网络层次分析法应用形式的多样性
层次分析法在计算机联网技术中的应用
层 次分 析法是综 合相关 因素 ， 进 行合理搭 配 ， 实现优化
配 比的最优方案。 层次分析法是由美国人 Ｔ ． Ｌ ． Ｓ ａ ａ ｔ ｙ 最早提 出 来的， Ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｔ ｉ ｃ Ｈ ｉ ｅ ｒ ａ ｒ ｃ ｈ ｙ Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ 层 次分 析法 的诞 生是 在 最终
性分 析的判 断依 据是根据特征根与特征 向量 的一致性 指标 、
比率及随机 的一 致性指标 、 比率 等 因素进行符合分 析 ， 得出
权 向量 的一致性 。 计算项 目的组合权 向量一致性分析主要是
针对项 目的方案层与 目标层 ， 如果 得出的结 果与所需部相符
那 么则需要 进行 重新 的成对矩阵分析 比较 ， 直至得 出正确 的
２ ０ １ ３年第 １ ５ 期
经济研究导刊
ＥＣ ０Ｎ０ＭＩ Ｃ ＲＥＳ ＥＡＲＣ Ｈ ＧＵＩ ＤＥ
Ｎｏ ． １ ５， ２ ０ １ ３
总第 １ ９ ７ 期
Ｓ ｅ ｉ￣ Ｎｏ ｆ ． １ ９ ７
层次分析法在计算机联网技术中的应用
刘 长 青
（ 贺州学 院， 广西 贺州 ５ ４ ２ ８ ９ ９ ）
前言
层次分析法应用于计算机组 网技术 中， 具有权衡利弊 ， 主 张劝和 ， 对组 网因素进行细分 ， 合 理的引导计算 机联 网中各
个方面的因素协调配合 ， 实现合理联 网 目的。层 次分析法可
层次分 析法分析 的主要方式 与方法是 对要进行 决策 的 问题进行层次化 划分 ， 将问题 引入分析模 型 ， 通过 比较和权 向量的计 算 ， 保证检验一致 。层次 分析 法在 计算 机组 网方案 的制定中 ， 具有权衡 因素 、 细化分层 的作用 ， 对于计算机联 网
层次分析法在计算机联网技术中的应用
同理建立准则层对方案层 的成对 比较矩 阵 Ｂ 具体如下所 ，
示：
ｉ ３ ｉ Ｂ２＝ ２ ２ １
／ ｊ
１
／ Ｚ
２ ３ ４
ｉ ２ ３
Ｉ ２
Ｂ３＝
１ １ ２， … ， ， ／
１９ ／
Ｃ 与 Ｃ的 影 响 之 比 相 反 ｊ
、
进行分析 。 层次分析法的优势在于， 可以将一个 复杂的多 目 它 标决策 问题进行分解、细化 ，从而可 以通过定性 、定量 的方式 将繁琐 的分析处理过程简单化 ， 尤其是对一些 目标存 在较 多不 确定性 以及 结构十分复杂 的情况 ， 层次分析法能够很好的发挥
出 目身 的 技术 优 势 。
中图分类号 ：Ｔ ３３ ３ Ｐ９． ０
一
文献标识码 ：Ａ 文章 编号 ：１０－ ５９２１） ６ ０３— ２ ０７ ９９ （ ２ ０－ ０５ ０ ０
－
无线 电通讯技术划分成方案层 。 而组网过程 中的设备一次性投 层 次 分 析 法 的 概 念 层 次 分 析 法 （ｎ ｌ ｔ ｃＨ ｅａ ｃｙ Ｐ ｏ ｅ ｓ Ａ ａ ｙ ｉ ｉ ｒ ｒ ｈ ｒ ｃ ｓ ）是 ２ Ｏ世 纪 资 、网络在运营过程中的费用、网络 的性 能、可管理性 以及售 ７ 年 代 初 期 由 美 国 匹 茨 堡 大 学 教 授 著 名 的 运 筹 学 家 后服务 五大 元素可 以划分 为准 则层 。 ０ 计算机联 网技术 的选择 为 Ｔ Ｌ Ｓ ａ ｙ提 出来 的， ．．ａｔ 主要是指所有与决策有关 的因素划分成 最终的 目标层。层次分析法数 学模 型如 下图 １ 示： 所 目标 层、 则层以及方案层， 准 然后通过 定量 与定性相结合方式
诤冀枫飘璃械拳逸棒
多层次关联网络模型在社会网络分析中的应用研究
市中小学教职工年上半年政治理论学习安排1文章标题：市中小学教职工2019年上半年政治理论学习安排市中小学教职工2019年上半年政治理论学习计划2019年，是实施“十一五”规划的开局之年，是全面贯彻落实科学发展观的重要一年。
全市中小学要以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，紧紧围绕全面贯彻落实科学发展观，深入推进理论武装工作，进一步加强师德建设，通过卓有成效地开展一系列学习教育活动，统一思想，提高认识，促进发展，保持稳定，为实现**教育的跨越式发展提供强大的精神动力和思想保证。
现制订政治理论学习计划如下：一、学习内容第一专题：深入学习党的十六届五中全会精神学习篇目：1、2019年1月1日胡锦涛在全国政协新年茶话会上的讲话（主题：2019年要为“十一五”开好局、起好步）2、2月14日，胡锦涛在省部级主要领导干部建设社会主义新农村专题研讨班开班式上的讲话（主题：扎扎实实规划和推进社会主义新农村建设）3、《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十一个五年规划的建议》4、《中共中央关于推进社会主义新农村建设的若干意见》思考题：1、你怎[本文转载自第1-1找文章，到第1]样认识在“十一五”时期开局之年做好改革发展稳定的各项工作的重要意义2、建设社会主义新农村过程中，教育重点应做好几方面工作3、中共中央关于制定十一五规划的建议中对教育事业发展有哪些论述你为十一五期间我国教育事业发展有什么构想或期待你能为十一五期间教育发展做什么第二专题：深入学习贯彻科学发展观学习篇目：1、2019年3月10日胡锦涛在中央人口资源环境工作座谈会上的讲话（主题：科学发展观是我党提出的新重大战略思想）2、中国共产党第十六届中央委员会第五次全体会议公报（2019年10月11日）3、2019年12月21日胡锦涛在北京展览馆参观建设节约型社会展览会时的讲话（主题：贯彻落实科学发展观，加快建设节约型社会）思考题：1、如何认识科学发展观的时代背景、重大意义、科学内涵和精神实质2、胡锦涛在展览会参观时指出当前建设节约型社会要注重抓好哪五项工作你对建设节约型社会有哪些认识3、从贯彻落实科学发展观的高度，谈一谈你对节约能源资源的极端重要性和紧迫性的认识第三专题：加强和改进师德建设学习篇目：1、《教育部关于进一步加强和改进师德建设的意见》（2019年1月13日）2、宁波市教育局《关于进一步加强和改进中小学班主。
层次分析法(AHP)与网络层次分析法(ANP)的比较
层次分析法(AHP)与网络层次分析法(ANP)的比较作者：孙铭忆来源：《中外企业家》 2014年第4期孙铭忆（济南大学，山东济南 250022）摘要：在多目标决策中，层次分析法（AHP）是使用频率较多的研究方法，网络层次分析法（ANP）是对层次分析法的拓展和延伸。
本文在论述层次分析法（AHP）与网络层次分析法（ANP）概念模型的基础上，对比了两种方法在系统模型和判断矩阵构建方面的异同点，为更好地利用这两种决策方法提供理论基础。
关键词：层次分析法；网络层次分析法；系统构建；判断矩阵；方法对比中图分类号：C931文献标志码：A文章编号：1000-8772（2014）10-0067-02著名的经济学家赫伯特·西蒙提出“管理即是决策”，因此，无论是在企业中还是在我们的日常生活中都会遇到大大小小的决策问题[1]。
从宏观层次来看，我们的国家领导人面临着政治、经济、文化和军事等方面的决策，决策的科学与否直接关系到国家的安危和兴旺，关系到整个地区的长治久安；从中观层次来讲，企业的管理者时时刻刻面临着决策问题，大到战略决策、小到生产计划决策，每一个决策都关系到企业的可持续发展；从微观层次来说，每个人也都面临着诸如学习、就业、旅行等日常决策问题，它们会影响到家庭的和谐和个人的发展。
由此可见，正确的决策是各个实体发展的基础。
就决策的方法而言，同一个问题按照不同的方法分析可以得出不同的结论，一方面是因为不同方法在数据处理时的侧重点不同，另一方面是因为选取了不适用的决策方法，得出了具有误导性的结论。
因此，选择适当的决策方法是进行恰当决策的关键所在。
简单的决策方法虽然容易实施，但会因考虑不周等原因导致非常可怕的后果，比如经验主义，拍脑袋决策等，相反，科学的决策方法则能够为我们提供合理的结果，帮助我们做出正确的决策。
对于单目标决策，依靠模型就能够精确地描述问题，其结果也能够通过统计、运筹、计算机等技术得出。
而对于多目标决策，其复杂性明显上升，我们通常会利用层次分析法及网络层次分析法等进行决策分析。
多层次关联网络模型在社会网络分析中的应用研究
多层次关联网络模型在社会网络分析中的应用研究随着社交媒体、在线社区和智能手机应用的普及，社会网络的规模和复杂性不断增加。
社交网络用户之间的联系复杂多样，大量的信息和数据不断产生。
因此，如何有效地分析和理解社交网络对于我们更好地理解和应对社会、政治和经济等方面的问题具有至关重要的意义。
在这种情况下，多层次关联网络模型在社会网络分析中的应用越来越受到关注。
多层次关联网络模型是指一种包含多个层次和维度的网络模型，可以用来描述多个关系和因素之间的相互影响和依赖关系。
相比于传统的社会网络模型，多层次关联网络模型能够更好地反映现实社会网络中的多样性和异质性。
在研究社会网络时，我们可以使用多层次关联网络模型来探究不同社交网络中的关系和联系。
例如，在研究互联网社区时，我们可以将用户之间的联系划分为不同的维度，例如传统社会关系、兴趣爱好、个人价值观等。
这些不同的维度可以用不同的网络层来表示，通过这种方式，我们可以更好地理解和分析互联网社区中用户之间的社交关系以及社区的发展和演化规律。
多层次关联网络模型还可以用来研究社会网络中的信息传播和影响机制。
例如，在分析社交媒体数据时，我们可以将用户之间的信息传播和影响关系划分为不同的维度，例如信息主题、传播路径、用户特征等。
通过这些不同的维度，我们可以构建多层次关联网络模型来分析不同主题和用户之间的影响机制，进而改进信息传播策略和营销方法。
除此之外，多层次关联网络模型还可以用来探究社会网络中的群体行为和演化规律。
在研究社会网络中群体行为时，我们可以将不同的群体和组织划分为不同的网络层，分析不同群体之间的合作、竞争、冲突等行为。
同时，我们还可以通过多层次关联网络模型来分析群体演化的规律以及影响群体演化的因素。
在社会网络分析中，多层次关联网络模型是一种非常有潜力和实用价值的研究方法。
通过搭建多维度、多层次的关联网络模型，我们可以更好地理解和探究社会网络中的联系和关系，为社会网络的管理和应用提供更加有效的支持和指导。
用SuperDecision进行网络层次分析法(ANP)的应用实例
用SuperDecision进行网络层次分析法（ANP）的应用实例一、网络层次分析法简介（一）ANP理论与方法20年代90年代，萨蒂教授（Saaty）在AHP的基础上于提出来的一种适应非独立递阶层次结构的决策方法——网络层次分析法（Analytic Network Process，ANP）[9]。
网络层次分析法将系统内各元素的关系用类似网络结构表示，而不再是简单的递阶层次结构，网络层中的元素可能相互影响、相互支配，这样ANP能更准确地描述客观事物之间的联系，是一种更加有效的决策方法。
网络层次分析法在进行决策分析时，需要决策者对每个因素（影响因子）进行两两相对重要程度的判定。
在实际生活中，决策者常常不是对所有的决策因素（影响因子）进行相对重要程度判断，而是根据自己的情况（知识、经验、喜好）对某几个因素（影响因子）进行相对重要程度判断，此时，两两判断矩阵就会出现一些空缺，我们称这种情况为信息不完备[1]。
为此，运用ANP进行分析，通过将问题化为一种二次规划问题来计算出权重，最后运用ANP的极限超矩阵得到总排序。
ANP经常被用来解决具有网络结构的系统评价与决策的实际问题[1]。
（二）ANP网络结构ANP考虑到递阶层次结构内部循环及其存在的依赖性和反馈性，将系统元素划分为两大部分，第一部分称为控制因素层，包括问题目标和决策准则，所有的决策准则均被认为是彼此独立的，且受目标元素支配。
控制元素中可以没有决策准则，但至少有一个目标，控制层中的每个准则的权重均可由传统的AHP获得。
第二部分为网络层，它是由所有受控制层支配的元素组成的，其内部是互相影响的网络结构，图1就是一个典型的ANP结构。
图1 典型的ANP结构图二、ANP算法步骤（一）分析问题。
将决策问题进行系统的分析、组合形成元素和元素集。
主要分析判断元素层次是否内部独立, 是否存在依存和反馈。
可用会议讨论、专家填表等形式和方法进行。
（二）构造ANP的典型结构。
多层网络分析算法研究与应用
多层网络分析算法研究与应用第一章：引言多层网络分析算法是一种重要的分析方法，可以帮助研究人员深入了解复杂系统的结构与行为。
在过去的几十年中，多层网络分析算法被广泛应用于社交网络、生物网络、交通网络等领域，为我们提供了深入理解这些系统的机会。
本章将介绍多层网络的定义和基本概念，并总结多层网络分析算法的研究进展和应用领域。
第二章：多层网络的定义与基本概念2.1 多层网络的定义多层网络是由多个网络层次组成的复杂网络，每个网络层次表示系统中的一个特定的关联关系。
多层网络通过多个网络层次之间的连接，模拟和描述了复杂系统的多个方面。
多层网络的定义不仅包括网络的节点和边，还包括网络层次之间的连接关系。
2.2 多层网络的基本概念在多层网络中，节点表示系统的个体或元素，边表示节点之间的关联关系。
网络层次之间的连接可以是同一节点在不同层之间的连接，也可以是不同节点之间的跨层连接。
多层网络的基本概念包括节点的度、度分布、聚类系数、介数中心性等。
第三章：多层网络分析算法的研究进展3.1 多层网络的可视化与摘要多层网络的可视化与摘要是多层网络分析中的重要环节。
传统的二维网络可视化方法不能直观地展示多层网络中的层次结构和跨层连接。
因此，研究人员提出了多种多层网络的可视化方法，如Monya、MULTIPLEXVIS等。
这些方法可以有效地展示多层网络的结构和特征。
3.2 多层网络的社区发现社区发现是多层网络分析的核心任务之一。
多层网络的社区结构可以帮助研究人员发现节点之间的模式和关联关系。
传统的单层网络社区发现算法不能很好地应用于多层网络，因为多层网络中的节点有多个层次的关联关系。
因此，研究人员提出了多层网络的社区发现算法，如MOM、MCLA等。
3.3 多层网络的节点中心性节点中心性是衡量节点在网络中的重要性的指标。
在多层网络中，传统的节点中心性算法无法直接应用于多层网络的节点。
因此，研究人员提出了多层网络的节点中心性算法，如多层PageRank算法、多层介数中心性等。
多层网络分析算法研究与应用
多层网络分析算法研究与应用摘要：多层网络分析算法是一种基于网络结构的分析方法，通过对网络中的多层关系进行建模和分析，可以揭示出网络中的隐藏信息和模式，对于解决复杂问题具有重要意义。
本文首先介绍了多层网络的概念和特点，然后综述了当前常用的多层网络分析算法，并对其进行了比较和评价。
最后，通过实际案例研究，展示了多层网络分析算法在实际应用中的价值和潜力。
关键词：多层网络；分析算法；建模；隐藏信息；复杂问题1. 引言随着互联网的快速发展和各种社交媒体平台的兴起，人们之间产生了大量复杂而庞杂的关系。
这些关系可以用图论中的图结构来表示，并且往往是具有多个维度或者层次结构。
传统上常用单一维度或者单一视角来研究这些关系，然而这种方法往往无法揭示出隐藏在底层数据之下的更深入信息。
因此，在解决复杂问题时需要引入更加强大且适用的分析方法。
多层网络分析算法就是一种基于网络结构的分析方法，可以对多层关系进行建模和分析，从而揭示出隐藏的信息和模式。
2. 多层网络的概念和特点多层网络是一种具有多个维度或者层次结构的复杂关系网络。
它可以用一个多维矩阵来表示，其中每个维度或者层次对应一个特定类型或者关系。
例如，在社交网络中，可以将用户之间的社交关系、兴趣关系、地理位置等信息作为不同维度或者层次来表示。
多层网络具有以下特点：2.1 多维度：每个维度对应一个特定类型或者关系，可以从不同角度来描述复杂系统。
2.2 多模态：每个模态对应一个不同类型的数据，在建模时需要考虑数据之间的相互作用。
2.3 多尺度：每个尺度对应一个不同级别的结构，可以从宏观到微观进行分析。
3. 常用多层网络分析算法目前已经有许多针对多层网络的分析算法被提出，并且在各个领域得到了广泛应用。
以下是几种常见且经典的算法：3.1 多层网络聚类算法：该算法通过将多层网络转化为单层网络，然后利用传统聚类算法进行分析，可以将多层网络中的节点进行聚类。
3.2 多层网络社区发现算法：该算法通过考虑多个维度或者层次的信息，可以发现多个社区结构，并且揭示出不同维度或者层次之间的关联。
网络层次分析法
层次分析法(AHP)面对的是内部独立的递阶层次结构,而对于内部依存的网络结构,T.L.Saaty 教授1996年提出了一种适应这种复杂结构的决策科学方法------网络层次分析法,即ANP(The Analytic Network Process),它是在AHP方法上发展而形成的一种实用决策方法. 1 基本概念基本概念在实际的决策问题中,系统的元素更多的不是呈递阶层次结构形式,而是网络结构形式,网罗中的每个节点表示一个元素或者一个元素集,系统中的每个元素都可能影响和支配其他元素,也可能受其他元素的影响和支配.对于呈这种特征的决策层次结构,恰恰是网络层次分析法ANP的合理描述.如图所示是ANP的影响网络结构. ANP的网络层次结构相对于AHP递阶层次结构来说比较复杂,既存在递阶层次结构,又存在内部循环相互支配的层次结构,而且层次结构内部还存在依赖型和反馈性. 2 用ANP进行决策的基本步骤: (1) 构造ANP的典型结构的典型结构首先是构造控制层次.将决策目标界定,将决策准则界定,这是问题的基本,各个准则决策目标的权重用AHP方法得到. 再则是构造网络层次.要归类确定每一个元素,分析其网络结构和相互影响关系,分析元素之间的关系可用多种方法进行. 一种是内部独立的递阶层次结构,即层次之间相互独立；一种是内部独立，元素之间存在者循环的ANP网络层次结构；另一种是内部依存，即元素内部存在循环的ANP网络层次结果，这几种情况都是ANP的特例情况。
在实际决策问题中面临的基本都是元素间不存在内部独立，既有内部依存，又有循环的ANP网络层次结构。
网络层次结构。
的超矩阵计算权重（2）构造ANP的超矩阵计算权重设控制层中相对目标层A的准则为B…，B N ,网络层有元素集c1，c2，…c N，c i有元素e i1，…，e in，i＝1，…N。
NNn N N n n N eeeeeeeeeC C C 2122221112112121ïïïïïïïïïþïïïïïïïïýüïïïïïïïïïîïïïïïïïïíìNN N N N N Nn N NN n n W W W W W W W W W e e C e e e C e e e e C N 2122221112112122222111211121第i 层上所有元素对第j 层的影响作用矩阵：层的影响作用矩阵：ïïþïïýüïïîïïíì=j iiij jn in j in j in jn i j i j i jni j i j i ij WWW W W W W W W j W )2()1()(2)2(2)1(2)(1)2(2)1(1（1）超矩阵的每一列，都是通过两两比较而得到的排序向量；）超矩阵的每一列，都是通过两两比较而得到的排序向量；（2）超矩阵W 是通过元素两两比较而导出，矩阵中的每一列都是以某个元素为准则的排序权重；权重；（3）为了计算方便，需要将超矩阵的每一列归一划→用加权矩阵实现）为了计算方便，需要将超矩阵的每一列归一划→用加权矩阵实现 （4）内部独立的层次，除最后一层元素权值不再分配外：IW NN=。
分层网络分析在社交网络影响力评估中的应用
分层网络分析在社交网络影响力评估中的应用一、分层网络分析概述分层网络分析是一种用于研究社交网络结构和动态的分析方法，它通过将网络分解为不同的层次来识别和评估社交网络中的个体或群体的影响力。
这种分析方法在社交网络影响力评估中扮演着重要的角色，因为它可以帮助我们理解信息如何在网络中传播，以及哪些因素可能影响信息的传播效率和效果。
1.1 分层网络分析的核心概念分层网络分析的核心概念是将社交网络视为一个多层次的系统，其中每个层次代表了网络中的不同属性或特征。
例如，一个社交网络可以被分解为个体层次、群体层次和社区层次。
在个体层次上，分析可能关注个体的社交行为和影响力；在群体层次上，分析可能关注群体内部的互动模式和群体对外部的影响；在社区层次上，分析可能关注社区的结构和功能。
1.2 分层网络分析的应用场景分层网络分析的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 影响力评估：评估个体或群体在社交网络中的影响力，包括信息传播的广度和深度。
- 信息传播分析：研究信息在社交网络中的传播路径和传播效率。
- 社交网络结构优化：通过分析社交网络的结构，优化网络设计，提高网络的连通性和效率。
- 社区发现：识别社交网络中的社区结构，理解社区内部和社区之间的互动模式。
二、分层网络分析方法论分层网络分析方法论是一套系统的研究方法，用于指导如何进行分层网络分析。
这些方法包括数据收集、网络构建、层次划分、指标定义和分析评估等。
2.1 数据收集与网络构建数据收集是分层网络分析的第一步，需要收集社交网络中个体或群体的交互数据。
这些数据可以来自社交媒体平台、在线论坛或其他在线社区。
网络构建则是根据收集到的数据，构建社交网络的图模型，包括节点（代表个体或群体）和边（代表个体或群体之间的联系）。
2.2 层次划分与网络属性定义层次划分是根据网络的结构和功能，将网络分解为不同的层次。
每个层次都有其特定的属性和特征，这些属性和特征定义了层次的边界和内部结构。
层次分析法(AHP)与网络层次分析法(ANP)的比较
思维 方式 ， 并 将其通过数 学化 的方式 表达 出来 ， 从 而用 量化 的 方法来解决决 策问题 。在运用层 次分析法解决 问题 时 ， 第一是
要对 问题进行分析 ， 凝练 出与 问题相关 的若干 因素 ， 并 将它们 划分为 目标层 、 准则层 和方案层 ； 第二 是要剖析各层 级之 间的 相互关系 ， 通过专家 等对各 因素 的重要程度 的比较判断 ， 计算 出在不同准则 及总准则 下各 个方 案的相对 重要 程度 ； 第三是对 决策方案的优劣进行总排序 ， 并做 出恰 当的选择 。总体而言 ， 整个流程都体现了人的决策思维过程 ， 在很大程度上提 高了决 策效率。 网络层次分析法（ Ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｔ ｉ ｃ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ， 简称 Ａ Ｎ Ｐ ） 是 塞
【 管理世界 】 Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ Ｗｏ ｒ ｌ ｄ
２ ０ １ ４ 年４ Ｆ Ｉ ￣ Ｕ （ 总第 ４ ５ ６ 期）
层次分析法（ Ａ Ｈ Ｐ ） 与网 络层次 分析 法（ Ａ Ｎ Ｐ ） 的比 较
孙 铭 忆
（ 济南大学 ， 山东 济南 ２ ５ ０ ０ ２ ２ ） 摘 要： 在 多 目标决 策中 ， 层次分析 法（ Ａ ＨＰ ） 是使 用频率较 多的研 究方法 ， 网络层 次分析法（ Ａ ＮＰ ） 是对层 次分析 法
的拓 展 和 延 伸 。本 文 在 论 述 层 次 分析 法（ Ａ ＨＰ） 与 网络层 次 分析 法（ Ａ ＮＰ） 概 念 模 型 的 基 础上 ， 对 比 了两种 方 法在 系统模 型
和判断矩 阵构建方 面的异同点， 为更好地 利用这 两种决策方法提供理论基础。 关键词 ： 层 次分析 法； 网络层 次分析法 ； 系统构建 ； 判 断矩 阵； 方法对比 中图分类号 ： Ｃ ９ ３ １ 文献标 志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ０ — ８ ７ ７ ２ （ ２ ０ １ ４ ） １ ０ — ０ ０ ６ ７ — ０ ２
计算机网络体系结构分析
计算机网络体系结构分析计算机网络是由多个计算机互相连接、共享资源、传输数据而形成的系统。
计算机网络体系结构即为网络中不同层级的大致组织和互相之间的联系方式，在整个网络中起着重要的作用。
本文将分析计算机网络体系结构。
一、OSI七层模型OSI七层模型是计算机网络体系结构的一个标准模型，其包含从物理层到应用层的七个层级，每层都有特定的功能和协议。
分别为物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层，其层次结构如下：1.物理层：负责数据在传输媒介中的物理传送。
2.数据链路层：负责将数据拆成数据帧的形式，检测和改正出错的数据帧。
3.网络层：将分组发送到目标地址，协调不同网络之间的传输。
4.传输层：负责进行端到端的传输，保证数据的可靠性和完整性。
5.会话层：在通信双方之间建立并维护会话连接。
6.表示层：将数据进行编码、解码、加密、解密和压缩等操作。
7.应用层：提供各种应用程序。
这种分层结构使得不同层级具备不同的功能和独立的子协议，简化了协议设计和维护，大大提高了网络系统的可靠性和可维护性。
二、TCP/IP四层模型TCP/IP四层模型是实际应用中更为广泛的网络体系结构，不同于OSI模型的七层结构，TCP/IP模型只包含四层，其分别为网络接口层、网络层、传输层和应用层。
下面是其层次结构：1.网络接口层：负责接口卡与底层设备的通信。
2.网络层：负责网络寻址、路由选择和数据分组转发。
3.传输层：负责提供端到端的可靠数据传输，通过TCP或UDP协议来实现。
4.应用层：应用程序所在的层，负责数据的格式化和传送。
三、比较与分析OSI模型和TCP/IP模型都有各自的优点和局限性，二者结合可以更好地解决不同应用场景的需求。
1.层数OSI模型的七层结构设计更为严密，适用于大型的网络体系结构，但其过于复杂，使用时会存在一些浪费。
TCP/IP模型的四层结构更简洁，适用于简单的网络，更易于应用。
2.应用范围OSI模型是一种通用的模型，适用于不同类型的网络，需要在不同的网络层之间转换。
[分层网络技术及应用分析]网络技术及应用
![[分层网络技术及应用分析]网络技术及应用](https://img.taocdn.com/s3/m/d3ae8f83b8d528ea81c758f5f61fb7360b4c2bbd.png)
[分层网络技术及应用分析]网络技术及应用分层网络技术及应用分析在社会的不断发展过程中，分层网络技术顺应社会的生产要求，这项先进的网络技术主要应用于制造大中型设备的大中型企业。
现在的重型机械厂、飞机制造厂等大型企业都在运用先进的分层网络技术，以此来提高自身的生产效率，提高企业的综合竞争力。
现在的大中型企业都会为了生产研究出一种有效并且科学的进度控制方法，进行进度计划编制，然而它们都是基于先进的分层网络技术所得到的。
1层次分解方法的分析研究通常根据网络模型的目标可以将网络模型分为三大类，分别为单目标网络模型、多目标网络模型以及群体网络模型。
1.2层次分解方法的研究研究网络计划的分层，是用来解决大型网络中多人和多单位分别完成不同规模的部分网络计划最后放在一起实现综合平衡出现的差异和便宜的主要手段。
进过人们的分析探讨层次分解方法包括一般的层次分解方法、组件分解方法以及网络简化方法。
这些分解方法取长补短，各有优点，具有很高的实用性。
1.3层次的分解模型大型网络都是要有分解层次的，每一个比较大的网络计划中，它都有成千上万的节点，划分层次的多少决定着这个网络计划是否复杂，例如，如果过少的进行分层对大型的网络计划，那么它每个网络分层的网络节点就会有很多，那么去实施和控制这个巨大的网络计划就会有很大的困难，同时它也会导致后续的系统分解的复杂，导致劳而无功，从而错过获得网络分层最优方案的机会。
相对应的就是过多的分层针对大型的网络计划，这样就会产生过多的网络关系，这些网络关系会逐渐的复杂化，同时也会增加计算量，为编制等工作人员增加更多的压力。
经过科学的研究分析，一个大型的网络计划分三层是最好的选择，适合所有的大中型网络。
网络层次的分解也是具有原则性的，研究分析网络分层的原则就必须要弄清楚网络工作分解和优化目标的复杂关系，最后实现寻找到最有方案例如保证工期最短，费用最省以及质量最好的目的，然后就是全程掌握进度统筹安排与控制。
计算机网络模型解析与应用
计算机网络模型解析与应用一、模型解析与应用计算机网络模型指的是网络通信中的参考模型，它定义了网络通信中的各个层次，并规定了每个层次之间的服务接口与协议。
对于网络通信而言，选择合适的模型非常关键，因为它能够提供一种框架，使得网络通信变得更加可靠、高效和安全。
本文将从理论的角度解析计算机网络模型，并探讨其实际应用。
二、OSI七层模型OSI七层模型是一种经典的网络模型，它将网络通信划分为七个层次，分别是物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。
物理层主要负责数据在物理媒介上的传输，数据链路层则负责物理连接的建立和数据的传输，网络层实现了数据在不同网络节点之间的传送，传输层提供了端到端的可靠传输，会话层负责建立和管理通信会话，表示层处理数据的编码和解码，应用层则提供各种网络应用。
三、TCP/IP四层模型TCP/IP四层模型是一种常用的网络模型，它将网络通信划分为四个层次，分别是网络接口层、网络层、传输层和应用层。
网络接口层负责处理物理连接和数据的封装与解封装，网络层实现了数据在不同网络之间的路由和转发，传输层提供了端到端的可靠传输，应用层则提供了各种网络应用。
四、HTTP应用HTTP（超文本传输协议）是应用层协议的一种，它是构建在TCP/IP协议上的。
HTTP提供了客户端与服务器之间的通信规则，常用于万维网上的数据传输。
在HTTP应用中，客户端向服务器发送请求，服务器则返回相应的数据。
HTTP应用的实际应用非常广泛，包括网页浏览、文件下载、音视频传输等。
五、TCP传输TCP（传输控制协议）是传输层协议的一种，它提供了可靠的端到端数据传输。
TCP使用三次握手建立连接，通过序列号和确认机制确保数据的可靠性，同时提供拥塞控制和流量控制。
TCP传输的应用包括电子邮件、文件传输、远程登录等。
六、IP路由IP（互联网协议）是网络层协议的一种，它负责将数据从源主机传输到目的主机。
IP协议使用IP地址进行节点间的路由选择和路由寻址。
多层次网络的结构与功能
多层次网络的结构与功能随着信息技术的发展，我们已经进入了一个网络时代，网络已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
如果说互联网是一个庞大而复杂的信息网络的话，那么网络本身也可以是一个多层次的、结构复杂的网络。
在这篇文章中，我们将探讨多层次网络的结构与功能。
什么是多层次网络？多层次网络是指一个由多个层次组成的复杂网络，每个层次都有自己的特点和功能，不同层次之间互相连接，共同构成一个整体网络。
这种网络结构可以帮助我们更好地理解和描述信息网络的本质。
多层次网络的结构多层次网络的结构可以分为三个层次：物理层、逻辑层和应用层。
1. 物理层物理层是多层次网络的最底层，它负责网络的物理连接，包括硬件设备、物理介质和信号传输等。
这些硬件设备包括电脑、路由器、交换机、网卡等，并通过物理介质如电缆、光纤等来传递数据信号。
2. 逻辑层逻辑层是多层次网络的中间层，它负责处理数据的流动和转发。
逻辑层的主要任务是将上层的数据分包传输，然后将这些分包进行传输路由选择、发送和接收。
逻辑层不仅负责数据传输的正确性，还负责网络的性能优化和网络拓扑的设计。
3. 应用层应用层是多层次网络的最高层，它负责给用户提供各种应用和服务。
应用层包括邮件、聊天、文件传输、远程登录等应用程序，通过各种协议来实现数据的传输和处理。
应用层是用户直接使用的网络层次，它的性能、特性直接影响到用户的使用体验。
多层次网络的功能多层次网络不仅具有以上三个层次的基本构成，还具有以下功能：1. 可扩展性多层次网络具有可扩展性，即只要通过增加硬件设备、改变网络拓扑结构等方式就可以扩展网络容量，增加网络带宽，满足不断增长的网络需求。
2. 安全性多层次网络具有较高的安全性，因为它是由多个层次构成的，每个层次都有自己的安全策略和保护机制。
例如，应用层可以使用SSL协议进行加密通信，逻辑层可以使用防火墙、VPN等技术保证网络通信的安全性。
3. 带宽控制多层次网络可以通过逻辑层的数据分包进行带宽控制，避免网络拥堵和数据传输冲突。
网络层次分析法基础附几个应用实例
实例二：城市可持续发展评估
总结词
网络层次分析法在城市可持续发展评估中，能够将城 市的可持续发展目标分解为多个层次和因素，通过建 立层次结构模型和两两比较的方式确定各因素之间的 相对重要性，为城市可持续发展提供科学合理的评估 依据。
ห้องสมุดไป่ตู้详细描述
城市可持续发展评估是一个多目标、多准则的决策问 题，需要考虑经济、环境和社会等多个方面的因素。 网络层次分析法通过构建层次结构模型，将城市的可 持续发展目标分解为多个层次和因素，并利用专家的 知识和经验进行两两比较，确定各因素之间的相对重 要性。这种方法能够综合考虑各种因素之间的关联和 权重，为城市可持续发展提供更加全面和准确的评估 依据。
优势
AHP能够将决策者的主观判断转化为 数量化的决策结果，能够处理不完全 信息下的决策问题，并且能够提供一 致性检验和排序依据。
应用领域
资源分配
AHP可用于多资源分配问题，例如资金、人力、 时间等资源的分配。
风险评估
AHP可用于评估不同风险的大小和优先级，例如 项目风险、投资风险等。
决策支持
AHP可用于多目标决策问题，例如选择供应商、 项目方案等。
结果分析
根据组合权重的大小，对不同组成部 分的重要性进行排序，得出最终的评 价结果。
03 网络层次分析法的几个应 用实例
实例一：企业战略选择评估
要点一
总结词
要点二
详细描述
网络层次分析法在企业战略选择评估中，能够将复杂的决 策问题分解为多个层次和因素，通过两两比较的方式确定 各因素之间的相对重要性，为企业提供科学合理的战略选 择依据。
原理
AHP基于人类判断和决策的思维模式，通过建立递阶层次结构和两两比较判断矩 阵，将复杂的决策问题分解为相对独立的多个因素，并对这些因素进行比较和计 算，以得出不同方案或同一方案不同方案的相对优劣排序。
多层次网络分析在社会研究中的应用
多层次网络分析在社会研究中的应用随着信息时代的发展，互联网成为人们获取信息和交流的重要平台。
人们在网络上展示自己的个性，表达自己的观点，与他人建立联系等。
因此，网络研究在社会科学研究中占据了越来越重要的地位。
多层次网络分析作为一种新兴的研究方法，在网络研究中的应用也越来越广泛，本文就多层次网络分析在社会研究中的应用进行探讨。
一、多层次网络分析的基本概念多层次网络分析是从个体到群体，从微观到宏观的全过程，将不同层次和不同类型的数据融合在一起，综合分析不同层面上的网络结构和功能。
多层次网络分析的基本模型包括双层网络、多层网络和复合网络。
其中，双层网络模型是指将两个网络（例如个人网络和组织网络）相叠加在一起，将不同网络之间的关系进行研究；多层网络模型是指将不同类型的网络（例如人际网络、资讯网络、经济网络等）进行整合，研究网络的相互作用和整体结构；复合网络模型是指将节点之间的不同联系进行整合，形成一个复合网络，研究网络的复杂性和演化规律。
二、多层次网络分析在社交网络研究中的应用社交网络研究是多层次网络分析的重要应用领域之一。
在社交网络中，人们通过各种方式来建立关系，例如朋友圈、同学圈、家庭圈等。
不同关系之间的影响程度和作用方式也不同。
在传统的社交网络分析中，只考虑节点之间的连接关系，忽略了不同类型关系之间的影响。
而多层次网络分析可以综合考虑节点之间的多重关系，发现不同类型的关系对社交网络的结构和演化规律的影响。
此外，多层次网络分析还可以将社交网络中节点的属性纳入考虑，研究节点之间的相似性和差异性，探讨社交网络中人际关系的形成和发展。
三、多层次网络分析在传播网络研究中的应用传播网络研究是多层次网络分析的另一个重要应用领域。
在传播网络中，信息可以通过不同的渠道进行传播，例如微信、微博、论坛等。
传统的传播网络分析只考虑单一的信息传播渠道，不能全面分析信息的传播效应。
而多层次网络分析可以将不同渠道的网络结构和传播效应进行综合分析，发现不同渠道之间的互动效应和信息传播的条件和限制。
haoxm网络层次分析法(ANP)
各指标的实际值（单位：详见指标说明部分） 各年指标值 指标名称 土地资源 旅游资源 交通运输 邮电通讯 供电状况 供水状况 环保状况 经济总量 经济外向度 市场规模 市场容量 资金供给 2004年 324.89 501 6891 252.1 1321800 30825 357956 23632 83500 533.2 17359.62 94.6 2005年 324.84 600 7428 258.9 1528890 32100 343316 31606 177843 807.88 17253 93.6 2006年 322.03 692 7991 243.9 1716323 30023 442928 36394 243949 939.34 19600 64.1
无量纲化处理后各指标的相对值 2004年 0.334332 0.27942 0.308875 0.333952 0.289423 0.331637 0.312844 0.257901 0.165251 0.233817 0.320214 0.37495 2005年 0.33428 0.334635 0.332945 0.342959 0.334768 0.345354 0.300049 0.344923 0.351961 0.354268 0.318247 0.370987 2006年 0.331388 0.385945 0.35818 0.323089 0.375809 0.323009 0.387107 0.397176 0.482788 0.411915 0.361539 0.254063
0.3174
0.337918 0.341134 0.337224 0.333241 0.309449
0.399713
0.343053 0.294053 0.36041 0.345788 0.409024
多元复杂系统网络分析方法应用
多元复杂系统网络分析方法应用随着互联网技术的迅猛发展，我们进入了一个高度互联的时代。
在这个时代中，我们的社会、经济和生态系统都成为了相互连接的网络。
这些网络中存在着大量的信息和关联，理解和分析这些多元复杂系统网络变得愈发重要。
多元复杂系统网络分析方法应用为我们提供了一种有效的工具，帮助我们理解和解释复杂系统网络中的关系和行为模式。
这些方法不仅可以应用于社交网络、生态系统、金融市场等领域，还可以应用于脑网络、DNA序列等生物学领域。
在这篇文章中，我们将探讨不同领域中多元复杂系统网络分析方法的应用。
首先，多元复杂系统网络分析方法可以应用于社交网络领域。
社交网络是人们之间关系的集合，研究社交网络有助于理解个体之间的联系和传播行为。
例如，可以利用网络分析方法来揭示社交网络中的中心节点、群聚结构和信息传播路径。
通过分析这些关系和模式，我们可以更好地了解社交网络中的信息传播和社会影响力。
其次，多元复杂系统网络分析方法在生态系统研究中也发挥着重要作用。
生态系统是由生物和环境因素相互作用而形成的复杂网络。
研究生态网络有助于我们理解物种之间的相互作用、食物链的结构和生态系统稳定性。
例如，可以使用网络分析方法来分析食物网中的物种关系、物种灭绝对网络结构的影响等。
这些研究为生态系统保护和管理提供了重要依据。
此外，多元复杂系统网络分析方法还可以应用于金融市场的研究。
金融市场是一个复杂的交易网络，各个金融机构和个体之间相互依赖。
通过分析金融网络中的连接关系和传播模式，可以揭示金融系统中的风险传播和系统崩溃的机制。
例如，可以利用网络分析方法来研究金融网络中的流动性风险、关键机构的风险传播路径等。
这些研究能够为金融系统的稳定性和风险管理提供重要参考。
此外，多元复杂系统网络分析方法还可以应用于脑网络研究。
脑网络是由神经元相互连接而形成的复杂系统，研究脑网络有助于我们理解脑功能和认知过程。
通过分析脑网络结构和连接模式，可以揭示不同区域之间的功能关联和信息传递。
网络的多样性
在当今这个时代，网络就像一个神奇的魔法世界，充满了各种各样的奇妙事物。
它的多样性让人惊叹不已，也给我们的生活带来了许多意想不到的变化。
网络的多样性首先体现在信息的丰富程度上。
只要我们轻轻一点鼠标或者触摸一下屏幕，就可以获取来自世界各地的新闻、知识和故事。
我们可以了解到不同国家的文化、风俗习惯和历史背景，拓宽自己的视野。
比如，我们可以通过网络观看纪录片，了解大自然的奥秘和人类的发展历程；也可以阅读各种书籍和文章，学习科学知识和文学艺术。
网络就像一个巨大的图书馆，里面的书籍永远也读不完。
网络的多样性还表现在交流方式的多样性上。
我们可以通过电子邮件、即时通讯工具、社交网络等方式与远方的朋友和亲人保持联系。
无论他们身在何处，我们都可以随时与他们交流，分享自己的生活点滴和喜怒哀乐。
而且，网络还让我们结识了许多来自不同地方的新朋友，我们可以一起讨论问题、交流兴趣爱好，增进彼此之间的了解和友谊。
网络就像一座桥梁，连接了世界各地的人们。
此外，网络的多样性也体现在娱乐方式的多样性上。
我们可以通过网络观看电影、电视剧、综艺节目等各种视频内容，享受视觉和听觉的盛宴。
我们还可以玩各种在线游戏，锻炼自己的反应能力和思维能力。
同时，网络上还有许多音乐、绘画、摄影等艺术作品，我们可以欣赏和学习，提高自己的艺术修养。
网络就像一个娱乐广场，里面有各种各样的娱乐活动，让我们在学习和工作之余能够放松身心，享受生活的乐趣。
然而，网络的多样性也带来了一些挑战和问题。
比如，网络上的信息良莠不齐，我们需要学会辨别真假，避免受到不良信息的影响。
同时，网络交流也存在一些安全隐患，我们需要保护好自己的个人信息，避免被不法分子利用。
此外，过度沉迷于网络娱乐也会影响我们的学习和生活，我们需要合理安排时间，做到劳逸结合。
总之，网络的多样性是一把双刃剑，它给我们的生活带来了许多便利和乐趣，同时也带来了一些挑战和问题。
我们应该正确认识网络的多样性，充分发挥它的优势，同时也要注意克服它的不足。
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The S tud ies on th e App lication D iversity of ANP
WANG Juan, L I H ua
( School of Econo m ics and M anagemen t , X id ian University, X i. an 710071 , Ch ina) Abstrac t : A na lytic ne t w ork pro cess ( AN P) is one o f mo st ex tre m e ly effective m ethods in the dec isionm aking m anage m ent and the modern achiev e m ents appra isa.l It obta ins the w idespread applica tion and the rap id pro m otion in forecast , p lan and potency deter m ined and conflict ana ly sis and so on . T his paper m a in ly ai m ed at the d ive rsity ana lysis of ANP wh ich ex isted in its application. T hrough compar ing the characteristic ofAN P m a trix , we ob tain differentm anifestation o f m atr ix under the d ifferen t conditions . It prov ides the foundation fo r us to so lve various AN P prob lem s . K ey word s : ANP; compared ma tr ix ; d iversity
, 应急桥梁设计方案评估
[ 4, 5 ]
[ 3]
, 以及在供应链管
理中的应用
, 等等。然而 , 大多数 文献采用了
ANP最初的应用形式 , ANP 的应用存在一种模式 化的现象。 本文主要针对变化条件下 ANP 的应用进行了 研究, 比较全面地分析了 ANP 应用中的变化情况 及不同变化情况下 ANP 所采取的不同形式, 使得 ANP的应用更加切 近于客观实际, 也 使得其应用 范围更加广泛。
E
n
2 a i3 + n - 2
i= 1
事实证明, 该结果对于一致性和非一致性判断矩阵 都是可行且有效的。 对于现实世界另 外一些特殊 情况
[ 9]
, 比如说
在比赛中 A 战胜了 B, B 战胜了 C, 而 C 又战胜了 A, 显然判断 本身不具有一致性。因此 , 如果仅用 这一种正互反矩阵来表示判断 , 许多时候就可能会 与现实相悖。我们需要更多新的形式的判断矩阵, 如下面的矩阵 P 表示一种具有循环判断的矩阵形 式 , 其一致性检验 CR = 1 . 2821> > 0 . 1 , 不符合通 # 66#
1 引言 网络 层 次 分 析 法 ( Analyt ic netw ork process , ANP) 是美国 运筹学家 Saaty 于 1996 年正 式提出 的。它不仅保留了层次分析法的优点 , 又是层次分 析法的进一步扩展, 是解决复杂结构问题的一种有 效方法。最近几年, ANP 逐渐被人们所重视 , 并且 在经济、 管理以及技术领域 , 得到广泛应用 , 尤其在 各种评价工作中发挥了不可替代的作用。如对大 [ 1] 型基础设施项目计划的综合 评估 , 网络安全评 估
[ 2]
2 ANP 应用形式的变化 根据不 同问题或 相同问 题的 不同背 景, ANP 的应用形式是在不断发生变化的, 如图 1 所示。 图 1 左侧反映的是 ANP 应用的整个流程
[ 6]
,
右侧则反映了随流程进展 ANP 变化的应用形式。 在第一步确立了群组、 准则以及决策方案等的内部 因素之后, 第二步便是要建立这些内部因素之间的 关系 , 这里存在模块关系变化以及要素关系变化 , 不同的关系变换具有不同的表达形式。在第三步 建立各组成成分的两两比较矩阵时 , 根据不同的数 据来源, 任意两两要素进行比较时会产生不同的矩 阵形式。当 两者关系可以用精确的数据表示 ( 精 确判断 ) 时, 比较矩阵可直接建立 ; 当两者之间关 系需要通过专家的主观经验判断 ( 模糊判断 ) 来实 现时 , 便产生了比较矩阵的绝对标度和区间标度两 种不同的情况。在第四步获取参与比较的要素的 重要性权重的同时, 还要对此两两判断矩阵进行一
i= 1
- (a21 + a12 ) + ,,
Ea
i= 1
n
2 i2
+ n - 2- , - (a2n + an2 )ຫໍສະໝຸດ W + Ke= 0
- (an1 + a1n ) - ( an 2 + a2n ) - , +
Ea
i= 1 T
n
2 i3
+n- 2
e= ( 1 , 1, 1) 上述 eW = 1 , 两式联立 , 可求出权重的向量 * - 1 T - 1 W = B e /e B e
图 2 输入输出网 络
例如, 图 2 表示一个系统内部部门之间以及与 其外部市场之间的资源 ( 信息等 )输入输出的网络 关系图。已知系统内部部门之间的资源输入输出数 量 x ij (x ij表示部门 i向部门 j 的资源输出量 ), 外部市 场对系统内部资源的需求 d i (d i 表示外部市场对系 统内部部门 i的资源需求量 )以及系统外部市场给 系统内部带来的价值增值 vj ( vj 表示对于部门 j 的价 值增加 ), 便可以建立以下 n + 1维矩阵 Sectors S1 S 1 x 11 S 2 x 21 , , Sn x n1 v1 S2 x 12 x 22 , x n2 v2 , , , , , , Sn x 1n x 2n , x nn vn d1 d2 , dn
Ea
i= 1
n
2 i 1 + n - 2 - (a 12 + a 21) - , - (a 1n + an 1)
其中
B =
- (a 21 + a 12 ) + ,,
Ea
i= 1
n
2 i2 + n - 2 - , - (a 2n + a n2)
- (an1 + a 1n ) - (a n2 + a 2n ) - , +
预
测
2007年第 6 期
此时 CR < 0 . 1 不成立 , 那么在满足完全一致 性条件下成立的方程组 W i = aijW j
常的判断形式。所以在这里可以采用最小平方法 判断各因素的相对重要性权重 1 3 1 /3 P = 1 /3 1 3 3 1 /3 1 利用最小平方法可得 T 40 40 40 B= 9 9 9 * -1 T - 1 W = B e /e B e 于是在不进行更多比赛的情况下, 可以简单判断得 到, A、 B、 C 同样重要。 4 ANP 判断矩阵表达形式多样性分析
E
n
i, j = 1 , 2 , ,, n
[ 8]
Wi = 1
i= 1
将不恒成立。 为此可以引入权的最小平方法 : 令 eij = W i - aijW j; i, j = 1 , 2 , ,, n, 由于 eij 不 为零, 所以可以选择合适的向量 W 使 eij 的平方和 最小, 即 m inJ =
图 1 AN P 的基本步骤及应用中的变化
3 ANP 中模块关系以及要素关系多样性分析 ANP中模块关系的变化主要体现在整体的结 构模型的变化上 , 我们有内部独立的递阶层次结构 模型, 内部依存的递阶层次结构模型 , 内部独立的 循环结构模型以及内部依 存的循化结构 模型
[ 7]
起作用, 效用理论认为 : 若 A 优于 B, B 优于 C, 那 么 A 一定更优于 C, 例如 , 我们假设在某一准则下 A、 B、 C 三个要素间比较关系为 : ( 应用 1~ 9 标度 法 )A 比 B 稍微重要 , B 比 C 稍微重要 , A 比 C 明显 重要 , 那么一致性分析结果为: CR = 0 . 0370< 0 . 1 , 此结果已符合要求。也可以通过适当调整, 使其变 得更优。 但在现实中由于判断矩阵的获得都是由专家 给定的, 就必然受到专家知识结构、 判断水平、 个人 偏好的影响 , 加之判断事物本身的模糊性和不确定 性, 就可能导致判断矩阵很难满足一致性的条件 aik aij = , i, j, k = 1 , 2 , ,, n ajk # 65#
n
E E E E
n n
n
n
e =
2 ij
i= 1 j = 1
E E
n
n
(W i - a ijW j )
2
i= 1 j = 1
由于 E W i = 1 , 作拉格朗日函数
i= 1
L (W, K ) =
n
i= 1 j = 1
(W i - aij W j ) + 2K( E W i - 1)
2 i= 1
n
,
不同的结构模型有不同矩阵表达形式。通常, 一般 的网络结构总可以经过简化而转化成上述情形之 一来处理。 考虑具体要素间关系的变化情况。在元素的 关系比较中 , 最常使用的形式是正互反矩阵。但在 运算时 , 此矩阵是要求具有一致性规范的特点的, ( 本意是使专家的判断有效 ), 即效用理论在其中
Vo1 . 26 , No. 6
一般情况下, 假设部门之间及与外部环境之间的 输入输出是平衡的, 这种假设是符合系统相互影响的 平衡性的。令每个部门的总输入为 I j =