层次分析法矩阵权重和,根,特征值法,c语言计算

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数学建模——层次分析法

数学建模——层次分析法

数学建模——层次分析法层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是一种用于复杂决策和评估问题的定量方法,旨在帮助决策者在多个准则和选项之间进行权衡和选择。

该方法由美国学者Thomas L. Saaty于1970年代初提出,已经广泛应用于管理、工程、经济学、环境科学等领域。

方法步骤:1.建立层次结构:将复杂的决策问题分解为不同层次的因素和准则,形成层次结构。

层次结构包括目标层、准则层和选择层。

2.创建比较矩阵:对每个层次内的准则和选择进行两两比较,确定它们之间的相对重要性。

使用尺度来表示两者之间的相对优先级,通常是1到9之间的数值。

3.计算权重:通过计算比较矩阵的特征向量,得出每个准则和选择的权重。

特征向量反映了每个准则和选择对目标的贡献程度。

4.一致性检验:检查比较矩阵的一致性,确保所做的两两比较是合理的。

如果比较矩阵不够一致,需要进行调整。

5.计算综合得分:将每个选择的权重与其所属准则的权重相乘,得出每个选择的综合得分。

综合得分反映了每个选择在整体目标中的重要性。

6.做出决策:根据综合得分,确定最佳选择。

较高的综合得分通常意味着更优选。

示例:选择旅游目的地假设你想选择一个旅游目的地,考虑了三个因素:景色美丽度、文化体验和交通便利性。

你将这三个因素作为准则,然后列出了三个潜在的旅游目的地:A、B 和C。

步骤:1.建立层次结构:2.目标层:选择最佳旅游目的地3.准则层:景色美丽度、文化体验、交通便利性4.选择层:A、B、C5.创建比较矩阵:比较准则之间的相对重要性,如景色美丽度相对于文化体验的比较,以及文化体验相对于交通便利性的比较。

使用1到9的尺度,表明一个因素比另一个因素重要多少。

6.计算权重:计算每个准则和每个选择的权重,使用特征向量法。

7.一致性检验:检查比较矩阵的一致性。

如果一致性不够,可能需要重新考虑比较。

8.计算综合得分:将每个选择的权重与其所属准则的权重相乘,得出每个选择的综合得分。

层次分析法、权重向量的确定

层次分析法、权重向量的确定

填aij 用 F=1/2 F=1/3 F=1/4 F=1/5 F=1/6 t;W>
矩阵
分数值
0.5
0.333333
0.25
0.2
0.166667 0.142857
判断矩阵 4 A 自建立 1 1 1 1 0.2 0.333333 0.333333 0.333333
阶 5 3 1 1 3 3 1 1
0.090909 )T
*λ 的值
3
计算得 *C.R C.R=C.I/R.I
0
F=1/8
F=1/9
0.125
0.111111
各列单位化 10 0.5 0.3 0.1 0.1 8 0.375 0.375 0.125 0.125 橘黄列和 B各行和 1.644737 1.444737 0.428947 0.481579 4 单位化 0.411184 0.361184 0.107237 0.120395 1
计算得 C.I 0.010946 C.I=(λ -n)/(n-1)
查表得 R.I
0.9
填aij 用 F=1/2 F=1/3 0.333333 F=1/4 0.25 F=1/5 0.2 F=1/6 F=1/7
5*5
步骤 (一)
矩阵
分数值
0.5
0.166667 0.142857
判断矩阵
5

判断矩阵各列单位化
层次分析法:由判断矩阵确定权重向量
计算公式:λ =(AW)1 /n*w1 +(AW)2 /n*w2 +………+(AW)n /n*wn 计算公式:C.I=(λ -n)/(n-1) 填aij 用 F=1/2 F=1/3 0.333333 F=1/4 0.25 C.R=C.I/R.I F=1/5 0.2 F=1/6 R.I查表取得 F=1/7

用层次分析法计算权重

用层次分析法计算权重

用层次分析法计算权重一、本文概述层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法,由美国运筹学家T.L.Saaty教授于20世纪70年代提出。

该方法通过构建一个层次结构模型,将复杂问题分解为多个组成因素,并按照因素间的相互关联影响以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。

通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性,然后综合决策者的判断,确定决策方案相对重要性的总的排序。

层次分析法在权重计算中具有广泛的应用,包括项目管理、资源分配、风险评估、产品选择等各个领域。

本文将详细介绍层次分析法的原理、步骤及其在权重计算中的应用,帮助读者更好地理解和应用这一方法。

二、层次分析法基本原理层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是一种定性与定量相结合的决策分析方法,由美国运筹学家T.L.Saaty在20世纪70年代初期提出。

这种方法将复杂的问题分解为各个组成因素,并将这些因素按照支配关系分组形成递阶层次结构。

通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性,然后综合决策者的判断,确定决策方案相对重要性的总的排序。

层次分析法适用于存在多目标、多准则、多方案的系统评价、决策、预测等问题,尤其适用于那些难以完全用定量方法解决的复杂问题。

分解原理:将复杂的问题分解为若干个相对简单的子问题,这些子问题称为元素或因素。

每个元素都对应一个具体的评价准则或决策目标。

比较原理:通过两两比较的方式确定元素之间的相对重要性。

比较的结果以数值形式表示,通常使用1-9标度法,其中1表示两个元素同等重要,9表示一个元素比另一个元素极端重要,中间值表示不同等级的重要性。

合成原理:根据元素之间的相对重要性,通过合成运算得到元素的整体重要性排序。

合成运算通常采用加权求和的方法,权重由元素之间的相对重要性决定。

层次分析法

层次分析法

1. 层次分析法(The analytic hierarchy process, 简称AHP)用于解决评价类问题,例如:选择那种方案最好、哪位运动员或者员工表现的更优秀。

评价类问题可以用打分解决。

层次分析法 (The Analytic Hierarchy Process即 AHP)是由美国运筹学家、匹兹堡大学教授T. L. Saaty于20世纪70年代创立的一种系统分析与决策的综合评价方法, 是在充分研究了人类思维过程的基础上提出来的, 它较合理地解决了定性问题定量化的处理过程。

AHP的主要特点是通过建立递阶层次结构, 把人类的判断转化到若干因素两两之间重要度的比较上, 从而把难于量化的定性判断转化为可操作的重要度的比较上面。

在许多情况下, 决策者可以直接使用AHP进行决策, 极大地提高了决策的有效性、可靠性和可行性, 但其本质是一种思维方式, 它把复杂问题分解成多个组成因素, 又将这些因素按支配关系分别形成递阶层次结构, 通过两两比较的方法确定决策方案相对重要度的总排序。

整个过程体现了人类决策思维的基本特征,即分解、判断、综合,克服了其他方法回避决策者主观判断的缺点。

1.1模型介绍1.1.1引例高考结束了,小明该选择华科还是五武大?小明最关心四个方面:学习氛围0.4、就业前景0.3、男女比例0.2、校园景色0.19(权重和为1)(1)学习氛围:经查阅资料查到“学在华工,玩在武大,爱在华师”一句话,因此在学习氛围方面给华科0.7,给武汉大学0.3.(2)就业前景:搜索两所学校就业率差不多,因此在就业前景方面对两所学校均赋予0.5的权重。

(3)男女比例:经查询,华科男女比例2:1,武大1.35:1,因此武大0.7分,华科0.3分(4)校园景色:华科0.25分,武大0.75分整理权重表格:指标权重华科武大学习氛围0.40.70.3就业前景0.30.50.5男女比例0.20.30.7校园景色0.10.250.75华科最终的得分:0.7*0.4+0.5*0.3+0.3*0.2+0.25+*0.1=0.515分武大最终得分:0.3*0.4+0.5*0.3+0.7*0.2+0.75*0.1=0.485分1.1.2 模型1、关键词:打分法、确定评价指标、形成评价体系2、解决评价类问题,首先确定以下三个问题:(1)评价的目标是什么(2)为了达到这个目标有哪几种可选的方案(3)评价的准则或者说指标是什么(我们根据什么东西来评价好坏)。

权重计算公式与8种确定权重的方法

权重计算公式与8种确定权重的方法

权重计算公式与8种确定权重的方法权重计算是一种常用的数学方法,用于确定不同因素对一个问题或数据集的重要性。

在现实世界中,我们经常需要对不同的因素进行权重计算,以便更好地理解和解决问题。

一、权重计算公式W=(V/ΣV)×100其中,W是要计算的因素的权重,V是该因素的值,ΣV是所有因素值的总和。

这个公式的思想是将每个因素的值除以所有因素值的总和,然后将结果乘以100,得到每个因素的权重。

这样计算得到的权重是一个百分比,表示一些因素对整体的相对重要性。

确定权重的方法有很多种,以下是八种常用的方法:1.专家评估法:通过专家的经验和知识来确定各个因素的权重。

专家可以根据自己的判断和经验,给出不同因素的相对重要性。

2.层次分析法:将问题拆分成多个层次,然后通过对每个层次进行判断和评估,计算出每个因素的权重。

这个方法适用于复杂的问题,可以帮助人们更好地理解问题的本质。

3.权重矩阵法:将不同因素之间的相对重要性表示成一个矩阵,然后根据矩阵的特征值和特征向量来确定权重。

这个方法适用于多因素决策问题,可以很好地反映出不同因素之间的关系。

4.反馈循环法:不断循环迭代,将专家给出的权重和实际情况进行比较,利用反馈来调整权重。

这个方法适用于动态变化的问题,可以根据实时的情况来确定权重。

6.数据挖掘法:通过对数据集的分析和建模,确定不同因素之间的关系,并计算出权重。

这个方法适用于大规模的数据集,可以利用机器学习和统计学方法来计算权重。

7.统计方法:通过统计分析的方法,计算不同因素的权重。

例如,可以采用回归分析或者相关分析来计算权重。

8.先验权重法:根据实际情况和主观判断给出不同因素的先验权重。

这个方法适用于缺乏数据和专家意见的情况,可以根据个人的判断和经验来确定权重。

以上八种方法各有优劣,适用于不同的情况。

在实际应用中,可以根据问题的特点和要求选择合适的方法来确定权重。

总结:权重计算是一种重要的数学方法,用于确定不同因素的重要性。

层次分析法解题过程

层次分析法解题过程

根据组合权向量 进行方案…
根据问题的性质和目标, 将问题分解为不同的组成 因素,并根据因素间的相 互关联影响以及隶属关系 将因素按不同的层次聚集 组合,形成一个多层次的 分析结构模型。
对同一层次的各元素关于 上一层次中某一准则的重 要性进行两两比较,构造 两两比较判断矩阵。
通过判断矩阵计算被比较 元素的相对权重,并对判 断矩阵进行一致性检验。
层次分析法解题过程
目录
Contents
• 层次分析法简介 • 建立层次结构 • 构造判断矩阵 • 层次单排序 • 层次总排序 • 层次分析法应用案例
01
层次分析法简介
定义与特点
定义
层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是一种定性与定量相结合的多准则决策 分析方法,主要用于解决结构较为复杂、决策准则较多且不易量化的决策问题。
层次的分析结构模型。
根据专家意见或用户需求, 对同一层次中各因素的相对 重要性进行两两比较,并给 出判断值,形成判断矩阵。
通过一定的计算方法(如特 征根法、和积法等)计算出 判断矩阵的最大特征值对应 的特征向量,即为权向量。
为了确保判断矩阵的一致性,需要进 行一致性检验。通过计算一致性指标 CI和随机一致性指标RI,可以得出一 致性比率CR=CI/RI。如果CR小于0.1, 则认为判断矩阵的一致性可以接受;
定义与特点
所需定量数据信息较少
层次分析法在解决问题时,不需要大量的定量数据信息,只需要对决策因素进 行两两比较和排序即可。
强调决策者的判断和决策能力
层次分析法在解决问题时,需要决策者对决策因素进行两两比较和排序,因此 需要决策者具备一定的判断和决策能力。
应用领域

层次分析法计算公式

层次分析法计算公式

层次分析法计算公式
分层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是一种用来分
析复杂决策问题的技术,它是由美国管理学家Thomas Saaty在1970年末
开发的。

AHP是一种从多个不同的角度对复杂的决策问题进行分解,从而
识别出决策问题中的变量之间的关系,并在此基础上建立优先级的方法。

AHP的基本思想是将复杂的决策问题分解为一系列层次的子问题,将
不同层次的子问题用比较的方法进行比较,从而得出解决问题的一系列优
先级次序。

AHP的计算步骤包括建立层次结构,建立决策矩阵,确定归一
化向量,确定最终的得分和优先级。

1、建立层次结构:AHP的层次结构是分析复杂决策问题的第一步,
它包括三个层次:根层、中间层和叶节点层。

根层描述决策问题的最高一级,负责概括整个决策问题;中间层描述
决策问题在不同的方面,将整个决策问题划分为多个子问题;叶节点层描
述各个子问题的具体内容,它们不再能进行分解,代表最终要解决的问题。

2、建立决策矩阵:决策矩阵是通过对比法,对各决策因素之间进行
比较并用矩阵来表示的。

决策矩阵由三部分组成:行列式、行列式所在的矩阵的行、列分别表
示不同决策因素之间的相对优劣,即矩阵的每个单元表示一种比较关系;。

层次分析法的计算_图文_图文

层次分析法的计算_图文_图文

它们对于元素
的层次单排序权值分别为
(当 与 无关系时, )。此时B层次总 排序权值如表二给出。
层次 A1 A2 ……
a1 a2 ……
B1
b11 b12 ……
B2
b21 b22 ……



Bn
bn1 bn2 ……


Am B层次总排 am 序权重
b1m
w1
b2m
w2


bnm
wn
同样,三个方案对于各个准则的判断矩阵 以及运算所得的结果见三、四、五、六。
0.1818 0.7272 0.0910
表三
A
B
CW
A1
1/4
B4
1
C 1/2 1/8
2 0.1818 8 0.7272 1 0.0910
对准则 (功能强)来说: 即认为判断矩阵具有满意的一致性。
表四
A
B
CW
对准则 (价格低)来说:
A
1
4
1/3 0.2559
B
1/4
1
1/8 0.0733
即C认为判断3矩阵具有8满意的一1 致性0.。6708
解:1、明确问题;2、建立层次结构;先构造层
次结构,如下图所示。
购买一台满意的计算机G
目标层
功能强S1
价格低S2
易维护S3 准则层
A
B
C
方案层
对于三个准则(S1,S2,S3)关于 目标G的优先顺序,根据讨论,该厂在计算 机应用上首先要求功能强,其次要求易维 护,再次才是价格低。其判断矩阵如下表 所示。
例如
由于e4=e3,迭代经过4次中止,权矩阵A的每一列归一化

层次分析法权重计算方法分析及其应用研究

层次分析法权重计算方法分析及其应用研究

层次分析法权重计算方法分析及其应用研究一、本文概述层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法,由美国运筹学家T.L.Saaty教授于20世纪70年代初期提出。

该方法将复杂问题分解为若干层次和若干因素,在各因素之间进行简单的比较和计算,得出不同方案的权重,为决策者提供科学、量化的决策依据。

本文将对层次分析法的权重计算方法进行深入分析,探讨其在实际应用中的优势与局限,并通过案例研究展示其在不同领域中的应用效果。

具体而言,本文将首先介绍层次分析法的基本原理和步骤,然后重点阐述权重计算的方法与过程,接着分析该方法在实际应用中需要注意的问题和可能遇到的挑战,最后通过实例展示层次分析法在不同领域中的成功应用,以期为读者提供全面、深入的层次分析法理论与实践指导。

二、层次分析法权重计算的基本理论层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是一种定性与定量相结合的决策分析方法,由美国运筹学家T.L.Saaty于20世纪70年代初提出。

该方法通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素,在各因素之间进行简单的比较和计算,得出不同方案的权重,从而为决策者提供科学、合理的决策依据。

层次分析法的核心在于建立层次结构模型和构造判断矩阵,通过计算判断矩阵的最大特征值及其对应的特征向量,得出各因素的相对权重。

在层次分析法中,权重计算是至关重要的一步。

权重的确定直接影响到决策结果的准确性和科学性。

因此,如何合理、准确地计算权重是层次分析法研究的核心问题之一。

权重计算的基本步骤包括:根据问题的实际情况,建立层次结构模型,将问题分解为不同的层次和因素;构造判断矩阵,通过对各因素之间的相对重要性进行两两比较,形成判断矩阵;然后,计算判断矩阵的最大特征值及其对应的特征向量,得出各因素的相对权重;对计算得到的权重进行一致性检验,确保权重的合理性和准确性。

用层次分析法计算权重

用层次分析法计算权重

, 0, w j , 0,
,
0, -
w
j
/
a
2 ij
,
0,
, 0) 、-
wj
/
a
2 ij


i
项;
I
为单位矩阵

敏度为最大者的未知元追加的信息值, 代入 A 中, 令 L = 3, 计算 W ( k+ 1) , 转 .
总之, 每一种方法都是有其优点和缺点的, 但是综合来讲对于新建铁路方案比选中的权重
( 1) 为了使决策判断定量化而形成的数值判断矩阵, 是 T . L . Saaty 提出的首先利用( 1~ 9) 九标度进行专家评分、然后再构造判断矩阵的方法, 并由此计算出比较元素间的相对权重. 可 是当进行专家咨询时, 由于专家和决策者很难掌握标度的标准, 因此往往做出的判断不能满足 一致性检验, 有时连可接受的一致性检验也达不到, 此时要重新进行咨询或进行修订. 同时当 用幂迭代特征值法求解权向量时, 由于判断矩阵的不一致性, 收敛较缓慢, 迭代次数较多, 从而 增加了计算量. 对于这一种不足, 采用构造判断矩阵的两阶段法, 使构造出的判断矩阵自然满 足一致性的要求. 第一阶段采用人们熟悉的( 0, 1, 2) 三标度法来对每一元素进行两两比较后, 建立一个比较矩阵并计算出各元素的排序指数, 第二阶段通过变换将比较矩阵转化为判断矩 阵, 并证明它完全满足一致性的要求. 从而避免了由于利用 Saat y 提出的九标度法建立的判断 矩阵产生的不一致性, 同时由于在咨询过程中只需采用三标度法, 有关专家就很容易作出正确 判断, 判断矩阵的一致性又能使特征值的计算大大减少, 从而使 AHP 法易于被决策者接受.
铁路建设是一项投资巨大且因素复杂的工程, 因此作为铁路设计前期的方案比选工作就 显得尤为重要. 在进行方案比选的开始确定相关各项评价指标时, 常需要确定各评价指标的权 重. 权重的细微变化会对整个方案的比选结果有重大影响, 即使方案比选过程很精确, 若权重 确定不合理, 将会导致方案选择的不合理, 直接影响到国家投资的经济效益问题. 因此作为方 案比选的第一步, 评价指标权重的确定具有极其重要的意义. 但是多年来对于权重的确定, 在 铁路系统及其它工程领域范围内一直没有很好的方法. 目前, 常用的方法诸如专家评价法[ 1] ( 打分法) , 即依据专家经验与专业知识来确定权重, 具有一定的科学性, 在铁路方案比选及其 它工程领域中都得到了广泛的应用, 但是在应用中也发现了一些不足. 由于评价小组成员对各 评价指标的熟悉程度不同, 打分时不可避免的存在一些人为因素, 再加上一些评价指标难以定 量给分, 仅采用大致约定的方法打分, 又缺乏相应的检验条件, 自然容易带上个人的主观色彩, 从而影响整个方案的比选. 此外, 还有 方法和以理想点为准则确定权系数的方法, 将求多 目标规划问题转变为求多个单目标规划问题, 从而构成线性方程组, 且唯一确定一组解即为问 题的最优方案. 其优点是数学理论性较强, 弥补了以往打分法的主观性与不确定性. 但正是因

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。

层次分析法原理及计算过程详解

层次分析法原理及计算过程详解

层次分析法原理及计算过程详解写在前面:层次分析法是一个很早的决策算法了,它能够处理多目标多准则的决策问题,思维方式却很简单。

由于其系统性等优点,后续很多算法都有借鉴,所以这里写一写。

网上关于该方法的讲解很多也很详细,所以本篇都是在前辈的基础上进行整理加工。

文章尽量详细,然后加上一些我自己的理解,希望后面看到的人能够读起来更轻松,更容易接受。

注意:文中说的判断矩阵,又称成对比较阵目录:1.层次分析法概论1.2什么是决策1.3 决策分析法原理2.层次分析法的基本步骤2.1 层次分析法步骤2.2 建立层次结构模型2.3 构造判断矩阵2.4 计算单层权向量并做一致性检验2.5 计算组合权向量(层次总排序)并做一致性检验2.6 层次分析法基本步骤归纳3. 层次分析法的优缺点3.1 层次分析法的优点4.注意事项5.可应用的领域6. 完整例子分析6.1 旅游问题6.2 干部选择问题1.层次分析法概论1.1 什么是层次分析法层次分析法(The analytic hierarchy process)简称AHP,在20世纪70年代初期由美国匹兹堡大学运筹学家托马斯·塞蒂(T.L. Saaty)在为美国国防部研究“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”的课题时提出。

它是一种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。

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。

是对社会、经济以及管理领域的问题进行系统分析时,面临的经常是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂系统。

层次分析法则为研究这类复杂的系统,提供了一种新的、简洁的、实用的决策方法。

是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。

该方法将定量分析与定性分析结合起来,用决策者的经验判断各衡量目标能否实现的标准之间的相对重要程度,并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数,利用权数求出各方案的优劣次序,比较有效地应用于那些难以用定量方法解决的课题。

层次分析法概述

层次分析法概述

层次分析法一、层次分析法概述层次分析法(Analytic Hierarchy Process )是美国运筹学家T. L. Saaty教授于20世纪70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多方案或多目标的决策方法,它是一种定性和定量相结合的、系统化的、层次化的分析方法,是一种具有定性分析与定量分析相结合的决策方法,可将决策者对复杂对象的决策思维过程系统化、模型化、数量化。

其基本思想是通过分析复杂问题包含的各种因素及其相互关系,将问题所研究的全部元素按不同的层次进行分类,标出上一层与下层元素之间的联系,形成一个多层次结构。

在每一层次,均按某一准则对该层元素进行相对重要性判断,构造判断矩阵,并通过解矩阵特征值问题,确定元素的排序权重,最后再进一步计算出各层次元素对总目标的组合权重,为决策问题提供数量化的决策依据。

层次分析法特别适用于无结构问题的建模。

自1982年被介绍到我国以来,由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性,以及其系统灵活简洁的优点,迅速地在我国社会经济各个领域内,如能源系统分析、城市规划、经济管理、科研评价行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗、环境保护、冲突求解及决策预报等领域得到了广泛的重视和应用。

二、层次分析法的基本思想基本思想层次分析法的采用先分解后综合的系统思想,整理、综合人们的主观判断,将所要分析的问题层次化,根据问题的性质和要达到的总目标,将问题分解成不同的组成因素,按照因素间的相互关系及隶属关系,将因素按不同层次聚集组合,形成一个多层分析结构模型,最终归结为最低层(方案、措施、指标等)、中间层(准则层)、最高层(总目标)。

把实际问题转化为分析同层因素间相对重要程度的权重值或相对优劣次序的问题,使定性分析与定量分析有机结合,实现定量化决策。

三、确定权重值的基本原理人们在进行社会、经济以及科学管理领域问题的系统分析中,面临的常常是一个相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。

层次分析法的计算步骤

层次分析法的计算步骤

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所示的层次结构模型。

图再如,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。

层次分析法——精选推荐

层次分析法——精选推荐

层次分析法title: 层次分析法date: 2020-02-25 19:14:41categories: 数学建模tags: [MATLAB, 评价模型]mathjax: true定义层次分析法(The Analytic Hierarchy Process即AHP)是由美国运筹学家、 匹兹堡⼤学教授T . L. Saaty于20世纪70年代创⽴的⼀种系统分析与决策的综合 评价⽅法,是在充分研究了⼈类思维过程的基础上提出来的,它较合理地解 决了定性问题定量化的处理过程。

AHP的主要特点是通过建⽴递阶层次结构,把⼈类的判断转化到若⼲因 素两两之间重要度的⽐较上,从⽽把难于量化的定性判断转化为可操作的重 要度的⽐较上⾯。

在许多情况下,决策者可以直接使⽤AHP进⾏决策,极⼤ 地提⾼了决策的有效性、可靠性和可⾏性,但其本质是⼀种思维⽅式,它把 复杂问题分解成多个组成因素,⼜将这些因素按⽀配关系分别形成递阶层次 结构,通过两两⽐较的⽅法确定决策⽅案相对重要度的总排序。

整个过程体 现了⼈类决策思维的基本特征,即分解、判断、综合,克服了其他⽅法回避 决策者主观判断的缺点。

步骤第⼀步递阶层次结构分析系统中各因素之间的关系,建⽴系统的递阶层次结构。

第⼆步构造判断矩阵{1,2,3,...,9}:代表重要程度,逐渐递增得到⼀个⽅阵,我们记为A,对应的元素为a ij.(1)a ij表⽰的意义是,与指标j相⽐,i的重要程度。

(2)当i=j时,两个指标相同,因此同等重要记为1,这就解释了主对⾓线元素为1。

(3)a ij>0且满⾜a ij∗a ji=1(我们称满⾜这⼀条件的矩阵为正互反矩阵)第三步⼀致性检验判断矩阵各⾏(各列)之间成倍数关系a ij>0且满⾜a ij∗a ji=1(我们称满⾜这⼀条件的矩阵为正互反矩阵)在层次分析法中,我们构造的判断矩阵均是正互反矩阵若正互反矩阵满⾜a ij∗a jk=a ik,则我们称其为⼀致矩阵注意:在使⽤判断矩阵求权重之前,必须对其进⾏⼀致性检验。

层次分析法确定评价指标权重及计算

层次分析法确定评价指标权重及计算

层次分析法确定评价指标权重及计算一、本文概述层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是一种多准则决策分析方法,由美国运筹学家萨蒂(T.L.Saaty)教授于20世纪70年代初期提出。

这种方法通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素,在各因素之间进行简单的比较和计算,得出不同方案的权重,从而为决策者提供定量化的决策依据。

本文旨在详细阐述层次分析法在确定评价指标权重及计算过程中的应用,包括其基本原理、步骤、优缺点以及在实际问题中的案例分析。

通过本文的阐述,读者可以更好地理解和掌握层次分析法的核心思想和应用方法,为解决复杂的多准则决策问题提供有力的工具。

二、层次分析法的基本原理层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是一种定性与定量相结合的决策分析方法,由美国运筹学家T.L.Saaty教授于20世纪70年代初提出。

这种方法通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素,在各因素之间进行简单的比较和计算,得出不同方案的权重,从而为决策者提供科学、合理的决策依据。

建立层次结构模型:将问题分解为不同的层次,包括目标层、准则层和方案层。

目标层是决策问题的最终目标或理想结果;准则层是实现目标所需考虑的各种准则或因素;方案层是实现目标的具体方案或措施。

构造判断矩阵:通过比较同一层次中各因素对于上一层次中某一准则的重要性,构造判断矩阵。

判断矩阵的元素通常采用1-9标度法赋值,表示各因素之间的相对重要性。

计算权重向量:通过求解判断矩阵的最大特征值及其对应的特征向量,得到各因素对于上一层次准则的权重向量。

常用的求解方法有和积法和方根法。

一致性检验:为保证判断矩阵的一致性和合理性,需要进行一致性检验。

一致性检验的指标为一致性比例CR,当CR小于1时,认为判断矩阵的一致性可以接受;否则,需要重新调整判断矩阵的元素值。

通过层次分析法,我们可以将复杂的决策问题分解为若干层次和因素,通过定性与定量相结合的分析方法,得出不同方案的权重,从而为决策者提供科学、合理的决策依据。

层次分析法的计算步骤

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。

层次分析法C#代码

层次分析法C#代码

层次分析法Analitic Hierachy Process (AHP)一、需求分析问题举例1. 在海尔、新飞、容声和雪花四个牌号的电冰箱中选购一种。

要考虑品牌的信誉、冰箱的功能、价格和耗电量。

2. 在泰山、杭州和承德三处选择一个旅游点。

要考虑景点的景色、居住的环境、饮食的特色、交通便利和旅游的费用。

3. 在基础研究、应用研究和数学教育中选择一个领域申报科研课题。

要考虑成果的贡献(实用价值、科学意义),可行性(难度、周期和经费)和人才培养。

模型和方法1. 层次结构模型的构造步骤一:确定层次结构,将决策的目标、考虑的因素(决策准则)和决策对象按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层,绘出层次结构图。

最高层:决策的目的、要解决的问题。

最低层:决策时的备选方案。

中间层:考虑的因素、决策的准则。

对于相邻的两层,称高层为目标层,低层为因素层。

步骤二:通过相互比较,确定下一层各因素对上一层目标的影响的权重,将定性的判断定量化,即构造因素判断矩阵。

步骤三:由矩阵的特征值确定判别的一致性;由相应的特征向量表示各因素的影响权重,计算权向量。

步骤四:通过综合计算给出最底层(各方案)对最高层(总目标)影响的权重,权重最大的方案即为实现目标的最由选择。

2. 因素判断矩阵比较n个因素y=(y1,y2,…,yn)对目标 z 的影响.采用两两成对比较,用aij表示因素 yi与因素yj对目标z的影响程度之比。

通常用数字 1~ 9及其倒数作为程度比较的标度,即九级标度法xi/xj 相当较重要重要很重要绝对重要aij 1 3 57 92, 4, 6, 8 居于上述两个相邻判断之间。

当aij > 1时,对目标 Z来说 xi 比 xj重要, 其数值大小表示重要的程度。

同时必有 aji = 1/ aij 1,对目标 Z来说 xj比 xi 不重要,其数值大小表示不重要的程度。

称矩阵 A = ( aij )为因素判断矩阵。

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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
{
y=tran(N,x,fin,temp);
}*/
y=tran(N,x,fin,temp);
printf("\n最大特征值为:%4.4f",x);
switch(N)
{
case 3: w=(x-3)/2/0.52;break;
case 4: w=(x-4)/3/0.89;break;
case 5: w=(x-5)/4/1.12;break;
m[i]=1;
for(i=0;i<N;i++)
{
for(j=0;j<N;j++)
m[i]=m[i]*a[i][j];
m[i]=pow(m[i],1/nn);
}
for(k=0;k<N;k++)
{
temp=temp+m[k];
}
for(i=0;i<N;i++)
{
m[i]=m[i]/temp;
printf("%4.4f \n ",m[i]);
}*/
n=tz(N,a);
if(n==1)
{
printf("\n根的方法:\n");
mu(N,a);
printf("\n和的方法:\n");
sum(N,a);
}
printf("\n按回车键结束");
s=getchar();
for(i=0;i<1e100;i++);
}
case 12: w=(x-12)/11/1.54;break;
case 13: w=(x-13)/12/1.56;break;
}
printf("\nCI/RI=%0.2f",w);
if (w<0.1)
{
printf("\n一致性检验通过。");
printf("\n特征值法的方法:\n");
h=0;
int i,j,k;
for(i=0;i<N;i++)
{
for(j=0;j<N;j++)
{
sum[i]=sum[i]+a[j][i];
}
for(k=0;k<N;k++)
{
a[k][i]=a[k][i]/sum[i];
}
}
for(i=0;i<N;i++)
{
for(j=0;j<N;j++)
pro[i]=a[i][j]+pro[i];
for(j=0;j<N;j++)
temp[i][j]=a[i][j];
for(i=0;i<N;i++)
for(j=0;j<N;j++)
if(i==j)
temp[i][j]-=x;
for (j=0;j<N-1;j++)
{
for (i=j+1;i<N;i++)
{
flag=0;
c=temp[i][j]/temp[j][j];
x=100;
do
{
x0=x;
m=x+s;
y=tran(N,x,fin,temp);
k=(tran(N,m,fin,temp)-y)/s;
x=x0-y/k;
n++;
}while(fabs(x-x0)>1e-10);
//x=x0;y=tran(x,fin,temp);
/*for(;fabs(y-0)>0.1;x=x-0.0001)
//矩阵权重2010.cpp :定义控制台应用程序的入口点。
#include "stdafx.h" //vs2010以上版本有此项
#include"stdio.h"
#include"math.h"
void sum(int N,double a[13][13])
{
double sum[13]={0},pro[13]={0};
}
return 1;
}
else
{
printf("\n一致性检验不通过\n");
return 0;
}
}
void main()
{
int i,n,N=4;//N为方阵介数a为方阵;
chars;
double a[13][13]={
{1,2,3,3},
{0.5,1,2,2},
{0.333333333,0.5,1,1},
}
int tz(int N,double a[13][13])
{
double min,h,w,s,x,x0,k,y,m,temp[13][13],fin[13]={0};
int n=0,i,j;
for(i=0;i<N;i++)
for(j=0;j<N;j++)
temp[i][j]=a[i][j];
s=0.000000000001;
temp[i][n]=temp[i][n]-c*b;
}
}
}
u++;
for(n=0;n<N;n++)
{
sum=sum*temp[n][n];
}
sum=r*sum;
printf("\rtimes %d %4.4f",u,sum);
//for(n=N-1;fabs(temp[n][n])<0.0001;n--)
{0.333333333,0.5,1,1
}
};
/*printf("请输入介数\n");2
scanf("%d",&N);
printf("请输入上对角线元素(不包括主对角线)形如: 22 34 45 56 34 \n");
for( i=0;i<N;i++)
for( j=0;j<N;j++)
{
if(i<j)
}
}
double tran( int N,double x, double *p,double a[13][13] )
{
int i,j,n,k,flag,r;
double lin, c1;
static int u=0;
r=1;
for(i=0;i<N;i++)
min=fabs(fin[0]);
for(n=0;n<N;n++)
{
if(fabs(fin[n])>min)
min=fabs(fin[n]);//h=h+fabs(fin[n]);
}
for(n=0;n<N;n++)
{
h=fabs(fin[n])/min+h;
}
for(n=0;n<N;n++)
{
printf("%4.4f \n ",fabs(fin[n])/min/h);
pro[i]=pro[i]/N;
}
for (i=0;i<N;i++)
printf("%4.4f \n ",pro[i]);
}
void mu(int N,double a[13][13])
{
double m[13]={0}, temp=0.0,nn;
int i,j,k;
nn=double(N);
for (i=0;i<N;i++)
//k=n-1;
k=N-1;
for(i=0;i<N;i++)
{
lin=temp[i][i];
for(j=i;j<N;j++)
{
temp[i][j]=temp[i][j]/lin;
}
}
for(i=0;i<N;i++)
{
q=p+i;
*q=temp[i][N-1];
}
return sum;/*将值返回*/
if(temp[j][j]==0)
{
for (k=j;k<N;k++)
{
if(temp[k][j]!=0)
{
flag=1;
for(n=j;n<N;n++)
{
temp[i][n]=temp[k][n];
}
r=-r;
}
}
if(flag==0)
{
break;
}
}
for(n=j;n<N;n++)
{
b=temp[j][n];
case 6: w=(x-6)/5/1.26;break;
case 7: w=(x-7)/62/1.36;break;
case 8: w=(x-8)/7/1.41;break;
case 9: w=(x-9)/8/1.46;break;
case 10: w=(x-10)/9/1.49;break;
case 11: w=(x-11)/10/1.52;break;
scanf("%fl",&a[i][j]);
else if(i==j)
a[i][j]=1;
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