修正AHP中判断矩阵的最佳步长算法

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基于AHP(层次分析法)的企业战略决策研究

基于AHP(层次分析法)的企业战略决策研究【摘要】本文针对企业战略决策中常用的AHP(层次分析法)进行了研究。

在介绍了研究背景和研究意义。

接着，对AHP的原理与方法进行了详细解释，并探讨了AHP在企业战略决策中的应用。

通过案例分析，展示了AHP在实际企业中的应用效果。

分析了AHP在企业战略决策中可能存在的局限性，并提出了改进的方法。

在结论部分总结了研究成果，同时展望了未来研究方向。

通过本研究，可以为企业决策者提供更多的参考依据，提高企业战略决策的科学性和效率。

【关键词】AHP, 层次分析法, 企业战略决策, 研究背景, 研究意义, 方法原理, 应用案例, 实际应用, 局限性, 改进, 结论总结, 未来研究方向.1. 引言1.1 研究背景企业战略决策作为企业发展中至关重要的一环，对企业整体发展具有重大影响。

当前，随着市场竞争日益激烈和环境变化速度加快，企业战略决策的复杂性和风险性也在不断增加。

为了有效应对这一挑战，越来越多的企业开始借助AHP(层次分析法)来辅助进行战略决策。

通过对AHP在企业战略决策中的应用实例进行研究和总结，可以为企业提供更加科学的决策支持，提高战略决策的准确性和成功率。

研究AHP在企业战略决策中的应用具有重要的理论和实践意义。

本文旨在探讨AHP在企业战略决策中的具体应用方法，分析其优势和局限性，并提出改进措施，以期为企业战略决策提供更好的决策支持。

1.2 研究意义在实际应用中，AHP可以帮助企业对各种战略选项进行量化评估和比较，帮助企业确定最优的战略方案。

通过AHP，企业可以将主观的意见和客观的数据结合起来，避免决策者主观偏见和情绪的影响，提高决策的客观性和准确性。

研究AHP在企业战略决策中的应用具有重要的理论意义和实践价值。

通过深入研究AHP在企业战略决策中的有效性和局限性，可以为企业决策者提供更多的决策支持和工具，帮助他们更好地制定和实施战略，提高企业的竞争力和持续发展能力。

AHP判断矩阵调整中的一致性问题研究

维普资讯
第１６卷
第６期
运பைடு நூலகம் 筹与管理
ｏＰＥＲＡＴＩＯＮＳＥＳＥＡＲＣＨＲＡＮＤＡＮＡＧＥＭＥＮＴＭＳＣＩＥＮＣＥ
Ｖｏ１１Ｎｏ．６。．６
Ｄｅ．２０ｃ０７
２００７年１２月
Ａｂｔａｔｎｏｄｒｔｔｄｈｏｓｓｅｃｄｆａｉｎｐｏｌｍｆｕｇｎｔｉ，ｔｅｐｐｒａａｙｅｓｒｃ：Ｉｒｅｏｓｕｙｔｅｃｎｉｔｎｙｍｏｉｃｔｒｂｅｏｄｍｅｔｍａｒｘｈａｅｎｌｚｓｉｏｊｔｅｒｌｔｎｈｐｂｔｅｒｉａｏｓｓｅｃｎａｉｆｄｃｎｉｔｎｙｎｕｓｆｒｒｔｏｆｕ — ｈｅａｉｓｉｅｗｅｎｏｄｎｌｎｉｔｎｙａｄｓｔｓｉｏｓｓｅｃ，ａｄｐｔｏｗａｄａｍｅｈｄｏｄｏｃｅｊｇｎｎｏｓｓｅｃｆｕｇｎｔｉａｅｎｏｄｎｌｏｓｓｅｃ．Ｉｌｏｇｖｓｔｅｐｏｆｆｎｅｒｌｆｉｇｉｃｎｉｔｎｙｏｄｍｅｔｍａｒｂｓｄｏｒｉａｎｉｔｎｙｔｓｉｅｈｒｏｔｇａｊｘｃａｏｉｏ
致性不变下的一致性调整方法，证明了Ｃ（的收敛性，并ＲｌＡ）算例说明了该方法的可行性。文章标识码：Ａ文章编号：０７３２（０７０・０４０１０・２１２０）６０９・３
关键词：策分析，整，次分析法，致性决调层一中图分类号：４Ｎ９５

ahp法具体计算步骤

ahp法具体计算步骤AHP（Analytic Hierarchy Process）法是一种常用的多准则决策方法，它基于判断者对不同准则的评价来确定最佳选择。

下面将介绍AHP法的具体计算步骤。

1. 确定决策层次结构：首先，需要确定决策问题的层次结构，包括目标层、准则层和方案层。

目标层是决策问题的直接目标，准则层是实现目标的评价指标，方案层是具体的可行方案。

2. 建立判断矩阵：在准则层中的各个准则之间需要建立判断矩阵，以表达判断者对它们之间相对重要性的判断。

判断矩阵是一个方阵，其中每个元素表示一个准则对另一个准则的相对重要程度，并通过用数字1到9的标度进行比较。

标度1表示两个准则具有相同的重要性，标度9表示一个准则比另一个准则极其重要。

3. 计算权重向量：通过对准则层中各准则的判断矩阵做归一化处理，可以得到每个准则的权重，从而反映其在决策中的相对重要性。

归一化处理可以计算每一行的平均值，再除以各行平均值的总和，得到权重向量。

4. 一致性检验：进行一致性检验是为了确定所建立的判断矩阵是否合理。

通过计算判断矩阵的最大特征值和随机一致性指标RI，可以得到一致性比例CR。

若CR小于0.1，则认为判断矩阵通过一致性检验，权重向量可信。

5. 计算方案的综合评价值：通过将各个准则的权重与其在方案层中的表现值相乘，可以得到各方案的综合评价值。

综合评价值越高，表示方案越好。

以上即是AHP法的具体计算步骤。

通过合理建立层次结构、构建判断矩阵、计算权重向量、进行一致性检验和计算方案的综合评价值，可以帮助决策者系统地进行多准则决策，提高决策的可靠性和准确性。

AHP法在工程管理、资源分配、投资决策等领域有广泛的应用。

ahp理论中关于判断矩阵一致性问题研究

ahp理论中关于判断矩阵一致性问题研究
一、矩阵一致性问题研究
1、定义
矩阵一致性是指决策者如何将特征评价表中内置出来的几个选项（多达几百个）排列出有序的矩阵，使该矩阵的精细调整权重保持一致，从而在特定的判断约束下得出最优和最差的组合，也就是最优解与最优情况。

矩阵一致性涉及的方面涵盖了统计学、政策研究、系统工程、数学建模等领域。

2、研究内容
（1）矩阵一致性理论探索
矩阵一致性理论被广泛应用于做出优化选择，它可以用于了解被评价者对选择哪一种最佳解所采取的偏好和决策等，以帮助决策者有效地把握决策结果。

矩阵一致性理论可以帮助决策者明确影响结果的重要因素，分析各个变量，然后建立有效的决策流程，从而精准掌握重要的决策方向。

3、矩阵一致性问题研究的意义
（1）优化决策
矩阵一致性理论可以帮助决策者精准地掌握重要的决策方向，它的特点是考虑到了所有信息的影响，分析各个变量的重要性，从而得出最优情况，并有效地削减某一方面的影响。

矩阵一致性理论不仅帮助决策者做出优化决策，而且可以提高决策效率，使决策细节能够进一步得到改进。

综上所述，矩阵一致性问题的研究具有重要的现实意义，正确使用矩阵一致性方法可以有效地提高决策的准确性和可行性，发挥出重要的作用。

AHP中判断矩阵一致性调整方法研究

一般的hadamard凸组合方法和基于系统聚类分析的hcc方法并分别与文献13中的方法相比较用算例证明了加法凸组合和前一种方法对判断矩阵调整的无效性并分析了后一种方法的有效性通过矩阵生成元获得所有的生成矩阵完全保留了原来矩阵的所有判断信息在简单的几何平均easyhcc后生成矩阵把这些信息包括不一致信息传递给了一个完全一致的正互反矩阵因而得出了与用llsm方法直接求特征向量完全一致的结论从而也说明了easyhcc方法对判断矩阵一致性调整的无效性基于系统聚类分析的hcc方法是针对原判断矩阵的所有判断信息即生成矩阵进行一致性聚类生成矩阵的一致性和少数服从多数的原则分配生成矩阵的权重系数最后加权几何平均获得调整矩阵种方法可以达到对原专家判断矩阵的全面调整相比传统的仅对单个元素调整的方法具有更好可理解性物理意义明确更好地体现了专家的意图同时它充分利用了判断矩阵中的判断信息具有较强的实用决策科学理论与实践c北京
L =1
= 1 ,使
A
=
λ
A11
·Aλ22
·…·Aλmm
,则称
A
为 A1
, A2
, …, Am
的一个
Hadamard 凸组合.
定理 2[3 ,6] 一致的正互反矩阵 A ,可以表示为 A = ( aij ) n ×n = ( wiΠwj ) n ×n = W ,其中 w = ( w1 , w2 , …,
Study on Consistency Regulation for the J udgment Matrix in AHP
WANGJian1 , HUANG Feng2gang1 , J ING Shao2guang2
(11School of Computer Science and Technology , Harbin Engineering University , Harbin 150001 ,China ;21CASIC , Ecosystem Simulation Beijing Co. Ltd. , Beijing 100039 ,China)

ahp 和积法公式

ahp 和积法公式
层次分析法（AHP）和层次加权法（积法）是两种常用的多标准决策分析方法。

它们都是用来帮助决策者在面对复杂的决策问题时进行权衡和选择的工具。

首先，让我们来谈谈AHP。

AHP是由美国学者托马斯·塞蒂（Thomas Saaty）于20世纪70年代提出的一种定量分析方法。

AHP 通过构建层次结构，将复杂的决策问题分解为若干个层次，然后对各个层次的因素进行两两比较，得出各个因素之间的重要程度，最终得出最佳的决策方案。

AHP的核心是构建判断矩阵，通过判断矩阵来计算各个因素的权重，从而进行决策。

其次，我们来看看积法公式。

积法是一种多属性决策方法，也是一种层次分析法的改进方法，它是由俄罗斯学者亚历山大·沙农（Alexander Shananin）于20世纪70年代提出的。

积法公式是通过将各个因素的权重相乘来得出最终的评价结果。

在积法中，各个因素的权重是通过专家评价或数学计算得出的，然后将这些权重相乘得出最终的综合评价值。

综上所述，AHP和积法公式都是用来处理多标准决策问题的方
法，它们都是通过对各个因素进行权衡和比较，最终得出最佳的决策方案。

它们在实际应用中都具有一定的局限性，需要根据具体的决策问题和实际情况来选择合适的方法进行分析和决策。

AHP层次分析法算法流程

AHP层次分析法算法流程AHP（Analytic Hierarchy Process）层次分析法是一种用于决策问题的数学模型和方法，它通过对问题进行分析和层次化处理，准确地确定各影响因素的权重，从而帮助决策者做出最佳选择。

下面是AHP层次分析法的算法流程：1.确定决策的目标：明确待解决问题的最终目标。

例如，选择供应商、评估项目风险等。

2.建立层次结构：将问题分解成若干个层次，从最终目标开始逐级向下，形成一个层次结构。

最终目标位于最顶层，中间层次为各个子目标，最底层是各个可选方案或决策因素。

3.构建判断矩阵：对于每个相邻的层次，评价它们之间的相对重要性。

在层次结构矩阵中，将每一对子目标之间的相对重要性填入，构建一个判断矩阵。

判断矩阵的大小等于层次中的层数的平方。

4.设置标准化比较尺度：由于决策者往往无法准确比较不同层次之间的重要性，AHP引入了一套标准化比较尺度来帮助决策者进行判断。

常用的标准化比较尺度包括9级尺度和4级尺度。

5.一致性检验：在判断矩阵中填入各个单元格后，需要进行一致性检验，判断矩阵是否满足一致性。

一致性是指判断矩阵的矩阵元素之间的相互关系是否合理。

6.层次单排序：利用判断矩阵计算每个子目标的权重向量，通过对判断矩阵的特征向量进行归一化来获得权重向量。

7.一致性检验：再次进行一致性检验，验证计算得到的权重向量的一致性。

8.综合决策：将各个子目标的权重向量与它们对应的可选方案或决策因素进行综合，得出最终的决策。

9.灵敏度分析：根据实际情况进行灵敏度分析，检验得出的权重向量对最终决策的影响，以及各个决策因素的敏感程度。

10.结果分析与解释：对最终决策进行分析和解释，确保决策的科学性和合理性，为问题的解决和决策的执行提供支持。

AHP层次分析法通过逐层比较，将问题分解为易于理解和处理的小块，通过判断矩阵和权重向量计算，确定各个子目标的重要性和最终的决策。

它能够提供量化的决策依据，并具有一定的灵活性和可解释性。

AHP中正互反判断矩阵一致性调整的新方法

Ｓａａｔｙ教授于２０世纪７０年代提出的层次分析法（ＡｎａｌｙｔｉｃＨｉｅｒａｒｃｈｙＰｒｏｃｅｓｓ，简称ＡＨＰ）［】是一种把定性分析与定量建模巧妙结合，解决具有复杂层次结构的多维群决策问题的系统化、层次化
ＤＯｈ１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０４６９ — ５０９７．２０１３．０１．Ｏ０
ＡＨＰ中正互反判断矩阵一致性调整的新方法
江正华
（南京大学数学系，南京２１００９３）
摘要
全面阐释了层次分析法（ＡＨＰ）中一种针对正互反判断矩阵进行一致性调整的
南京大学学报数学半年刊
第３０卷第２期
２０１３年ｌ１月
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＡＮＪＩＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＶｏ１．３０，Ｎｏ．２
ＭＡＴＨＥＭＡＴＩＣＡＬＢＩＱＵＡＲＴＥＲＬＹ
Ｎｏｖ．，２０１３
不但能够满足一致性比率要求，而且可以很好地代表专家意见即具有满意的可信度，最终达到
对原判断矩阵一致性改进的目的．
１正互反判断矩阵及其一致性
在多维决策中，记Ⅳ ＝｛１来自，２， … ，ｎ）．设Ｘ＝｛ｘｄｉ ∈Ⅳ｝为一有限的决策因素集（或称指标
可能始终保持判断的完全一致，判断存在一定的误差实难避免，其给定的判断矩阵也就常常是非一致性的．而判断矩阵是否具有一致性将直接影响到由判断矩阵所求得的权重向量或称排序向量能否精确地反映各系统要素间的客观排序．故需要对决策专家给出的判断矩阵作一致性分析和校正，使之具有满意一致性，以便用于实际决策．数十年来，有关ＡＨＰ￣ＩＪ断矩阵的一致性调整方法的研究已取得了相当成果【２ — ７ｌ，如最小二乘法与广义最ｄ＇－乘法［２］、最优传递矩阵法【３】、模糊一致性变换法【４】、标度构造法【５】等．本文在已有的专家判断矩阵排序方法的基础上，提出了一种新的确定排序权重的方法．在充分提取专家全部判断信息的基础上，导出一个对应于原判断矩阵的完全一致性矩阵，特别关键的是将导出的完全一致性矩阵与原判断矩阵按一定的几何调和比组合得到新的调和矩阵．此调和矩阵

层次分析法分析(AHP)及实例教程

02
设定评价标准
根据问题背景和目标，设定合理的评价标准，如成本、效益、风险等。
识别关键因素和指标
关键因素识别
分析影响决策目标的关键因素，如市场需求、技术水平、资源条件等。
指标选取
针对每个关键因素，选取具体的评价指标，如市场份额、创新能力、资源利用率等。
构建递阶层次结构图
目标层
准则层
将决策目标作为最高层，表示解决问题的总体目标。
层次分析法分析 (AHP)及实例教程
目录
• 层次分析法(AHP)概述 • 构建层次结构模型 • 构造判断矩阵与权重计算 • 实例教程：以某企业投资决策为例 • AHP优缺点及改进方向 • 总结与展望
01
层次分析法(AHP)概述
AHP定义与发展历程
定义
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种定性与定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。它通过将复杂问题分解为若干层次和因素，对各因素进行两两比较，构造判断矩阵，进而计算各因素的权重，为决策问题提供定量依据。
对计算得到的权重进行一致性检验，确保结果的合理性和准确性。
一致性检验与调整策略
一致性检验方法
通过计算一致性指标CI和随机一致性指标RI，判断判断矩阵的一致性。
调整策略
当判断矩阵不满足一致性要求时，需要对判断矩阵进行调整，包括调整元素值、重新构造判断矩阵等方法，直至满足一致性要求。
注意事项
针对缺点提出改进措施
1 2
提高数据质量和数量
通过改进数据采集和处理方法，提高数据的质量和数量，减少数据不准确和不完整对决策结果的影响。
引入客观标准
在构建判断矩阵时，可以引入客观标准和量化指标，减少主观判断对决策结果的影响。

AHP中不一致性判断矩阵的加权迭代调整算法

关键词：次分析法；断矩阵；断矩阵调整；权迭代层判判加中图分类号：２３０２文献标识码：Ａ
ＡｎｔｒｔｅＷｅｇｅｇｒｔｍｆｔｅＩｅａｉｖｉｈｔｄＡｌｏｉｈｏｈ
构；２构造成对比较矩阵（断矩阵）（）致性检验；４计算权向量（重向量）其中判断矩阵的一致性（）判；３一（）权．要求是其应用的关键前提．由于人们认识的多样性和客观事物的复杂性，决策者给出的判断矩阵，不总能并
Ｋｅｏｄ：ｎｙｃＨｅａｈｒｃｓ（Ｈ）ｏｐｒｏａｉ；ｃｎｉｅｃｐｏｅｅｔｅｔｙｗｒｓＡａｔｉｃｙＰｏｅｓＡＰ；ｃｍａｓｎｍｔｌｉｒｉｒｘｏｓｔｙｉｒｍｎ；ｗｉｅｓｎｍｖｈｇｄ
ｉｒｔｏｔａｉｎｅ
维普资讯
第２卷第３１期２０年６月０８
山东科学
ＳＮＤＧＣＥＣＨＡ０ＮＳＩＮＥ
Ｖｏ．Ｎｏ．１２１３
Ｊｎ．０８ｕ２０
文章编号：０２０６２ｏ）３０１—３１０－２（０８０— ３０４０
ＡＰ中不一致性判断矩阵的加权迭代调整算法Ｈ
王述香，自库吴
（岛农业大学理学院，青山东青岛２６０）６１９
摘要：设计了一种用于调整不一致性判断矩阵的加权迭代算法，该方法充分考虑了判断矩阵的原始信息，且在

ahp-模糊综合评价法

ahp-模糊综合评价法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：AHP-模糊综合评价法AHP（Analytic Hierarchy Process）和模糊综合评价法是两种常用的决策分析方法，它们在不同程度上解决了现实中的复杂决策问题。

本文将介绍AHP和模糊综合评价法的基本原理，以及它们在决策分析中的应用。

一、AHP原理及应用AHP是由美国数学家托马斯·萨蒙提出的一种多目标决策方法。

其基本原理是通过将复杂的决策问题分解成多个层次，构建层次结构，并利用专家判断或数据分析来确定各个层次的权重和优先级，最终得出最佳决策方案。

AHP的应用范围非常广泛，包括工程管理、项目评估、投资决策等多个领域。

在工程管理中，可以用AHP确定工程项目的目标、任务和资源分配方案；在项目评估中，可以用AHP评估项目的风险和收益，并确定最优的项目实施方案；在投资决策中，可以用AHP评估投资项目的收益和风险，并确定最佳的投资方向。

AHP的核心是通过对多个因素进行两两比较，建立一个判断矩阵，然后利用特征向量法计算各个因素的权重，最终确定最佳的决策方案。

二、模糊综合评价法原理及应用模糊综合评价法是一种用来处理模糊信息和不确定性的决策分析方法。

其基本原理是通过建立模糊数学模型，将模糊信息量化，并据此进行决策分析。

模糊综合评价法的应用领域包括环境评价、质量评价、效益评价等多个领域。

在环境评价中，可以用模糊综合评价法评估环境污染的程度和影响因素；在质量评价中，可以用模糊综合评价法评估产品质量的好坏和改进方向；在效益评价中，可以用模糊综合评价法评估项目的效益和影响因素。

模糊综合评价法的核心是建立评价指标体系和评价模型，将模糊信息转化为数值信息，并根据不同指标的权重计算综合评价值，最终确定最佳决策方案。

AHP和模糊综合评价法分别适用于不同类型的决策问题。

AHP更适用于确定多目标多标准的决策问题，它能够通过层次结构和权重计算确定最佳决策方案。

新的改进AHP算法研究及应用

第２０卷
第ｌ２期
计算机技术与发展
ＣＯＭＰＵＴＥＣＮＯＬＹＮＤＶＯＰＲＴＥＨＯＧＡＤＥＥＬＭＥＴＮ
Ｖ１０１ｏ２．Ｎ２
Ｄｅ．２ｃ０Ｏｌ
２１００年ｌ２月
新的改进ＡＰ算法研究及应用Ｈ
Ａｂｔｃ：ｏｓｕｔｄｔｅｕｇｎｍａｒｓａｔＣｎｔｃｅｈｊｄｍｅｔｔｘｗｈｃｒｒｉｉｈｍｅｔｔｅｃｎｉｅｃｑｉｍｅｔｓｎｏｔｅｅｓｕｚｆｅｈｏｓｔｎｙｒｕｅｎｉｏｅｆｈｙｉｅｏｓｓｅｒｋｓ
ｔｍｐｖｒｉａｔｘｃｎｉｔｎｙｐｓｉｉｔｎｔｅｂｓｓｆｍａｎｅａｃｈａｄｔ．Ｆｒｍｈｅｅｓｒｎｕｆｉｎｏｄｔｎｆｏｉｍｅｏｉｎｌｍａｒｏｓｓｅｃｏｓｂｌｙｏａｉｉｔｎｎｅｔｅｒｗａａｇｉｉｈｏｏｔｅｎｃｓａｙａｄｓｆｉｅｔｃｎｉｏｏｃｉｓ
法【２。它通过建立问题的层次结构模型、１ ’ Ｊ构造各层
学生考查课成绩的评定，一般是通过授课教师打
的判断矩阵、进行层次单排序及一致性检验、进行层次总排序及一致性检验四个步骤来完成指标排序或权值的确定ｌ３＿］１。在利用层次分析法分析问题时，造满，构足一致性要求的判断矩阵Ａ：（ａ是ＡＰ的关Ｈ键之一。但通常情况下给出的判断信息难以达到完全
Ｋｅ０：；ｕｇｎｔｘｃｎｉｅｃ；ｔｓｃｓｙｗ州ｓＡｊｄｍｅｔｍａｒ；ｓｔｙｅｔｌｓｉｏｓｎａ

一种AHP判断矩阵一致性调整的有效方法

要素的排序权值的新方法；朱建军。。出了一种新的优化调整算法，等提计算判断矩阵元素各个位置上能达到最佳一致性时的元素值，通过原判断矩阵元素和具有最佳一致性时元素取值的距离，出不一致元素并找作相应调整。本文针对层次分析法中判断矩阵的调整问题提出了一种新的调整算法，该方法的关键是获得原始矩阵的最优完全一致逼近矩阵，调整后的矩阵为原始矩阵与最优逼近矩阵的加权平均。
ＷＵＺ—ｕＱｈ－ｎｉ，ＵＳｉｉｇｋｊ
（．ＣＮｇｆｃｅｃ，ＡＵ，ｉｇａ６１９Ｃｉａ２ｏｅｅｏｉｉＥｇｎｅｉｇＬｄｎｎｖｒｔ）１ｏｅｅｏｉｅＱＳｎＱｎａｏ２６０，ｈｎ；．Ｃｌｇｆｖｌｎｉｅｒ，ｕｏｇＵｉｓｙｌＣｎｅｉ
１预备知识
本文只介绍一些本文涉及到的有关层次分析法的基本知识，有关层次分析法的详细介绍参见文
献一。
定义１１Ａ＝（ ¨）为阶方阵，口＞０，口பைடு நூலகம்＝１ａｌ设口 … 若且／ｊ
关键词：层次分析法；判断矩阵；近度；贴一致性调整
中图分类号：２０２３文献标识码：Ａ
ＡａｉｔｏｏｄｕｔｇｉｃｎｉｅｃｕｇｎｔｉｎＡＨＰｖｌｍｅｈｄｆｒａｊｓｎｎｏｓｔｎｙｊｄｍｅｔｍａｒｘｉｄｉｓ
ｂｓｄｏｈｐｒｘｍａｉｎｔｅｒＥｘｅｉｎｓｉｉａｅｈｔｔｅａｇｒｔｍｓｅｅｔｖｎｒｃｉａ．ａｅｎｔｅａｐｏｉｔｏｈｏｙ．ｐｒｍｅｔｎｄｃｔｄｔａｌｏｈｗａｆｃｉｅａｄｐａｔｃ１ｈｉ

群AHP法判断矩阵调整和群信息集结算法研究

［ｙｗｒｓＡａｙｉｈｅａｃｙｐｏｅｓＡ）ＪｄｍｅｔｔｘＧｒｕｅｉｏ：ｕｔｒｇａｏｉｍＫｅｏｄ］ｎｌｔｉｒｒｈ＇ｒｃｓ（ＨＰ；ｕｇｎｒ：ｏｐｄｃｓｎＣｌｓｉｌｒｈｃｍａｉｉｅｎｇｔ
市场经济条件下，需要企业快速、准确地做出各种决策，企业中的许多决策问题，如承包商／供应商的评选、客户价值
ｔｅａｇｒｔｍ、ａＷｅ — ｓｄｇｏｐＡＨＰｄｃｓｏｕｐｒｓｓｅｉｅｅｏｅ．ＡｅｌｃｓｐｌｎｈｙｔｍｓｄｓｕｓｅＯｅｐａｎｔｅｈｌｏｉｈｂｂａｅｒｕｅｉｉｎｓｐｏｔｙｔｍｓｄｖｌｐｄｒａａｅｏｆａｐｙｉｇｔｅｓｓｅｉｉｃｓｄｔｘｌｉｈｐａｔａｉｉｎｆｉｉｎｙｏｅａｇｒｔｍ．ｒｃｉｂｌｔａｄｅｃｅｃｆｔｌｏｉｈｃｙｈ
ＡｇｒｇｔｎｏｐＩｆｒａｉｎｉｏｐＡＨＰｇｅａｉｇＧｒｕｎｏｍｔｎＧｒｕｏ
ＣＨＥＮＧａ，ＡＮＧｙＺｈｏＷＬｉａ（ｅｔｏｄｓｉｌｎｉｅｉｇＣｏｌｇｆｃｉｅｙａｄＰｗｒｎｉｅｒｇＳａｇａＪｏｏｇＵｉｅｓｙＳａｇａ２０３）Ｄｐ．ｆｎｕｔａＥｇｎｒ，ｌｅｏｈｎｒｎｏｅｇｎｅｉ．ｈｎｈｉｉｔｎｎｖｒｉ，ｈｎｈｉ０００ＩｒｅｎｅＭａＥｎａｔ

层次分析法(AHP)中生成判断矩阵简易算法及其应用

一
因此ｂ可由于ｂｂ。决定，以Ｂ一（来所６）
，由第可
（）ｂ，
显然，断矩阵Ｂ（）以下性质：判ｂ，有
１列的值来决定，断矩阵可由第ｌ案与其它 ” １个方判方一案。 … ，之相对重要程度来确定。，
即可。
可是，９标度构造ｍ来的判断矩阵Ｂ满足性质 ① 和用
② ，不满足性质③ ，矩阵Ｂ的元素不一定有传递性，但即或
不具有完全一致性。有时甚至偏差很大。另外，家们对某专
一
准则，某一备选方案进行两两判断时，对即使同一专家
第３Ｏ卷第３期
衡阳师范学院学报
ＪｕｎｌｏｅｇａｇＮｏｍａｉｅｓｔｏｒａｆＨｎｙｎｒｌＵｎｖｒｉｙ
Ｎｏ．３Ｖｏ．１３Ｏ
Ｊｌ．２００９Ｈ＇ｉｅ

层次分析法（Ｈ）ＡＰ中生成判断矩阵简易算法及其应用
响大小。
关键词：体育统计学；射击；选材中图分类号：Ｇ８ — ２０３；Ｇ８７文献标识码：Ａ文章编号：１７Ｏ１（０９００２一Ｏ６３３３２０）３１４３
对其上（下）角元素的（１／或三一）２个元素的量作出判断
并无必然联系。那么，得更多正确判断信息最好的方法是获

ahp判断矩阵专家打分 -回复

ahp判断矩阵专家打分-回复"ahp判断矩阵专家打分"导言:在决策分析中，AHP（Analytic Hierarchy Process）是一种用于处理复杂决策问题的定量方法，它以专家主观判断为基础，通过构建判断矩阵来比较和评估不同因素的重要性。

本文将详细介绍AHP方法中专家打分的步骤和过程。

一、什么是AHP方法？AHP方法是由美国运筹学家托马斯·L·赛特尔（Thomas L. Saaty）于20世纪70年代提出的一种多准则决策方法。

它通过构建判断矩阵来比较和衡量多个因素的重要性，从而指导决策者做出最优的决策。

AHP方法的核心理论是层次分析法，它将复杂的问题分解为层次结构，然后利用专家主观判断进行权重分配。

二、AHP方法中专家打分的步骤1. 确定层次结构：首先，我们需要确定问题的层次结构，即将复杂的问题划分为若干个关联的层次。

通常情况下，AHP问题有3个层次：目标层、标准层和方案层。

目标层表示决策问题的最终目标，标准层表示实现目标所需要的重要因素，方案层表示各个候选方案。

2. 构建判断矩阵：专家需要对各个因素之间的重要性进行两两比较，使用3-5-7量表进行评分。

评分为1表示两个因素同等重要，为3表示某一个因素比另一个因素稍微重要，为5表示某一个因素比另一个因素明显重要，为7表示某一个因素比另一个因素非常重要。

3. 计算权重：通过计算判断矩阵的特征向量，得到各个因素的权重。

一般来说，采用特征向量的最大特征值对应的特征向量作为权重向量。

4. 一致性检验：为了保证专家打分的一致性，在计算权重之前，需要进行一致性检验。

一致性检验主要是评估专家的打分是否存在一致性，如果存在一致性，则权重计算才具有可靠性。

5. 重新打分：如果一致性检验结果不理想，需要专家重新考虑打分。

重新打分的目的是提高判断矩阵的一致性。

三、专家打分的注意事项1. 多专家参与：为了避免主观性的影响，AHP方法通常需要多个专家共同进行打分。

ahp模型中多个准则层的计算 excel

以下是使用Excel进行AHP模型中多个准则层的计算步骤：
1. 输入判断矩阵。

在Excel中，将判断矩阵输入到相应的单元格中。

2. 计算权重向量。

使用Excel的公式功能，计算每列的和，然后用各列的元素与各列的和之商组成一个新矩阵。

再求出每行的平均值，这个平均值就是各指标的权重。

3. 一致性检验。

计算权重向量和一致性向量（即权重向量和1/权重向量的点积），然后求其平均值λ。

一致性指数CI=(λ-n)/(n-1)，n为指标数量。

一致性比率CR=CI/RI，CR＜0.1则一致性好，CR≥0.1则需重新计算。

这里的RI是随机指数，可通过查表获得。

4. 层次总排序。

在层次总排序的计算中，需要先确定各准则层对目标层的权重，然后根据方案层对各准则层的判断矩阵，计算出方案层对目标层的权重。

最后，将方案层的权重与准则层的权重相乘，得到层次总排序的权重向量。

5. 一致性检验。

对层次总排序的一致性进行检验，方法与步骤3相同。

以上步骤仅供参考，建议咨询专业人士获取具体操作方法。

AHP决策分析的基本原理与计算方法

j =1 j
m
j
式中：CI为层次总排序的一致性指标； CIj为与aj对应的B层次中判断矩阵的一致性指标。
RI＝ ∑ a j RI j
j =1
m
CR＝ CI
RI
式中：RI为层次总排序的随机一致性指标； RIj为与aj对应的B层次中判断矩阵的随机一致性指标；CR为层次总排序的随机一致性比例。
当CR<0.10时，则认为层次总排序的计算结果具有令人满意的一致性；否则，就需要对本层次的各判断矩阵进行调整，直至层次总排序的一致性检验达到要求为止。
∑b
k =1
n
kj
(i = 1,2, L , n)
对按列归一化的判断矩阵，再按行求和
Wi = ∑ b ij (i = 1,2, L , n)
j =1
n
将向量 W ＝
Wi = W
i
[W
n i =1
1
,W 2 ,L,W
i
n
]归一化
T
∑W
(i = 1,2,L n)
则 W = [W1 ,W2 ,L,Wn ]T 即为所求的特征向量。计算最大特征根
则称它具有完全一致性。为了考察AHP决策分析方法得出的结果是否基本合理，需要对判断矩阵进行一致性检验。
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（四）层次单排序
①目的：确定本层次与上层次中的某元目的素有联系的各元素重要性次序的权重值。任务：计算判断矩阵的特征根和特征 ②任务向量。即对于判断矩阵B，计算满足
BW = λmaxW
缺点存在着较大的随意性。譬如，对于同样一个决策问题，如果在互不干扰、互不影响的条件下，让不同的人同样都采用AHP决策分析方法进行研究，则他们所建立的层次结构模型、所构造的判断矩阵很可能是各不相同的，分析所得出的结论也可能各有差异。