开发中，如何确定不同市场因素的重要性和优先级。
通过层次分析法可以确定市场因素的权重和得分，以确定最优的市场策略。
5. 效果评价问题：层次分析法可以用于效果评价问题，比如在某个项目结束后，如何评估项目的效果和质量。
通过层次分析法可以确定不同项目因素的权重和得分，以评估项目的整体效果和质量。
层次分析法 实验报告
层次分析法实验报告层次分析法实验报告一、引言层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种用于多目标决策的定量分析方法，广泛应用于各个领域。
本实验旨在通过实际案例，验证层次分析法在决策问题中的有效性，并探究其应用的局限性。
二、实验目的1. 了解层次分析法的基本原理和步骤；2. 运用层次分析法解决实际决策问题；3. 分析层次分析法的优势和不足。
三、实验设计本实验选取一个实际的决策问题，以选购一台新的电脑为例，通过层次分析法进行决策。
四、实验步骤1. 确定目标层：将决策问题分解为不同的层次，首先确定最终的目标层，即选购一台新的电脑。
2. 构建层次结构：在目标层的基础上，构建层次结构，包括准则层、子准则层和方案层。
准则层包括性能、价格和品牌等因素，子准则层包括CPU性能、内存容量和硬盘容量等因素，方案层包括不同品牌和型号的电脑。
3. 两两比较：对于每一层的因素，进行两两比较，根据其重要性进行打分。
例如，对于准则层的性能和价格，根据其对目标的重要程度进行比较评分。
4. 构建判断矩阵：根据两两比较的结果，构建判断矩阵。
例如，对于子准则层的CPU性能和内存容量，根据两两比较的结果构建判断矩阵。
5. 计算权重：通过计算判断矩阵的特征向量，得到各因素的权重。
根据权重可以评估各因素对目标的重要程度。
6. 一致性检验：通过计算一致性指标，判断判断矩阵的一致性。
若一致性指标超过一定阈值，则需要重新进行比较和调整。
7. 综合评价：根据各因素的权重，综合评价各方案的优劣，选取最佳方案。
五、实验结果与分析通过层次分析法，我们得到了不同因素的权重和最佳方案。
根据实验数据，我们可以发现性能对于选购电脑的重要性最高，其次是价格，品牌的重要性最低。
在子准则层中，CPU性能的权重最高，内存容量次之，硬盘容量的权重最低。
最终，我们选取了一款具有较高性能、适中价格、知名品牌的电脑作为最佳方案。
六、实验总结层次分析法是一种有效的多目标决策方法，通过将问题分解为不同层次，对各因素进行比较和权重计算，可以帮助决策者做出合理的决策。
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第18卷第5期2008年5月中国安全科学学报Ch i na Sa fety Sc i ence Journa lV o l.18N o.5M ay2008层次分析法的研究与应用*郭金玉工程师张忠彬高级工程师孙庆云高级工程师(中国安全生产科学研究院,北京100029)学科分类与代码:620.5020中图分类号:X913.4文献标识码:A资助项目:国家/十一五0科技支撑计划项目(2006BAK05B04);中国安全生产科学研究院基本科研业务费专项资金项目(2007JBKY06)。
=摘要>层次分析法(AH P)作为一种定性与定量分析方法相结合的综合性评价方法,在安全和环境研究的多个领域得到广泛应用。
对层次分析法、改进层次分析法、模糊层次分析法、改进模糊层次分析法和灰色层次分析法等在安全与环境科学中的应用进行分析、研究和展望。
对影响我国职业危害监管工作的主要因素进行研讨,同时,基于层次分析法能将复杂问题进行分解,为最佳方案选择提供科学依据的特点,提出将层次分析法应用于职业危害监管研究领域的构想。
=关键词>层次分析法(AH P);模糊层次分析法;灰色层次分析法;安全科学;环境科学;职业卫生St udy and A pplicati ons o fA na l yti c H ierarchy ProcessGUO Ji n-yu,En gi neer ZHANG Zhong-bi n,Sen ior E ngi n eer SUN Q ing-yun,S en i or E ngi neer (China A cade m y of Safety Science&Techno logy,Be ijing100029,China)Abstract:AH P(analytic h ierarchy process),as a co mprehensi v e safety eval u ation m ethod co mb i n i n g qualitative and quantitative ana l y sis,has been used in m any fields o f safety and envir onm enta l sc i e nce. The applicati o ns ofAH P,i m pr oved AH P,FAH P(fuzzy AH P),i m proved FAH P and gray AH P in safety and env iron m enta l science w ere ana l y zed,summ arized and pr ospected.The m ajor factors affecting the wo r k o f occupational hazard superv isi o n w ere ana l y zed.Consi d eri n g t h e advantages that AH P can deco m-pose the co m plex i s sues and prov i d e the scien tific basis for the choice o f opti m al dec isions,itw as pr oposed to use AH P in the fie l d s of occupati o na l hazard superv ision.K ey words:ana l y tic hierarchy process(AH P);fuzzy AH P;gray AHP;safety science;env ironm enta l science;occupational hea lth0引言层次分析法是一种将定性与定量分析方法相结合的多目标决策分析方法。
该法的主要思想是通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素,对两两指标之间的重要程度作出比较判断,建立判断矩阵,通过计算判断矩阵的最大特征值以及对应特征向量,就可得出不同方案重要性程度的权重,为最佳方案的选择提供依据。
秦吉等对层次分析法的基本原理和计算方法进行了介绍[1]。
近年来,我国的经济进程不断加快,安全和环境问题成为各级政府和公众所关注的问题,对安全和环境风险的评价成为治理安全和环境问题的一个重要方面。
所谓安全和环境风险是指一定时期产生安*文章编号:1003-3033(2008)05-0148-06;收稿日期:2008-01-18;修稿日期:2008-05-10全和环境灾害事件的概率与有害事件后果的乘积,即指安全、环境灾害事故发生的可能性及其产生的危害两方面。
风险评价方法多种多样,每种方法都有其适用的范围,当被评价系统同时存在几类危害因素时,往往需要采用几种评价方法。
层次分析法作为一种综合评价方法在风险评价尤其是安全和环境风险评价中得到广泛应用。
层次分析法经过多年的发展,衍生出改进层次分析法、模糊层次分析法、可拓模糊层次分析法和灰色层次分析法等多种方法,并根据研究的实际情况各有其适用的范围。
改进层次分析法、模糊层次分析法和可拓模糊层次分析法都是基于判断矩阵不好确定的情况下,通过改进判断标度来帮助决策者更加容易地构造质量好的判断矩阵;灰色层次分析法则是将灰色系统理论和层次分析法相结合,使灰色理论贯穿于建立模型、构造矩阵、权重计算和结果评价的整个过程中[2-4]。
笔者对层次分析法及其衍生方法在安全和环境科学研究中的应用进行了分析、总结和展望,并对我国当前职业危害监管工作中的复杂多变的影响因素进行探讨,提出利用层次分析法对我国职业危害监管模式进行研究的构想。
1层次分析法的应用层次分析法主要应用在安全科学和环境科学领域。
在安全生产科学技术方面主要应用包括煤矿安全研究、危险化学品评价、油库安全评价、城市灾害应急能力研究以及交通安全评价等[5];在环境保护研究中的应用主要包括:水安全评价、水质指标和环境保护措施研究、生态环境质量评价指标体系研究以及水生野生动物保护区污染源确定等。
1.1在安全科学研究中的应用1.1.1煤矿安全研究煤矿安全研究包括:煤矿安全综合评价、煤矿安全生产能力指标体系以及与煤矿瓦斯和通风相关的研究。
煤矿安全综合评价运用层次分析法时,可以在煤矿安全评价中的众多指标中建立起相应的指标体系,定量确定评价指标体系中各种灾害因素的权重,可以更客观地反映煤矿的安全生产状况[6]。
应用层次分析法综合评价影响煤矿安全生产的技术、管理、环境等多种因素作用,确立影响煤矿安全生产能力的指标体系,能较客观地反映煤矿安全生产能力,从而为煤矿安全评价及管理决策提供依据[7]。
层次分析法在煤矿(矿山)安全研究中的应用还包括对瓦斯事故评价模型、煤与瓦斯突出影响因素、煤矿通风及管理制度与煤巷锚杆支护等的研究[8-11]。
1.1.2危险化学品评价危险化学品安全评价与分级的研究因其必要性而受到广泛关注,评价与分级中使用单一方法或几种方法联合使用时都存在一些问题。
胡海军等运用层次分析法建立起一种危险化学品源安全评价综合模型,采用危险分数划定危险级别,最后取综合危险分数作为综合评价模型下的危险分级标准,采用该模型有利于对危险化学品源的危险级别作出统一判断[12]。
1.1.3油库安全性评价对油库的安全状况进行科学与客观的评价有助于不断提高油库安全水平。
苏欣等用层次分析法确定影响油库安全的各主要因素的权重,有助于提高对敏感因素的检测,警惕易忽略的因素,提高油库安全管理水平[13]。
1.1.4城市灾害应急能力城市灾害应急能力是衡量一个城市灾害管理水平高低的重要因素,可以有效地减轻城市灾害的损失和保证城市的可持续发展。
铁永波等用层次分析法评价城市灾害应急能力,研究了完善的城市灾害应急能力评价指标[14]。
1.1.5交通安全评价道路交通系统是由人、车辆、道路组成的相互协调的系统。
运用层次分析法对道路安全性进行评价,可以有效地处理道路安全性评价准则多、不同指标对道路安全性影响程度不同的问题。
层次分析法在交通安全领域的应用主要包括: G I S事故救援系统、高速公路交通安全评价、对航空安全进行评估以及对铁路机车行车安全进行评价等[15-18]。
1.2在环境科学研究中的应用1.2.1大气环境研究在环境空气污染防治规划、决策中,污染防治方法选择是一项复杂的工作。
控制空气污染的方法有多种,选择各方面效益平衡的方案是空气污染防治规划、决策应当解决的问题。
贾龙华等运用层次分析法进行空气污染防治措施的比选[19]。
#149#第5期郭金玉等:层次分析法的研究与应用随着城市化进程的加速及环境空气连续自动监测的全面展开,部分站面临点位重新布设的问题,王新兰运用层次分析法对环境空气点位进行遴选,将各功能区点位根据专家比例标度赋值的评定进行确定[20]。
1.2.2水环境研究近年来,水环境安全问题成为学术界及社会各界关注的焦点,并已成为21世纪社会发展的严重制约因素。
王彦威等应用层次分析法建立了多层次的水环境安全评价体系[21]。
在水污染系统的研究中,王晓明等运用层次分析法分析了水质指标,确定了主要的水污染源并进行了防治保护措施的研究[22]。
1.2.3生态环境研究对我国煤炭工业城市从生态环境的各个方面进行定性、定量分析和评价,进而为提高城市生态环境质量及实现城市可持续发展提供科学依据。
吕连宏等运用层次分析法构建了中国煤炭工业城市生态环境质量评价指标体系[23]。
水生野生动物保护区由于地理位置和环境条件的原因,可能受到许多人类社会产生的污染的影响,在对保护区进行环境评价和规划等工作时,由于各污染源排出的污水中污染物及其浓度各不相同,很难通过简单的比较来判断主要污染物和主要污染源。
李铸衡运用层次分析法来确定水生野生动物保护区主要污染源[24]。
根据掌握的资料,目前层次分析法在安全科学和环境科学的研究与应用,主要包括表1所示的几个方面。
表1层次分析法在安全和环境研究中的应用研究领域研究方向安全科学研究煤矿安全综合评价,煤矿安全生产能力,瓦斯事故,煤矿通风管理,煤巷锚杆支护;危险化学品源,油库安全性研究,城市灾害应急能力城市道路安全,G IS道路交通事故救援,高速公路交通安全,航空飞行安全,机车行车安全等环境科学研究环境空气污染防治措施,环境空气自动监测,水环境安全评价,水污染污染源的确定与防治,煤炭城市生态环境质量评价指标体系,水生野生动物保护区污染源确定等2衍生层次分析法的应用衍生层次分析法的研究与应用情况如表2所示。
表2衍生层次分析法的研究与应用运用方法研究方向改进层次分析法矿山安全综合评价,矿井安全管理,油库安全,水污染污染源评价等区间层次分析法核事故应急决策方案,高层建筑火灾安全等模糊层次分析法煤矿安全评价,矿井安全管理,重大危险源研究,地铁火灾事故,桥梁安全评估,机械安全,水环境质量评价等改进模糊层次分析法水污染控制等灰色层次分析法城市防洪工程,电厂安全等2.1改进层次分析法的应用改进的层次分析法是指利用层次分析法的原理建立综合评价模型,然后提出新的指数标度或评价方法。