层次分析法在软件过程度量中的应用_王志
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。
《系统工程》中“层次分析法”教学探讨
《系统工程》中“层次分析法”教学探讨《层次分析法》是一种常用的决策分析方法，广泛应用于各领域的系统工程中。
在《系统工程》课程中，层次分析法的教学是非常重要的一环。
通过教授学生层次分析法，不仅可以帮助他们掌握决策分析的基本原理和方法，还可以培养他们逻辑思维能力和系统分析能力。
本文将从层次分析法的原理、步骤、应用以及在《系统工程》课程中的教学探讨这几个方面展开讨论。
首先，层次分析法的原理是建立在“分解-比较-综合”的基础上。
层次分析法将一个复杂的决策问题分解为若干层次的目标、准则和方案，然后通过建立成对比较矩阵来确定不同层次之间的重要性权重，最后通过加权综合得出最优的决策结果。
这一原理非常符合系统工程的思维方式，系统工程是将一个复杂的系统分解为若干部分进行分析和设计，最终再综合为一个完整的系统解决方案。
其次，层次分析法的步骤主要包括建立层次结构、构建成对比较矩阵、计算权重向量和一致性检验等几个关键步骤。
在教学中，可以通过案例分析和实际应用来引导学生逐步掌握这些步骤。
例如，可以设计一个实际的决策问题让学生建立层次结构，并通过比较矩阵来确定各层次之间的重要性权重，最终帮助他们计算出最优的决策结果。
通过这种实践性的教学方式，学生可以更深入地理解层次分析法的原理和步骤，并在实际应用中加深对其的理解。
此外，层次分析法在系统工程中的应用非常广泛。
在项目管理、风险评估、资源分配等方面，都可以运用层次分析法进行决策分析。
在《系统工程》课程中，教学重点可以放在这些领域的应用上。
通过案例教学和课堂讨论，可以引导学生了解不同应用领域的具体分析方法和步骤，培养他们在实际工程项目中独立运用层次分析法进行决策分析的能力。
最后，教师在教学中需要注意的是如何引导学生进行独立思考和创新探索。
层次分析法作为一种基础的决策分析方法，虽然有着明确的原理和步骤，但在具体应用时也需要根据实际情况做出灵活的调整。
教师应该鼓励学生在掌握基本原理和方法的基础上，进行拓展性思考和创新性应用。
层次分析法的应用课件
02
层次分析法的应用步骤
建立层次结构模型
01
明确问题
首先需要明确问题的目标，并分析与之相关的因素，为建立层次结构打
下基础。
02
构建层次结构
将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。
03
确定层次结构
根据问题的特点和研究目的，确定层次结构的具体层次，包括目标层、
VS
适用范围
层次分析法适用于结构较为复杂、源自策准 则较多且不易量化的决策问题。尤其在评 价与决策过程中，当决策准则之间无法进 行完全的量化比较，或者当决策问题涉及 多方面的因素和目标，需要考虑的因素较 多且相互关系复杂时，层次分析法能够发 挥其独特的优势。
提高层次分析法应用效果的建议
• 建立科学合理的层次结构：在应用层次分析法时，建立科学合理的层次结构是 关键。要确保各层次之间的隶属关系清晰，层次划分合理，以便更好地反映问 题的本质和内在规律。
改进方向与未来发展
降低主观依赖性
为了降低层次分析法的主观依赖性，可以引入更多的数据和信息来源，如采用群体决策、 专家咨询等方法，以提高决策的客观性和准确性。
一致性检验优化
针对一致性检验的困难，可以研究更有效的检验方法和技术，以提高检验的准确性和可 靠性。
智能化应用
随着人工智能技术的发展，可以尝试将层次分析法与其他智能算法相结合，如神经网络、 遗传算法等，以实现更高效、准确的决策支持。
06
结论
层次分析法的重要性和适用范围
重要性
层次分析法是一种系统性的决策方法， 它能够将复杂的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。 这种方法在决策过程中能够有效地整合 定性与定量信息，为决策提供更为科学 合理的依据。
层次分析法在系统评价方法中的应用
修回日期:2000Ο11Ο27作者简介:王丽玫(1964-),女,山西襄垣人,潞安矿业集团公司经济师,现从事干部统计管理工作。
问题探讨层次分析法在系统评价方法中的应用王丽玫(潞安矿业集团公司人事处,山西长治 046204)摘 要:层次分析法是系统工程中对非定量事件做定量分析的一种有效方法。
通过对层次分析法的简单叙述,以工业经济效益的定量综合评价系统为例,简要分析了层次分析法在系统评价方法中具体应用的程序和方法,概括了层次分析法的优点。
关键词:层次分析法;系统评价方法;应用中图分类号:F22 文献标识码:B 文章编号:1005Ο2798(2001)01Ο0060Ο02 层次分析法是系统工程中对非定量事件做定量分析的一种有效方法。
是美国著名运筹学家、匹茨堡大学教授T.L.Saaty 于70年代中期提出的。
层次分析法的原理是把复杂的问题分解为各组成因素,将这些因素按支配关系分组,以形成有序的梯阶层次结构。
最简单的是顶中底三层,顶层通常是决策的目标和目的,是唯一的。
底层是可供选择的不同方案,中层是分析评价影响方案好坏的因素。
然后通过两两比较判断的方式确定各因素的相对重要性。
下面以工业经济效益的定量综合评价系统为例说明层次分析法的应用。
将工业经济效益评价系统指标设置为:①资金利税率x 1。
能够概括地反映资金的利用效益,是最重要的综合指标,计算公式为,资金利税率=利税总额/全部资金。
②净产值率x 2。
能够反映物耗水平的高低,净产值率越高,说明物耗水平越低,附加价值程度越高,效益越大,计算公式为,净产值率=净产值/总产值。
③全员劳动生产率x 3。
是反映活劳动消耗效益的指标,同时反映技术进步,计算公式为,全员劳动生产率=总产值/职工总人数。
④产品销售率x 4。
反映生产与销售的联系情况,计算公式,销售率=销售收入/总产值。
⑤产值利税率x 5。
是概括反映生产和销售过程经济效果的综合性指标,计算公式为,产值利税率=利税总额/总产值。
层次分析法在软件项目绩效评估中的应用
评 价 ； 一种 是 由第 三方机 构 （ 般是 咨 询机 构 、 理方 ） 另 一 监 对项
目本 身 的 投 资 建 设 ， 及 投 产 以 后 的 效 益 情 况 进 行 预 测 、 析 以 分
准 ， 照 一定 的程 序 ， 过定 量和 定性 分 析 、 比 ， 遵 通 对 对项 目在 一 定 经 营期 间 内的效益 和 业绩 做 出客 观 、公 正 和准 确 的综合 评
判。 随着 信息 化 的不 断发 展 ， 府 、 政 企业越 来越 关注信 息化投 资
的回报 问题 ，推 进项 目绩 效评 价 和企业 信 息化 改造 的绩 效 考 核． 已成 为我 国信息 化带 动工业化 的 当务 之急 。
效评 价提供 参考依 据 ， 少项 目绩 效评 价 中可 能 出现 的 问题 ， 减 分析 了对于使 用绩 效评价 系统要 注意 的 问题 。
关 键 词 ： 目绩 效 评 价 ； 次 分 析 法 项 层 中 图 分 类 号 ： Ｐ １ ．３ ． Ｔ ３ １１２１ 文 献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ２ ７ ０ （０ ０ １ — ０ ２ ０ １７ — ８ ０ ２ １ ）０ ０ ４ — ３
项 目完 工 后 评 估 是 指 项 目结 束 后 ， 据 相 关 的 法 规 、 目的 计 依 项
（） ３ 可信性 原则 。基于 评价 的权威 性 、 独立 性 ， 评价 者要 具 有 广泛 的专业 知识 和丰 富的行业 经验 ， 并基 于评 价体 系 的权 威
划 、 同或 者协 议等 ， 合 借助 完善 的措 施 或手 段对 信息 化 项 目的
时不 能避重 就轻 ， 致 不客 观和不公 正 的评价 。 导
层次分析法在计算机教学评价中的应用
表 ５ 计算机教师教学的评价指标的权重分布表 一级评价指标的权重 二级评价指标 计算机知识深造 B1 计算机教师的教学态度 A1 0.394 上课严谨情况 B2 热爱学生 B3 热爱计算机教学 B4 课堂讲授方法 C1 计算机教师的教学方法 A2 0.137 多媒体使用情况 C2 课前备课情况 C3 作业批改情况 C4 计算机基础知识 D1 计算机教师的知识水平 A3 0.075 计算机前沿知识 D2 计算机交叉知识 D3 计算机应用知识 D4 学生计算机的计算能力 E1 计算机教师的教学效果 A4 0.394 学生计算机知识掌握情况 E2 学生计算机应用能力 E3 二级评价指标的权重 0.141 0.263 0.141 0.455 0.368 0.368 0.193 0.071 0.228 0.122 0.228 0.422 0.230 0.122 0.648
表 ２ １－９ 标度值 标度 aij i:j 的重要性 1 相同 2 3 稍强 4 5 强 6 7 明显强 8 9 绝对强
Hale Waihona Puke 1 1 A2 = 1 2 1 5
1 1 1 1 2 5
2 2 1 1 3
5
3 ， 1
1 1 1
5
具体判断矩阵如下。
1 1 3 O= 15 1
同时查随机一致性指标 RI （见表 3）， 计算一致性比率 CR =
n RI 1 0 2 0 3 0.58 4 0.90 5 1.12
α O = (1.968, 0.687, 0.376,1.968) 。 （3）将 α O 进行归一化，得权重向量 βO = (0.394, 0.137, 0.075, 0.394) 。
３ 一致性检验
其中 ( A ⋅ U )i = ai1 β1 + ai 2 β 2 + ain β n 。 λ −n 然后计算一致性指标 CI = max ， n −1
层次分析法的应用
承诺书我们仔细阅读了第八届苏北数学建模联赛的竞赛规则。
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）与本队以外的任何人（包括指导教师）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，我们愿意承担由此引起的一切后果。
我们的参赛报名号为：3742参赛组别（研究生或本科或专科）：本科参赛队员（签名）：队员1：柯先庆队员2：鲁松队员3：李国强获奖证书邮寄地址：安徽凤阳安徽科技学院数学系233100编号专用页参赛队伍的参赛号码：（请各个参赛队提前填写好）：3742竞赛统一编号（由竞赛组委会送至评委团前编号）：竞赛评阅编号（由竞赛评委团评阅前进行编号）：幸福感的评价与量化模型摘要本文针对身心健康、物质保障、社会关系、家庭生活以及自我价值实现等因素对人们幸福感的影响，分别运用三种不同的模型建立衡量人们幸福感的量化模型。
模型一采用灰色关联分析方法，主要根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。
经过分析求解得到五个隐变量影响程度由强至弱依次是物质保障（0.446）、身心健康（0 • 232）、社会幸福感（0 . 17）、自我价值的实现（0.093）、家庭生活（0.059）。
模型二先是用贴近度对数据进行处理，再运用层次分析法对幸福指数各因素进行权重分析，得自我价值体现对民众幸福感的影响最大，其次按影响系数从大到小依次为身心健康、物质保障、社会关系、家庭生活。
模型三运用指数拟合方法对同一地区的教师和学生的幸福指数进行分析。
得到社会地位、工资与福利待遇、自我价值实现、与学生的关系、工作集体关系、业余活动是影响教师的幸福的主要因素。
而健康满意度，生活满意度，学习环境满意度，自我满意度，教师满意度师是影响学生幸福的主要因素。
层次分析法及软件应用介绍
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3.2 层次分析法的模型和步骤
递阶层次结构应具有以下特点
(1) 从上到下顺序地存在支配关系，并用直线段 表示。除第一层外，每个元素至少受上一层一个元 素支配，除最后一层外，每个元素至少支配下一层 次一个元素。上下层元素的联系比同一层次中元素 的联系要强得多，故认为同一层次及不相邻元素之 间不存在支配关系。 (2) 整个结构中层次数不受限制。 (3) 最高层只有一个元素，每个元素所支配的元 素一般不超过 9 个，元素多时可进一步分组。 (4) 对某些具有子层次的结构可引入虚元素，使 之成为递阶层次结构。
问题的提出
问题的提出
对于复杂的社会、经济、人文等问题（城市规划、企
业管理 、选拔人才、选择职业等），若沿用适应于小生产 方式的决策模式⇒凭借历史经验，靠主观判断进行决策， 则缺乏应有的科学性，常常造成重大失误。 处理这些问题，要考虑的因素有多有少，有大有小。 在作比较、判断、评价、决策时，各因素的重要性、影响 力或者优先程度往往难以量化，人的主观选择会起着相当 主要的作用，这就给用一般的数学方法解决问题带来本质 上的困难。
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3.1 层次分析法的思想和原理
基本思想（续）
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 有序的递阶层次结构，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的排序。 AHP体现了人们决策思维的基本特征，即体现了人们决策思维的基本 特征，即分解、判断、综 分解、判断、综合。从本质上讲是一种思维方 式，是一种定量与定性相结，将人的主观判断用数量形式表达和处理的方 法； 把复杂的决策问题层次化，通过逐层比较各种关联因素的重要性来为 分析、决策提供定量的依据。特别适用于那些难于完全用定量进行分析的 复杂问题； 用层次分析法进行决策，可以提高决策的科学性、有效性和可行性。
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。
基于层次分析法的高校餐饮外卖APP评价研究
基于层次分析法的高校餐饮外卖APP评价研究餐饮外卖APP已经成为大学生日常生活中的重要组成部分，它提供了便捷快速的订餐服务，满足了学生们的吃饭需求。
市场上的餐饮外卖APP众多，质量参差不齐，如何对高校餐饮外卖APP进行评价研究，帮助学生们选择合适的APP成了一个问题。
本文将采用层次分析法对高校餐饮外卖APP进行评价研究。
确定评价指标体系。
餐饮外卖APP的评价指标应综合考虑用户需求和APP的功能，本文将从以下几个方面进行评价：使用友好度、餐品种类与质量、配送速度、价格优惠、安全保障、用户评价等。
构建层次结构模型。
使用友好度、餐品种类与质量、配送速度、价格优惠、安全保障、用户评价是评价指标的一级层次结构，每个一级层次下还可以有二级层次和三级层次。
使用友好度可以细分为注册登录流程、界面设计等二级层次，界面设计又可以细分为颜色搭配、按钮布局等三级层次。
然后，确定各层次指标的权重。
通过专家访谈或问卷调查的方式，收集相关专家或用户对各评价指标重要性的意见，然后使用层次分析法进行分析。
计算各指标的权重，衡量指标之间的相对重要性。
进行综合评价。
将各指标的权重带入到具体的数据计算中，对各APP进行评价。
选取若干高校和一定数量的学生作为样本，从样本中随机选择若干个APP进行测试，收集相关数据。
将收集到的数据带入到模型中，计算出各APP的得分，从而进行综合评价。
根据评价结果，排名靠前的APP可以被认为质量较高，值得学生们使用。
同时也可以从评价结果中分析各指标的得分情况，找出APP存在的问题，为APP的改进提供参考。
通过层次分析法对高校餐饮外卖APP进行评价研究，可以客观、全面地了解各个APP的优势和不足之处，为学生们选择合适的APP提供参考。
也可以为APP的改进提供指导，提高用户体验和满意度。
基于层次分析法的高校餐饮外卖APP评价研究
基于层次分析法的高校餐饮外卖APP评价研究一、绪论随着互联网的发展，外卖行业得到了不断的发展和壮大。
外卖APP作为外卖行业的重要载体，不仅改变了人们的饮食习惯，也成为很多高校学生的主要用餐方式。
高校餐饮外卖APP因其特殊的用户群体和服务对象，其评价研究显得尤为重要。
本文将通过层次分析法对高校餐饮外卖APP进行评价研究，以期为高校餐饮外卖APP的改进和发展提供理论支持和指导。
二、研究背景三、层次分析法的理论基础层次分析法，是一种系统化、层次化的分析方法，其理论基础是层次结构。
在本研究中，将采用层次分析法对高校餐饮外卖APP进行评价，以确定各个因素在整体评价中的权重。
层次分析法可以将主客观因素结合起来，从而准确地评价高校餐饮外卖APP的各项指标。
四、研究内容与方法（一）研究内容本文将采用层次分析法，对高校餐饮外卖APP进行评价研究。
从外观设计、用户体验、配送服务、食品质量等多个方面对高校餐饮外卖APP进行综合评价，以期全面了解高校餐饮外卖APP的优劣势。
（二）研究方法1.确定评价指标体系。
针对高校餐饮外卖APP的特点，确定外观设计、用户体验、配送服务、食品质量等多个方面的评价指标。
2.构建层次结构模型。
将确定的评价指标按照层次结构进行组织，并确定各个指标之间的关联性。
3.建立判断矩阵。
通过问卷调查或专家访谈等方式，将各个指标之间的重要性进行量化。
4.进行层次分析计算。
利用层次分析法对各个指标的重要性进行计算，得出各个指标的权重。
5.综合评价。
根据各个指标的权重，对高校餐饮外卖APP进行综合评价，得出结论。
五、研究结果与分析（一）构建评价指标体系（二）确定层次结构模型在构建层次结构模型时，我们确定了外观设计、用户体验、配送服务、食品质量等指标之间的关联性，形成了一个完整的层次结构模型。
（三）建立判断矩阵（四）层次分析计算（五）综合评价六、结论与展望在未来的研究中，我们还可以对高校餐饮外卖APP的用户群体进行调研，从而更加深入地了解用户对高校餐饮外卖APP的需求和期望。
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。
基于层次分析法的软件质量评价方法的研究与应用软件技术
基于层次分析法的软件质量评价方法的研究与应用-软件技术基于层次分析法的软件质量评价方法的研究与应用侯觅(上海浦东软件平台有限公司上海201203)摘要质量评价是质量改进的基础，软件质量评价旨在改进软件质量。
本文探索基于层次分析法来客观评价软件质量，软件质量模型采用基于ISO/IEC 25010: 2011的软件质量模型，实现软件质量评价分三个步骤执行，首先，分多层次细化软件质量评价指标，然后，用层次分析法确定评价指标的相对权重；最后，进行软件质量评价，并转换为百分制的评价分值。
关键词层次分析法，软件测评，质量模型中图分类号：TN492 所属研究领域：1Edoi:10.3969/基金项目：工业和信息化部软件公共服务平台专项“面向云环境的应用系统测评公共服务平台”。
作者简介：侯觅，男，1968年生，上海浦东软件平台有限公司总工程师，高级工程师，主要从事及研究领域：软件测评，E-mail: [emailprotected]。
0引言质量评价是质量改进的基础，随着软件行业进入成熟期，人们对软件质量要求越来越高。
用户如何客观地评价软件质量，为软件开发商改进软件质量或进行下一轮迭代开发提供需求依据，是非常有必要的。
本文探索基于层次分析法来客观评价软件质量。
关于软件质量模型，业界已经有很多成熟的模型定义，比较常见的质量模型有McCall模型、Boehm模型、FURPS模型、Dromey模型、IS09126模型和ISO/IEC 25010模型。
中国现在采用等同于IS0 9126的GB/T 16260:2006标准。
ISO/IEC 25010模型是在IS09126模型基础上改进过来的，本文的软件质量模型采用基于ISO/IEC 25010的软件质量模型。
基于层次分析法的软件质量评价分三个步骤执行，首先，分多层次细化软件质量评价指标；然后，用层次分析法确定评价指标的相对权重；最后，进行软件质量评价，并转换为百分值的评价分值。
层次分析法在软件系统设计_质量评价中的应用
层次分析法在软件系统设计质量评价中的应用方 明(西安交通大学管理学院)(西安石油学院计算机系,西安,710065)摘 要 方明.层次分析法在软件系统设计质量评价中的应用.数理统计与管理,1997,16(6),10～13.本文提出了一个运用层次分析法对软件系统设计的质量进行评价的方法。
该方法提高了对软件系统设计质量评价的有效性、科学性和可操作性。
关键词:软件工程 系统设计 层次分析法 质量评价一、前 言 软件系统设计质量的优劣直接影响着软件系统的质量及经济效益。
软件系统设计一般采用结构化系统设计的方法对系统进行模块的划分和描述系统模块之间的层次结构。
传统的对软件系统设计结果的评价方法主要是从模块的块间联系(耦合度)和块内联系(凝聚度)来度量系统设计的质量,而耦合度和凝聚度是用定性指标值来表示的,同时传统方法并没有综合考虑各指标对系统设计质量的影响关系。
所以,传统的方法具有较高的模糊性和不确定性,也不易于操作。
本文提出一种利用层次分析法评价软件系统设计质量的方法。
二、用层次分析法确定指标综合重要性 一个软件系统设计的质量是从系统模块的控制范围、模块的耦合度和模块的凝聚度三个方面来评价的。
其中,模块的控制范围是由模块的影响范围在模块控制范围内比率和影响范围在模块控制范围外比率等两个指标决定的;模块的耦合度是由模块数据耦合率、控制耦合率和内容耦合率三项指标决定的;模块的凝聚度是由偶然凝聚率和逻辑凝聚率这两个浅凝聚率、时间凝聚率、过程凝聚率和数据凝聚率这三个中凝聚率及顺序凝聚率和功能凝聚率这两个深凝聚率这三类凝聚率指标决定的。
据此,建立评价软件系统设计的指标多级递阶结构如图1所示。
为了综合评价系统设计的质量,必须计算出各指标的综合重要程度,为此采用层次分析的方法,根据图1所示指标体系,建立判断矩阵,计算出各级要素的相对重要度,并检验相容性指标C.I.是否在允许的误差范围内。
其中,下级判断矩阵是以上一级某一要素为判断准则,在该级要素之间进行两两比较来确定矩阵中的元素值,通过计算判断矩阵的特征向量和归一化处收稿日期:1997年5月30日控制耦合率内容耦合率数据耦合率浅凝聚率中凝聚率深凝聚率影响在控制内率影响在控制外率控制范围耦合度凝聚度C C C C C C C C B B B 软件系统设计质量A图1 软件系统设计质量评价指标图12345678123理即可求得下级各要素对上级某要素的权重。
浅析分层技术在计算机软件开发中的运用
为客户端与服务器两个不同的断电组成 。 其 中客户端给客户提供能 够正常操作 的界 面使 用， 并且对相应操作 的逻辑 关系进 行处理 ； 而 服务器 的主要任务就是接受客户信息， 并且将客户所需要 的信息进 行整合归纳 ， 并且传递 至客 户端 中。 在计算机软 件开发 中应用双层 技术的基础就是计算机的服务器 拥有 良好 的工作性能 ， 并且 减少用 户数量［ ３ １ 。 如 果用户数量较多则计算机软件在实 际开发运行 过程 则 十分容易 出现运 行速 度慢 、 系统 错误 频繁 的现象 ， 难 以满足用户 的 实 际需 求。 ２ ． ２三 层 技 术 的 应 用 在计算机软件开 发中三层 技术 是基 于双层技术而形成 的优化 与改进 。 三层技术相对 于双层 技术来说 应用服务器 的数量 得以增 加。 在增加 了应用 服务器 的基础上 ， 计算机用户则可 以开展大量 的 数据存储 ， 并且 同时提升计算机 信息 访问的效率与质量 ， 进 而逐步 实现了人与计算机之间的相互交错 ， 改善计算机为用户提供服务的 效率 。 三层技术结构分别有业务处理层 次、 界面层次以及数据层 次。 在三个 不同的层次 中界面层 次是收集用户使用软件的实际需求， 并 且将需求集 中归纳处理后发送至进行工作处理的业务层 ， 然后 由业 务处理层对 用户 的需求进行集 中分析 ， 从 而进行相关 的计算机请 求， 在数据 层中进行处理 。 最后 ， 在数据层中对业务处理层 的请求进 行分析 ， 核实数据 库中的相关信息 ， 再经 过科 学合 理的分析后 回送 至业务层 ， 最后通过业务层 的处 理回到最 初的界面 。 在这一轮 的过 程 中， 数据传 输系统的工作负担得 以减轻 ， 显 著提 升了计算机 的工 作效率 。 ２ ． ３四 层 技 术 的 应 用
王老师层次分析法PPT
工地防疫管理规章制度内容第一章总则第一条为有效防控疫情，保障工地施工人员的生命安全和身体健康，制定本规章制度。
第二条本规章制度适用于所有在工地从事施工作业的人员，包括管理人员、技术人员和普通工人。
第三条工地负责人应当重视疫情防控工作，加强疫情防控知识的宣传教育，全面推行各项防疫措施，建立健全防疫管理制度，确保疫情防控工作的有效开展。
第四条工地负责人应当配备专职防疫人员，负责疫情防控工作的监督和指导，并及时报告疫情动态。
第五条工地应当建立健全疫情防控责任制，明确各部门、各岗位职责，并定期进行检查评估。
第六条工地应当建立健全疫情防控工作的台账，记录疫情防控工作情况，确保信息真实可靠。
第七条工地应当加强对外来人员的管理，建立登记制度，落实防疫措施，确保外来人员不带疫情进入工地。
第八条工地应当做好疫情防控宣传教育工作，提高全体施工人员的防疫意识和自我保护能力。
第二章防护措施第九条工地应当配备充足的口罩、消毒液等防护用品，为施工人员提供必要的防疫物资。
第十条工地应当严格执行工地通风、卫生、消毒等防疫措施，确保施工现场的清洁卫生。
第十一条工地应当设置测温点，对所有进入工地的人员进行体温检测，实行非接触式测温。
第十二条工地应当建立健全健康档案管理制度，及时掌握施工人员的健康状况，确保疫情防控工作的有效开展。
第十三条工地应当定期组织施工人员进行核酸检测，发现疑似感染者及时隔离，并报告相关部门。
第十四条工地应当配备专业的清洁人员，对施工现场和办公区域进行定期消毒和清洁。
第十五条工地应当严格控制施工现场人员密集程度，避免人员聚集，保持社交距离。
第十六条工地应当建立健全的应急预案，对突发疫情事件进行有效处置，保障施工人员的安全。
第三章管理制度第十七条工地应当建立健全施工人员健康监测制度，定期对施工人员进行身体检查，发现健康问题及时处理。
第十八条工地应当建立返岗复工管理制度，对外来人员进行健康筛查，确保安全返岗。
第十九条工地应当配备足够的卫生设施，保障施工人员的个人卫生和健康。
层次分析法
层次分析法在多层次多指标评估系统中的应用与研究摘要：目前各行各业都有许多用来评估考核的软件系统，为了从不同的侧面评估考核目标对象，系统绝大部分都采取了多层次多指标的设计模式，在每一层次中，需要科学合理的确定各指标的权重系数。
层次分析法是一种非常适合多层次多指标评估系统的赋权方法，它在行业专家确定各指标相互之间重要程度的基础上通过科学计算，最终得出各指标的权重系数，属于主观权重法。
关键词：层次分析法多指标评估系统研究我们在分析设计一个具有多层次多指标的评估系统的时候，需要对各指标进行科学赋权，如何确定各指标的权重系数是非常关键的一环，只有权重系数科学合理，才能保证该评估系统的运行结果科学准确。
赋权方法有多种，层次分析法是其中一种，特别是涉及一些专业性比较强的指标，采用层次分析法赋权更具有科学性。
层次分析法是一个方便、灵活、实用的多因素权决策方案。
它根据指标体系划分的层次，并对该层次的因素进行分析比较，属于主观权重法。
由专家学者或专门职业人，通过自己的经验对各因素之间重要性进行赋值，构建评判矩阵，再通过求解该矩阵特征向量及其最大特征根的方法确定各因素的权重。
层次分析法用1：1、3：1/3、5：1/5、7：1/7、9：1/9表示前者相对后者重要性的逐步递增，介于1、3、5、7、9之间的可以用2、4、6、8。
笔者认为确定指标重要性程度时可以先将最不重要的设置为1，其他以1为基础，确定重要程度更容易把握。
下面以汽车销售客户满意度评估系统为例，详细说明层次分析法在确定各指标权重过程中的应用。
先确定B层指标的权重系数：第一步：确定B 层指标相互之间的重要程度，并构造评判矩阵。
第二步：对每一列进行归一化处理。
将矩阵A 的各行相加后得：第三步:求矩阵A 的特征向量:对M 进行归一化处理得:即得出矩阵A 的特征向量为: 第四步:求矩阵A 的最大特征根:最大特征根为：111941111941319349131111941319341413111194131934⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥++⎢⎥++++⎢⎥⎢⎥⎢⎥++⎢⎥++++⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥++++++⎢⎥⎣⎦化简后得矩阵 1111413170.20729912M=0.0410*******.7518434141317⎡⎤++⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥++=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥++⎢⎥⎣⎦1230.2072 2.04100.75180.0691,0.6803,0.2506333w w w ======[]00.06910.68030.2506Tw =01110.06910.2073949130.6803 2.053710.25060.7536413AW ⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎣⎦1111413179912141317434141317A ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦第五步:进行一致性检验:检验公式：(1)(2)查表n=3时RI=0.58则可求出：(3)在层次分析法中当CR<0.1时，认为原评判矩阵具有满意的一致性，这里的CR=0.0079<0.1，则认为原评判矩阵A具有满意的一致性，则特征向量W0可以做为B1-B3的权重系数。
MATLAB软件算法在层次分析法中的应用
MATLAB软件算法在层次分析法中的应用
李波;黄新静
【期刊名称】《自动化技术与应用》
【年(卷),期】2018(037)012
【摘要】层次分析法是进行准确决策的一种有效方式,但是在实际应用过程中,因为需要将与决策相关的元素进行分解,采取定性和定量的方式对影响决策的元素进行分析,所以便会遇到大量繁琐、复杂的计算,数据处理和分析难度较大,不利于层次分析法应用优势的充分发挥.将层次分析法与MATLAB软件相结合,可以使用利用MATLAB编程简单、界面友好、功能强大、数据处理方便等优点,以层次结构方案和判断矩阵为依据,在短时间内获取准确的分析结果,做出最佳决策.
【总页数】5页(P35-38,54)
【作者】李波;黄新静
【作者单位】西安航空学院,陕西西安710077;陕西铁路工程职业技术学院,陕西渭南714099
【正文语种】中文
【中图分类】TP312
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２０１７年１月第３８卷 第１期计算机工程与设计ＣＯＭＰＵＴＥＲ ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ ＡＮＤ ＤＥＳＩＧＮＪａｎ．２０１７Ｖｏｌ．３８ Ｎｏ．１层次分析法在软件过程度量中的应用王 志，刘艳辉，杨 欢（华北计算技术研究所，北京１０００８３）摘 要：为综合直观地度量软件过程，将层次分析法（ａｎａｌｙｔｉｃ ｈｉｅｒａｒｃｈｙ ｐｒｏｃｅｓｓ，ＡＨＰ）与软件过程度量相结合，建立软件过程度量模型。
在软件过程度量模型指标体系的研究基础上，采用因素成对比较法等手段，选择适合的权重值算法与一致性检验算法，辅以五分法和归一化算法，实现软件过程的定性和定量分析相结合、多目标综合度量的效果。
将该方法应用于某软件集成方案的决策过程中，描述实际工作过程中该模型的使用方法，验证了该模型的适用性与有效性。
关键词：层次分析法；软件过程度量；度量模型；度量指标体系；成对比较中图法分类号：ＴＰ３１１．５ 文献标识号：Ａ 文章编号：１０００－７０２４（２０１７）０１－０１４４－０５ｄｏｉ：１０．１６２０８／ｊ．ｉｓｓｎ１０００－７０２４．２０１７．０１．０２７收稿日期：２０１５－１１－０９；修订日期：２０１６－０１－２５作者简介：王志（１９８０－），男，辽宁营口人，硕士研究生，研究方向为软件测试；刘艳辉（１９７２－），女，河北秦皇岛人，硕士研究生，研究方向为软件工程；杨欢（１９７７－），女，湖南益阳人，硕士研究生，研究方向为质量管理和标准化。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｗａｎｇｚｈｉ＿ｎｃｉ＠１６３．ｃｏｍＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ＡＨＰ ｉｎ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＷＡＮＧ Ｚｈｉ，ＬＩＵ Ｙａｎ－ｈｕｉ，ＹＡＮＧ Ｈｕａｎ（Ｎｏｒｔｈ Ｃｈｉｎａ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏ ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅ ａｎｄ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ｍｅａｓｕｒｅ ｔｈｅ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｈｅ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｍｏｄｅｌ ｗａｓ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｂｙ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇ ｔｈｅ ａｎａｌｙｔｉｃ ｈｉｅｒａｒｃｈｙ ｐｒｏｃｅｓｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｐｒｏｃｅｓｓｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｉｎｄｅｘ ｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｆａｃｔｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅ ｗｅｉｇｈｔ ｖａｌｕｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｆｉｖｅ ｐｏｉｎｔ ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗｅｒｅ ｕｓｅｄ，ｔｈｅ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｐｒｏｃｅｓｓａｎｄ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｍｕｌｔｉ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ ｍｅａｓｕｒｅ ｗｅｒｅ ｒｅａｌｉｚｅｄ．Ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｗａｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ａｓｏｆｔｗａｒｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｓｃｈｅｍｅ．Ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｈｏｗ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ＡＨＰ；ｓｏｆｔｗａｒｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｍｅａｓｕｒｅ；ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｍｏｄｅｌ；ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｉｎｄｅｘ ｓｙｓｔｅｍ；ｐａｉｒｅｄ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ０ 引 言现阶段，国内外对软件过程度量［１］的研究仍存在着一些不足，体现在以下几个方面：（１）多目标度量的支持。
软件过程度量需要全面综合考虑项目质量、成本、进度等目标，但如何在软件度量过程中，处理交织多变且相互关联的几个目标，目前缺少科学方法指导。
（２）定量度量支持。
软件是人类智力过程成果，所以对软件过程的度量不可避免有定性因素，但如何将软件过程的定性评价与定量评价相结合，获得一定程度准确的量化评价结果，目前缺少科学方法指导。
（３）团体评价支持。
软件向规模化、协同化发展同时，软件项目干系人也日益复杂，使得软件过程度量也需要向团队化方向转变，但如何科学的整理、分析、归纳、综合团队评价的结果，并支持做出最后的综合评价，目前缺少科学方法指导。
本文建立了软件过程度量指标体系，并引入ＡＨＰ的成对比较、权重值计算、一致性修正方法，实现因素权重值的计算；然后，辅以五分法和归一化算法，实现对软件过程方案的量化评价。
在实例应用部分，描述该模型的应用过程与效果，验证了其适用性与有效性。
１ 软件过程度量模型软件过程度量模型包括５个核心过程，如图１所示。
（１）指标体系建立过程。
对软件过程度量目标进行分解，描述影响软件过程度量的因素，形成软件过程度量指标体系。
（２）因素成对比较过程。
按照两两比较的原则，对影响评价的因素进行重要度比较，构造判断矩阵，描述各因素的比较结果。
（３）权重值计算过程。
采用数学算法，将因素成对比第３８卷 第１期 王志，刘艳辉，杨欢：层次分析法在软件过程度量中的应用图１ 软件过程度量模型核心过程较的判断矩阵值，转换为因素对软件过程度量目标的权重值。
（４）一致性检验过程。
对各因素的比对结果、权重值进行检验，并对不合理项进行修正与重新计算。
（５）软件过程方案评价过程。
度量不同软件过程方案在各因素方面的情况，结合各因素的权重值，计算不同软件过程方案量化度量值。
１．１ 指标体系建立过程指标体系是解决软件过程度量问题的基础。
软件过程改进目的是改善软件质量，减低成本和提高生产率，使软件项目满足质量、成本、进度目标要求。
同时，软件项目是由软件团队承担的，软件过程是否为组织级的战略、过程资产做出贡献，也是非常重要内容。
因此，本文设计如图２所示的指标体系，选择质量、成本、进度、资产作为第二层的因素，并根据第二层因素的内容分解为第三层的８个因素。
图２ 软件过程度量指标体系（１）产品生产效率因素。
代表软件过程对产品特性和功能实现效率的影响，该因素是对单位时间内生产的产品规模的评价。
（２）产品质量因素。
代表软件过程对产品满足明确和隐含需要能力特性的影响，该因素是对用户期望与产品实现之间偏差的评价。
（３）资金成本因素。
代表软件过程对项目投入资金金额、时间段等内容的影响，该因素是对所耗现金规模的评价。
（４）人力成本因素。
代表软件过程对项目投入的人员类型、水平、时间段的影响，该因素是对项目组成规模的评价。
对项目所需人力成本在某些情况下可以用资金成本代替计算，但某些情况下，则不成立，例如：在组织机构固定的情况下，资金成本很难转换成人力成本。
（５）设备与场地成本因素。
代表软件过程对固定资产投入情况的影响，该因素是对组织已有资产占用情况的评价。
设备成本是以折旧费进行计算的，而不是以采购费用计算，若场地为组织拥有的固定资产，则可以采用本地区平均租金价格计算。
（６）时间进度因素。
代表软件过程对项目所用时长的印象，该因素是对实际过程与计划过程的进度偏差情况的评价。
在项目时间计划一定的情况下，采用是否满足项目时间进度作为评价结果；否则，使用各解决方案相对比较值作为评价结果。
（７）组织战略因素。
代表软件过程对组织战略目标的影响，该因素是对组织战略发展契合程度情况的评价。
在组织管理过程中，存在项目成功，但组织失败的情况，所以过程改进应与组织的总体性谋划保持一致。
（８）过程资产因素。
代表软件过程对组织级知识数据库的影响，该因素是对未来指导其它项目的规程和规章情况的评价。
组织过程资产是组织在不同领域、不同类型工作的知识与经验教训，对组织后续类似项目与产品成功具有较强的支持作用。
在软件过程度量模型的应用中，可对软件过程度量指标体系的阶数、因素进行调整，以适合实际情况。
１．２ 因素成对比较过程因素成对比较是实现软件过程度量的定性与定量分析关键。
按照两两比较的原则，在每一层的所有因素的进行成对比较，最终采用专家判断矩阵形式表达。
１．２．１ 评价尺度定义因素间的成对比较需要依据一个统一的比较基准，软件过程度量模型采用见表１的９级比例尺作为比较基准。
表１ 评价尺度［２，３］标准定义１甲与乙同等重要３甲比乙稍微重要５甲比乙明显重要７甲比乙显著重要９甲比乙绝对重要２、４、６、８用于上述标准之间的折中值上述值的倒数乙比甲的重要程度１．２．２ 成对比较成对比较表是基于９级比例标尺，以各层因素两两成对比较［４－６］，由专家给出偏好的数量化判断。
例如，在软件·５４１· 计算机工程与设计２０１７年过程度量模型应用过程中，若采纳产品生产效率、产品质量、资金成本等８个因素为第三层因素，则可将这８个因素分别表示为变量Ａ１至Ａ８，然后将在８个因素之间分别进行成对比较，最终建立判断矩阵Ａ，其中数值ａｉｊ表示因素Ａｉ与Ａｊ比较的结果Ａ＝１ ａ１２…ａ１８ａ２１１…ａ２８……１…ａ８１ａ８２…烅烄烆烍烌烎１（１）（１）ａｉｊ＞０；（２）ａｉｊ＝１／ａｊｉ；（３）矩阵对角线为因素自身比较，ａｉｉ＝１；（４）ａｉｊ值越大，表示因素Ａｉ相对于Ａｊ的重要性越大。
１．３ 权重值计算过程权重值计算过程是通过对判断矩阵的数学计算，确定各因素重要度。
在软件过程度量模型中，采用方根法［７，８］计算各因子权重值，其步骤如下：步骤１ 计算判断矩阵每一行元素的乘积ｍｉ＝∏ｎｊ＝１ａｉｊ ｉ＝１，２，…ｎ（２）步骤２ 计算ｍｉ的ｎ次方根，求几何平均ｗｉ＝ｎｍ槡ｉ（３）步骤３ 将向量珡ｗ＝（珡ｗ１，珡ｗ２，…，珡ｗｎ）Ｔ，进行归一化处理，获得ｗ＝（ｗ１，ｗ２，…，ｗｎ），即为因素Ａ１…Ａｎ因素对于目标的重要度ｗｉ＝ｗｉ／∑ｎｋ＝１ｗｋ ｉ＝１，２，…，ｎ（４）１．４ 一致性检验过程１．４．１ 一致性检验判断矩阵Ａ＝（ａｉｊ）ｎ×ｎ，满足如下特性ａｉｊ＝ａｉｋ×ａｋｊ ｉ，ｊ，ｋ＝１，２，…，ｎ（５）但是，由于判断对象的复杂性以及人的思维判断差异，判断矩阵会发生不一致现象，即存在违反上述公式的情况，所以需要对判断矩阵进行一致性检验。
软件过程度量模型是采用随机一致性指标（ｒａｎｄｏｍ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ ｉｎｄｅｘ，ＲＩ）与一致性指标（ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｅ ｉｎｄｅｘ，ＣＩ）的比值，即一致性比例（ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｅ ｒａｔｉｏ，ＣＲ）对判断矩阵进行检验［９，１０］。