层次分析法AHP之判断矩阵经典讲解
ahp判断矩阵专家打分
ahp判断矩阵专家打分摘要：一、引言二、层次分析法（AHP）介绍三、AHP判断矩阵构建四、专家打分应用AHP矩阵五、总结与展望正文：一、引言层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是一种定量分析多因素决策问题的方法，广泛应用于各种领域。
本文主要介绍如何利用AHP构建判断矩阵，并对专家打分进行评估。
二、层次分析法（AHP）介绍AHP是一种定性与定量相结合的多准则决策方法，它通过比较元素之间的重要性，建立判断矩阵，然后计算矩阵的特征向量，得到元素相对重要性排序。
AHP具有易于理解、操作简便等优点，适合处理复杂的多因素决策问题。
三、AHP判断矩阵构建构建AHP判断矩阵需要以下步骤：1.构建层次结构图：明确决策问题中的元素、准则和方案，用有向边表示元素与准则、准则与方案之间的层次关系。
2.建立判断矩阵：对准则和方案进行两两比较，填写判断矩阵。
判断矩阵是一个n阶方阵，元素表示准则或方案i与准则或方案j之间的相对重要性。
3.一致性检验：计算判断矩阵的一致性指标CI和一致性矩阵CR，判断矩阵的一致性要求CR接近0，否则需要调整判断矩阵。
四、专家打分应用AHP矩阵当专家对各个因素的相对重要性有明确的认识时，可以通过AHP判断矩阵计算各因素的权重。
具体步骤如下：1.专家打分：专家针对各个因素进行打分，通常采用1-9的尺度，1表示不重要，9表示非常重要。
2.计算权重：根据专家打分和AHP判断矩阵，计算各因素的权重。
权重等于专家打分与判断矩阵的乘积之和。
五、总结与展望本文介绍了利用AHP判断矩阵对专家打分进行评估的方法。
通过构建AHP判断矩阵，可以有效地处理多因素决策问题，为决策者提供有力的支持。
AHP层次分析法详细讲解
AHP层次分析法详细讲解。
它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。
由于它在处理复杂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。
它的应用已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。
层次分析法的基本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。
不妨用假期旅游为例假如有3个旅游胜地A、B、C供你选择你会根据诸如景色、费用和居住、饮食、旅途等一些准则去反复比较这3个候选地点首先你会确定这些准则在你的心目中各占多大比重如果你经济宽绰、醉心旅游自然分别看重景色而平素俭朴或手头拮据的人则会优先考虑费用中老年旅游者还会对居住、饮食等寄以较大关注。
其次你会就每一个准则将3个地点进行对比譬如A 景色最好B次之B费用最低C次之C居住等较好等等。
最后你要将这两个层次的比较判断进行综合在A、B、C中确定哪个作为最佳地点。
层次分析法的基本步骤 1、建立层次结构模型。
在深入分析实际问题的基础上将有关的各个因素按照不同属性自上而下 2 / 8 AHP指南-层次分析法详解地分解成若干层次同一层的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作用。
最上层为目标层通常只有1个因素最下层通常为方案或对象层中间可以有一个或几个层次通常为准则或指标层。
当准则过多时譬如多于9个应进一步分解出子准则层。
2、构造成对比较阵。
从层次结构模型的第2层开始对于从属于或影响上一层每个因素的同一层诸因素用成对比较法和1—9比较尺度构追成对比较阵直到最下层。
3、计算权向量并做一致性检验。
对于每一个成对比较阵计算最大特征根及对应特征向量利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。
若检验通过特征向量归一化后即为权向量若不通过需重新构追成对比较阵。
4、计算组合权向量并做组合一致性检验。
计算最下层对目标的组合权向量并根据公式做组合一致性检验若检验通过则可按照组合权向量表示的结果进行决策否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比率较大的成对比较阵。
层次分析法(AHP)解析
精品层次分析法（ AHP ）对于草地农业生态系统这个涉及复杂的社会、经济、生态问题的系统，过去的系统分析与设计常常凭经验，靠主观判断进行，缺乏应有的科学性，因而往往造成重大失误。
层次分析法是一种新的定性分析与定量分析相结合的系统分析方法，是将人的主观判断用数量形式表达和处理的方法，简称AHP（ The Analytic Hierarchy Process)法。
近年来，层次分析法在草地农业生态系统的系统分析、设计与决策中日益受到重视。
1层次分析法的基本方法和步骤层次分析法是把复杂问题分解成各个组成因素，又将这些因素按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各个因素相对重要性，然后综合决策者的判断，确定决策方案相对重要性的总排序。
运用层次分析法进行系统分析、设计、决策时，可分为 4 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，构造两两比较的判断矩阵；（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，2递阶层次结构的建立首先把系统问题条理化、层次化，构造出一个层次分析的结构模型。
在模型中，复杂问题被分解，分解后各组成部分称为元素，这些元素又按属性分成若干组，形成不同层次。
同一层次的元素作为准则对下一层的某些元素起支配作用，同时它又受上面层次元素的支配。
层次可分为三类；（1）最高层：这一层次中只有一个元素，它是问题的预定目标或理想结果，因此也叫目标层；（2）中间层：这一层次包括要实现目标所涉及的中间环节中需要考虑的准则。
该层可由若干层次组成，因而有准则和子准则之分，这一层也叫准则层；（3）最底层：这一层次包括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方案层。
上层元素对下层元素的支配关系所形成的层次结构被称为递阶层次结构。
当然，上一层元素可以支配下层的所有元素，但也可只支配其中部分元素。
构造判断矩阵的讲解
构造判断矩阵的讲解层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种用于处理决策问题的定量方法。
它通过将问题分解为一系列相互关联的准则和备选方案，并使用判断矩阵来定量评估它们之间的相对重要程度，从而帮助决策者进行决策。
一、构造判断矩阵的基本思想判断矩阵是用于量化准则和备选方案之间相对重要程度的工具。
构造判断矩阵的基本思想是通过比较两个元素之间的重要程度，将其转化为一个数值。
这个数值被称为重要性权重。
二、判断矩阵的构建过程1.确定准则和备选方案：首先，需要明确决策问题的准则和备选方案。
准则是衡量备选方案优劣的标准，备选方案是实施决策的可行选择。
2.构建层次结构：将准则和备选方案按照层次结构组织起来。
层次结构由若干层次组成，最顶层是目标层次，下一层是准则层次，最底层是备选方案层次。
3.定义判断矩阵：对于每一对元素，决策者根据其重要程度来填写判断矩阵的元素。
判断矩阵是一个n×n的矩阵，其中n是准则或备选方案的个数。
4.判断矩阵的填写：对于准则层次的判断矩阵，决策者评价不同准则之间的相对重要程度，从1到9进行评分，其中1表示两个准则同等重要，9表示一个准则远远重要于另一个准则。
对于备选方案层次的判断矩阵，决策者评价不同备选方案之间的相对重要程度。
5.判断矩阵的一致性检验：进行一致性检验是为了保证判断矩阵的可靠性。
通过计算判断矩阵的最大特征值和一致性指标，确定判断矩阵是否通过一致性检验。
三、判断矩阵的数学原理判断矩阵是根据相对重要程度进行填写的。
根据AHP的原理，假设第i个准则对于第j个准则的相对重要程度为A(i,j)，那么相对重要程度满足以下两个条件：1.A(i,j)=1/A(j,i)：即准则i相对于准则j的重要程度与准则j相对于准则i的重要程度互为倒数。
2.A(i,j)×A(j,k)=A(i,k)：即准则i相对于准则j的重要程度与准则j相对于准则k的重要程度的乘积等于准则i相对于准则k的重要程度。
AHP(层次分析法)基础教程讲解学习
1/4 1/4 1/5 1 1/3 1/3 0.05 1 1 1/3 3 1 1 0.16 2 2 2 3 1 1 0.25
平
乙 1/3 1 1
p3
丙5 1 1
组织部门给三个人，甲、乙、丙对每 个目标的层性打分。
口
B4 甲 乙 丙
甲 1 1/3 5
才
乙3 1 7
p4
丙 1/5 1/7 1
组织部门给三个人，甲、乙、丙对每 个目标的层性打分。
政
B5 甲 乙 丙
策 水
甲1 1 7
平
乙1 1 7
p5
丙 1/7 1/7 1
组织部门给三个人，甲、乙、丙对每 个目标的层性打分。
健
B1 甲 乙 丙
康 状
甲 1 1/4 1/2
况
乙4 1 3
p1
丙 2 1/3 1
组织部门给三个人，甲、乙、丙对每 个目标的层性打分。
业
B2 甲 乙 丙
务 水
甲 1 1/4 1/5
平
乙 4 1 1/2
p2
丙5 2 1
组织部门给三个人，甲、乙、丙对每 个目标的层性打分。
写
B3 甲 乙 丙
作 水
甲 1 3 1/5
p2 0.16 0.17 0.30 0.20 0.14 0.13 0.18
p3 0.16 0.09 0.15 0.25 0.42 0.13 0.20
p4 0.04 0.04 0.03 0.05 0.05 0.09 0.05
p5 0.16 0.17 0.05 0.15 0.14 0.26 0.16
p6 0.32 0.34 0.30 0.15 0.14 0.26 0.25
标度
一文读懂层次分析法（AHP）
一文读懂层次分析法（AHP）大家还记得上次我们聊过的Delphi法吗？在Delphi法中各条目的权重确定，我们说可以使用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）来进行。
本次咱们就一起看看AHP的基本设计思路。
起源AHP是匹兹堡大学Thomas L. Saaty教授于20世纪70年代初提出的，它把一个复杂的问题表示为一个有序的递阶层次结构，并通过主管判断和科学计算给出备选方案的优劣顺序（或权重）。
简而言之，层次分析法人如其名，首先要构建合理的层次，其次要分析层次内部各因素的优劣。
下面来谈谈AHP的设计初衷。
过去研究自然和社会现象主要有机理分析和统计分析两种方法，机理分析就是通过数学关系分析现象的因果联系，统计分析是以概率论为基础，通过大量数据的观察寻求统计规律。
这两种方法一度飞黄腾达到一手遮天，甚至有些人片面地认为所有问题的解决都应该依靠数学模型来进行，一味地追求一个完全精确的数学模型，必然使其十分繁杂，无法运算。
后来人们越发认识到数学工具并非万能的，在建立数学模型时总会有无法定量表示的部分，而这正是软科学与自然科学（硬科学）的区别之处。
1971年，Saaty教授用其提出的AHP为美国国防部研究“应急计划”，随后又开展了多项研究，奠定了AHP在定性研究领域的基础，1982年AHP在“中美能源、资源、环境”学术会议上被首次介绍到中国。
基本思路AHP的基本思路是先分解后综合的思想，其分析过程是首先将要分析的问题层次化、步骤化，然后形成多层分析结构模型，最终确定最低层相对于最高层的重要程度权值或优先次序。
过程如下图：实战演练下面以购买新车为例，目标是购买一辆新车，方案有A、B、C三辆车，考虑的因素有价格、燃油费、舒适感和车型。
那么我们就可以构建如下层次：在上述的三个层次中，最高层即目标层，中间层即基准层，最低层即方案层。
然后我们咨询自己认为的专业人士，让其曾对上述基准层进行评分，最终推导出方案层的优先次序来，指导我们买车这一行为。
层次分析法分析(AHP)及实例教程
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。
层次分析法详解(AHP法)
3.一个好的层次结构对于解决问题是极为 重要的。层次结构建立在决策者对所面临 的问题具有全面深入的认识基础上，如果 在层次的划分和确定层次之间的支配关系 上举棋不定，最好重新分析问题，弄清问 题各部分相互之间的关系，以确保建立一 个合理的层次结构。
例1. 选择旅游地
目标层
如何在3个目的地中按照景色、 费用、居住条件等因素选择.
由于λ(A的特征根) 连续的依赖于aij ，则λ比n 大的越 多，A 的不一致性越严重。引起的判断误差越大。 因而可以用 λ-n 数值的大小来衡量 A 的不一致程度。
定义一致性指标: CI CI=0，有完全的一致性
n
n 1
CI接近于0，有满意的一致性
CI 越大，不一致越严重
定义一致性比率 ： 一般，当一致性比率
因素i与j比较的判断aij，则因素j与i比较的判断aji=1/aij
倒数
对于 n 个元素 A1, …, An 来说，通过两两比 较，得到成对比较（判断）矩阵 A = (aij)nn： 其中判断矩阵具有如下性质： （1）aij > 0； （2）aij = 1/aji； （3）aii = 1。 我们称 A 为正的互反矩阵。 根据性质（2）和（3），事实上，对于 n 阶 判断矩阵仅需对其上（下）三角元素共 n(n-1)/2 个给出判断即可。
层次分析法(AHP法)
Analytic Hierarchy Process
引 言
层次分析法（AHP）是美国运筹学家匹茨
堡大学教授萨蒂(T.L.Saaty)于上世纪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。
层次分析法(AHP)及疑难解释
4.计算总排序权向量并做一致性检验
计算最下层对最上层总排序的权向量。 利用总排序一致性比率
CR a1CI1 a2CI2 amCIm a1RI1 a2 RI 2 am RI m CR 0.1
进行检验。若通过，则可按照总排序权向量表示的结果进 行决策，否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比
2 实用性
层次分析法把定性和定量方法结合起来，能处理许多用 传统的最优化技术无法着手的实际问题，应用范围很广，同 时，这种方法使得决策者与决策分析者能够相互沟通，决策 者甚至可以直接应用它，这就增加了决策的有效性。
3 简洁性
具有中等文化程度的人即可以了解层次分析法的基本 原理并掌握该法的基本步骤，计算也非常简便，并且所得 结果简单明确，容易被决策者了解和掌握。
w~ij
n
三方法中，和法最为简便。看下列例子。
1 A 1/ 2
2 1
6 4
列向量 归一化
1/ 6 1/ 4 1
0.6 0.615 0.545 0.3 0.308 0.364 0.1 0.077 0.091
求和
1.760 归一化 0.972
0.587
1.769
0.324 w Aw 0.974
0.268
0.089
0.268
1 (1.769 0.974 0.268) 3.009
3 0.587 0.324 0.089
精确计算，得 w (0.588, 0.322, 0.090), 3.013
对总目标Z的排序为
A1
A2
Am
a1, a2 ,, am
B层n个因素对上层 A中因素为 Aj
层次分析法(详解)
层次分析法(详解)AHP(AnalyticHierarchyProce)层次分析法是美国运筹学家T。
L。
Saaty教授于二十世纪70年代提出的一种实用的多方案或多目标的决策方法，是一种定性与定量相结合的决策分析方法。
常被运用于多目标、多准则、多要素、多层次的非结构化的复杂决策问题，特别是战略决策问题，具有十分广泛的实用性。
用AHP分析问题大体要经过以下五个步骤：1、建立层次结构模型将决策的目标、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。
2、构造判断矩阵在确定各层次各因素之间的权重时，如果只是定性的结果，则常常不容易被别人接受，因而Saaty等人提出：一致矩阵法，即：不把所有因素放在一起比较，而是两两相互比较。
对比时采用相对尺度，以尽可能减少性质不同因素相互比较的困难，以提高准确度。
3、层次单排序所谓层次单排序是指，对于上一层因素而言，本层次各因素的重要性的排序。
4、判断矩阵的一致性检验所谓一致性是指判断思维的逻辑一致性。
如当甲比丙是强烈重要，而乙比丙是稍微重要时，显然甲一定比乙重要。
这就是判断思维的逻辑一致性，否则判断就会有矛盾。
5、层次总排序确定层所有因素对于总目标相对重要性的排序权值过程，称为层次总排序。
这一过程是从最高层到最底层依次进行的。
对于最高层而言，其层次单排序的结果也就是总排序的结果。
系统性，将对象视作系统，按照分解、比较、判断、综合的思维方式进行决策，系统分析（与机理分析、测试分析并列）；实用性，定性与定量相结合，能处理传统的优化方法不能解决的问题；简洁性，计算简便，结果明确，便于决策者直接了解和掌握。
AHP指南-层次分析法详解
计算得到
,查得 RI=1.12，
。
这说明 A 不是一致阵，但 A 具有满意的一致性，A 的不一致程度是可接受的。 此时 A 的最大特征值对应的特征向量为 U=(-0.8409,-0.4658,-0.0951,-0.1733,-0.1920)。 这个向量也 是问题所需要的。通常要将该向量标准化：使得它的各分量都大于零，各分量之和等于 1。该特征向 量标准化后变成 U = (0.4759,0.2636,0.0538,0.0981,0.1087)Z。经过标准化后这个向量称为权向量。这里它 反映了决策者选拔干部时，视品德条件最重要，其次是才能，再次是群众关系，年龄因素，最后才是 资历。各因素的相对重要性由权向量 U 的各分量所确定。 求 A 的特征值的方法，可以用 MATLAB 语句求 A 的特征值:〔Y,D〕=eig（A），Y 为成对比较阵 的 特征值，D 的列为相应特征向量。 在实践中，可采用下述方法计算对成对比较阵 A=(a_{ij})的最大特征值 λmax(A)和相应特征向量的近 似值。 定义
建立层次结构模型
将问题包含的因素分层：最高层（解决问题的目的）；中间层（实现总目标而采取的各种措施、必 须考虑的准则等。也可称策略层、约束层、准则层等）；最低层（用于解决问题的各种措施、方案等）。 把各种所要考虑的因素放在适当的层次内。用层次结构图清晰地表达这些因素的关系。
〔例 1〕 购物模型 某一个顾客选购电视机时，对市场正在出售的四种电视机考虑了八项准则作为评估依据，建立层 次分析模型如下：
4、计算组合权向量并做组合一致性检验。计算最下层对目标的组合权向量，并根据公式做组合一 致性检验，若检验通过，则可按照组合权向量表示的结果进行决策，否则需要重新考虑模型或重新构 造那些一致性比率较大的成对比较阵。
层次分析法_AHP_中生成判断矩阵简易算法及其应用
对其上 (或下) 三角元素的 n ( n - 1) / 2 个元素的量作出判断
即可 。
可是 ,用 9 标度构造出来的判断矩阵 B 满足性质 ①和
②,但不满足性质 ③, 即矩阵 B 的元素不一定有传递性 , 或
不具有完全一致性 。有时甚至偏差很大 。另外 ,专家们对某
一准则 Ck ,对某一备选方案进行两两判断时 , 即使同一专家 进行两两元素比较的次数与获得正确的判断信息亦无必然
C2 - 1 自 信 心 C2 - 2 气质类型 C2 - 3 心理稳定性 C2 - 4 意 志 力 C2 - 5 注 意 C2 - 6 承受能力 C2 - 7 应变能力 C2 - 8 控 制 力 C2 - 9 反 应
C3 - 1 力 量 C3 - 2 视 力 C3 - 3 耐 力 C3 - 4 握 力 C3 - 5 肌肉控制
并无必然联系 。那么 ,获得更多正确判断信息最好的方法是
否可采用构造判断矩阵的简易方法 ?
注意到 : bij = w i / w j / = ( w i / w j ) / ( w j / w i )
即 : bij = bij / bji , i , j = 1 , 2 , …, n
(2)
因此 bij 可由于 bi1 , bj1 来决定 ,所以 B = ( bij ) n ×m , 可由第
③bi1 ≥1 且 bj1 < 1 bij = bi1 + 1/ bi1 - 1
④bi1 < 1 且 bj1 ≥1 bij = ( bj1 + 1/ bi1 - 1) - 1
⑤bj1 ≤bi1 < 1
bij = 1/ bj1 - 1/ bi1 - 1
⑥bi1 < bj1 < 1
用人话讲明白AHP层次分析法(非常详细原理+简单工具实现)
用人话讲明白AHP层次分析法（非常详细原理+简单工具实现）文章目录1、前言与算法简述2、AHP层次分析法过程 2.1 构建层次评价模型 2.2 构造判断矩阵2.3 层次单排序与一致性检验 2.3.1 层次单排序 2.3.2 求解最大特征根与CI值 2.3.3 根据CI、RI值求解CR值，判断其一致性是否通过。
2.4 层次总排序与一致性检验3、案例以及工具实现 3.1 外出旅游最重视的因素3.1.1 使用工具 3.1.2 案例操作 3.1.3 分析结果解读 3.1.4 小结 3.2 选择最佳外出旅游地 3.2.1 使用工具 3.2.2 案例操作3.1.3 分析结果解读 3.2.4 小结4、代码实现1、前言与算法简述今天应粉丝要求，梳理一下层次分析法。
层次分析法，即Analytic HierarchyProcess(AHP) ，是美国运筹学家 Saaty 于２０世纪７０年代初期提出的一种主观赋值评价方法。
层次分析法将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等多个层次，并在此基础上进行定性和定量分析，是一种系统、简便、灵活有效的决策方法。
这个算法是一个多指标综合评价算法，由于这个算法简单、实用，因此在经管类或者实际生活中应用的非常多，其一般有两个用途：指标定权给指标制定权重，打个比方，例如选择旅游地这个决策，可能一般我们由以下5个因素组成，但是每个人（主观）对因素的重视程度不一，ahp可以实现在无需搜集数据的情况下，给这些指标制定权重。
量化方案选择同样是选择旅游地这个决策，可能我们有一些方案，例如苏杭、北戴河、桂林这三个方案，层次分析法可以综合以上5个因素，给这些方案计算得出一个量化得分，例如苏杭0.3分、北戴河0.35分、桂林0.45分，这样根据分值大小，我们就可以选择得到内心或者经验上最心怡的方案了。
通过上面讲解层次分析法的作用，在生活、工作中其实我们可以应用这个模型的渠道是非常广的，特别是那些需要主观决策的、或者需要用经验判断的决策方案，例如：买房子（主观决策）选择旅游地（主观决策）给员工进行绩效评估（经验判断）选择开店地址（经验判断）2、AHP层次分析法过程层次分析法的原理，是在分析一个现象或问题之前，首先将现象或问题根据它们的性质分解为有关因素，并根据它们之间的关系分类而形成一个多层次的结构模型。
AHP(层次分析法)具体步骤
AHP 法是将各要素配对比较，根据要素的相对重要程度进行判断，然后通过计算判断矩阵的特征值获得权重向量。
对于各级指标将同级指标配对比较构成判断矩阵为：
(1) 其中
的标度方法[9]如下
表1 九级标度
标度
含义 1
表示两个因素相比，具有同样重要性 }
3
表示两个因素相比，一个因素比另外一个因素稍微重要 5
表示两个因素相比，一个因素比另外一个因素明显重要 7
表示两个因素相比，一个因素比另外一个因素强烈重要 9 表示两个因素相比，一个因素比另外一个因素极端重要 2，4，6，8
上述两相邻判断的中值 \
倒数
因素i 和就j 比较的判断，则因素j 和i 比较判断
通过解矩阵A 的特征值，可求得相应的特征向量，经归一化后得到的权重向量为：
(2)
其中就是不同指标的相对权重。
为了度量判断的可靠程度，可以计算一致性指标[10]： max 1n CI n λ-=
- (3)
○
1CI =0，有完全的一致性 ○
2CI 接近于0，有满意的一致性 …
○
3CI 越大，不一致越严重 为了衡量CI 的大小，引入随机一致性指标RI ：
表2随机一致性指标
r12345,
7891011
6
RI00
得到一致性比率[11]：
CR 时，认为的不一致程度在容许范围当一致性比率0.1
内，有满意的一致性，通过一致性检验，可用其归一化特征向量作为全向量，否则要重新构造成对比较矩阵，对加以调整。
运用以上方法求得每个指标的权重矩阵：
(5)。
层次分析法分析AHP及实例教程-文档资料
a jbnj bn
j 1
层次总排序的一致性检验
设 B 层 B1, B2,, Bn 对上层( A 层)中因素 Aj ( j 1,2,, m)
的层次单排序一致性指标为 CI j ，随机一致性指为 RI j ，
则层次总排序的一致性比率为：
CR
a1CI1 a1RI1
a2CI 2 a2 RI 2
amCI m am RI m
2 构造成对比较矩阵
设某层有 n个因素， X x1, x2 ,, xn
要比较它们对上一层某一准则（或目标）的影响程度，确定 在该层中相对于某一准则所占的比重。（即把 n个因素对上 层某一目标的影响程度排序）
上述比较是两两因素之间进行的比较，比较时取1~9尺度。
用 aij表示第 i 个因素相对于第 j个因素的比较结果，则
一致阵的性质：
1.
aij
1 a ji
, aii
1, i,
j
1,2,, n
2. AT也是一致阵
作业
3. A的各行成比例，则 rankA 1
4. A的最大特征根（值）为 λ n,其余n-1个
特征根均等于 0。
5. A 的任一列(行)都是对应于特征根 n 的特征向量。
若成对比较矩阵是一致阵，则我们自然会取对应于最
aij
1 a ji
a11
A
aij
nn
a21
a12
a22
a1n a2n
A则称为成对比较矩阵。
an1 an2 ann
比较尺度：（1~9尺度的含义）
尺度
１
３ ５ ７ ９
含义 第i个因素与第 j 个因素的影响相同
第 i 个因素比第 j 个因素的影响稍强 第 i 个因素比第 j 个因素的影响强 第 i 个因素比第 j 个因素的影响明强
AHP层次分析法解析
AHP层次分析法解析第一单元层次分析法—AHP 简介(The Analgtic Hierarachy Process----AHP)前言最优化技术在决策分析中占着极重要的位置，数学模型在最优化技术中占着统治地位；由于系统越来复杂，数学模型也越来越复杂，掌握运用困难很多，并且随着复杂性增加，模型解与实际要求距离也在增加。
事实上，数学模型也非万能，决策中大量因素无法定量表示，所以，有时人们不得不回到决策的起点和终点：——人的选择和判断，需要认真地研究选择和判断的规律，这就是AHP 产生的背景。
匹兹堡大学Saaty 教授于七十年代中期提出层次分析法A HP 。
于80年代初由Saaty 的学生介绍到我国。
层次分析AHP 的特点：1. 输入信息主要是决策者的选择和判断。
决策过程充分反映了决策者对决策问题的认识；2. 简洁性：基于高中知识，可不用计算机完成计算；3. 实用性：能进行定量分析，也可定性分析；而通常最优化方法只能用于定量分析；4. 系统性：人们决策大致分三种：（因果判断、概率推断和系统推断），AHP 把问题看作一个系统属于第三种，真正要搞清楚AHP 原理，需要深刻的数学背景。
好在我们只重应用，并不过多涉及AHP 的数学背景。
AHP 的主要不足在于：1. AHP 只能用于选择方案，而不能生成方案；主观性太强，从层次结构建立，判断矩阵的构造，均依赖决策人的主观判断，选择，偏好，若判断失误，即可能造成决策失误。
规划论——采用较严格的数学计算，把人的主观性降到最低程度；但有些决策结果令决策人难以接受。
AHP ——从本质上讲是试图使人的判断条理化，所得结果基本上依据人的主观判断，当决策者的判断因受个人偏好影响对客观规律歪曲时，AHP 的结果显然靠不住，所以，AHP 中通常是群组判断方式。
尽管AHP 在理论上尚不完善，应用中也有缺陷；但由于AHP 简单、实用，仍被视为是多目标决策的有效方法，至今仍被广泛应用的一种无结构决策方法。
构造判断矩阵的讲解(层次分析法)课件
根据对两两比较结果，参 照相对重要程度，对每一 层次各元素的相对重要性 进行评估，构造两两比较 判断矩阵。
根据判断矩阵计算对于上 一层某元素而言，本层次 有关元素的重要性次序的 权值，即层次单排序。然 后进行一致性检验。
计算某一层次所有元素对 最高层（总目标）的相对 重要性权值，即层次总排 序。
根据层次总排序进行决策 。
02
构造判断矩阵
判断矩阵的定义与元素取值
定义
判断矩阵是层次分析法中，将决策问题分解成不同的组成因 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。
元素取值
判断矩阵的元素$a_{ij}$表示对于上一层元素$U$，下层元素 $u_{i}$与$u_{ j}$之间的相对重要性。通常采用1-9标度法或 其倒数（1-9的倒数）进行赋值，表示两元素间相对重要性的 比例。
判断矩阵
通过比较因素之间的相对 重要性，构造出判断矩阵
。
特征向量
计算判断矩阵的特征向量 ，得到各因素相对于上层
因素的权重。
一致性检验
对判断矩阵进行一致性检 验，确保权重分配合理。
层次总排序的计算步骤
层次单排序
对每个判断矩阵进行单排序，得 到各因素相对于上层因素的权重 。
层次总排序
将各层单排序的结果逐层汇总， 得到最底层因素相对于目标层的 权重。
对判断矩阵的权重分配主观性较大
02
层次分析法的权重分配主要依赖于专家的主观判断，因此有时
候会存在较大的主观性。
对复杂问题的处理能力有限
03
对于一些特别复杂的问题，层次分析法的处理能力可能有限，
需要结合其他方法进行解决。
未来研究方向与应用前景
层次分析法AHP之判断矩阵经典讲解
（1） 判断思想：
整体判断： n个元素的两两比较。
定性判断 ：定量表示（通过标量）
（2）构造判断矩阵
填补右上三角的规则
（3）判断矩阵中的元素具有下述性质：
1 (i)aij 0
(ii)aij
1 a ji
(iii)aii 1
作业
➢ 作业内容：根据判断矩阵标度的原则和 方法，请自主选择一个实际问题，分析 其准则或指标，并构造其判断矩阵。
a273
1a/327 a313
判断矩阵的一致性（下次课）
A
Apple
Banana Cherry
Apple
1 3 …
Banana
1/3
Cherry
5
1
7
……
不一致
a21 3 (B A) a13 5 (A C )
一致比较
a23 15 (B C )
允许不一致，但要确定不一致的允许范围
知识小结
对象数量 1 2 3 4 5 6 7
n
比较次数 0 1 3 6 10 15 21 n（n-1） 2
构造判断矩阵
矩阵一般形式
标度aij的含义：Ai比Aj 的重要程度
构造判断矩阵
构造3×3的矩阵
A
Apple
Banana Cherry
Apple
a11 a21 a31
Banana Cherry
a12 a13 a22 a23 a32 a33
构造判断矩阵
矩阵的对角线元素 I. aii=1； 先填写矩阵的右上三角元素，规则如下： I. 如果比较数值在1的左边，则直接填该数值； II. 反之，则填该数值的倒数。
A
Apple
Banana Cherry
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比较次数
0
1
3
6
10 15 21
构造判断矩阵
矩阵一般形式
标度aij的含义：Ai比Aj 的重要程度
构造判断矩阵
构造3×3的矩阵
A
Apple
Banana Cherry
Apple
Banana
Cherry
a11 a21
a12 a22
a13 a23
a31
a32
a33
构造判断矩阵
矩阵的对角线元素 I. aii=1； 先填写矩阵的右上三角元素，规则如下： I. 如果比较数值在1的左边，则直接填该数值； II. 反之，则填该数值的倒数。
信息分析与预测 档案系
AHP之判断矩阵
旅游的层次结构模型
目标层
选择旅游地
准则层
景色
费用
饮食
居住
旅途
方案层
桂林
黄山
北戴河
就业选择的层次结构模型
目标层
工作选择
准则层
地 理 位 置
工 资 待 遇
发 展 前 途
声
誉
工 作 环 境
生 活 环 境
方案层
可供选择的单位P1、 P2
、Байду номын сангаас
Pn
2015中国大学本科专业评价层次结构模型
Cherry Cherry Cherry
Banana Banana Banana
9 9 9
V 7
7 7
5 5 5
3 3 3
1 1 1
3 3 3
5 5 5
7 7 7
9 9 9
Cherry Cherry Cherry
表1：对象数量与比较次数的关系 对象数量 1 2 3 4 5 6 7 n n（n-1） 2
V
3 3 3
强 强 强
明显强 明显强 明显强
绝对强 绝对强 绝对强
9 9 9
绝对强 绝对强 绝对强
7 7 7
明显强 明显强 明显强
5 5 5
3 3 3
稍强 稍强 稍强
1 1 1
相同 相同 相同
5 5 5
强 强 强
7 7 7
明显强 明显强 明显强
9 9 9
绝对强 绝对强 绝对强
Banana Banana Banana
论文、期刊
判断矩阵的构造问题
Q&A
A
Apple
Banana Cherry
Apple
Banana
Cherry
a11 1
a21 3 a 1/5 31
a12 1/3
a1 22 a32 1/7
a13 5
a23 7 a33 1
判断矩阵的一致性（下次课）
A
Apple
Banana Apple Banana Cherry
1 3
1/3 1
5 7
Cherry
科 研 获 奖
发 明 专 利
方 案 层
可以选择的大学U1、 U2
、
Un
AHP步骤
建立层次结构模型
构造判断矩阵
层次单排序 及一致性检验
层次总排序 及一致性检验
判断比较的标度原则
标 1 3 5 度 两个元素比较的定义与说明 两个具有同样重要性(或相同强) 一元素比另一元素稍微重要(或稍微强) 一元素比另一元素比较重要(或比较强)
Apple Apple Apple
9 9 9
绝对强 绝对强 绝对强
7 7 7
明显强 明显强 明显强
V
5 5 5
强 强 强
强 强 强
稍强 稍强 稍强
3 3 3
稍强 稍强 稍强
1 1 1
相同 相同 相同
3 3 3
稍强 稍强 稍强
5 5 5
强 强 强
7 7 7
明显强 明显强 明显强
9 9 9
绝对强 绝对强 绝对强
目 标 层 准 则 层
大学专业选择 师资队伍 学生状况 教学水平 科研水平
子 准 则 层
专 任 教 师
博 士 生 导 师
杰 出 人 才
教 育 专 家
在 校 生 数
学 位 点 数
特 色 专 业
人 才 基 地
教 学 成 果
百 篇 优 博
学 生 获 奖
科 研 基 地
科 研 项 目
论 文 发 表
论 文 被 引
7
9 2,4,6,8
一元素比另一元素明显重要(或明显强)
一元素比另一元素绝对重要(或绝对强) 在上述两个标准之间拆衷时的标度
应用案例
判断比较
两种水果的判断比较
V
三种水果的判断比较
三种水果的判断比较
Apple Apple Apple
绝对强 绝对强 绝对强 明显强 明显强 明显强 强 强 强 稍强 稍强 稍强 相同 相同 相同 稍强 稍强 稍强
作业
作业内容：根据判断矩阵标度的原则和 方法，请自主选择一个实际问题，分析 其准则或指标，并构造其判断矩阵。
作业要求：下次课之前提交网络学堂
网络课堂相关资料
视频
AHP层析分析法
Analytic
Hierarchy Process
文档
层次分析法实例与步骤
网页
/kardi/tutorial/AHP/AHP.htm
…
…
…
不一致
a21 3 (B A) a13 5 (A C )
一致比较
a23 15 (B C )
允许不一致，但要确定不一致的允许范围
知识小结
（1） 判断思想：
整体判断：
定性判断
n个元素的两两比较。
：定量表示（通过标量）
（2）构造判断矩阵
填补右上三角的规则
（3）判断矩阵中的元素具有下述性质： 1 1 (i)aij 0 (ii)aij (iii)aii 1 a ji