(完整版)层次分析法及matlab程序
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层次分析法建模
层次分析法(AHP-Analytic Hierachy process)---- 多目标决策方法
70 年代由美国运筹学家T·L·Satty提出的,是一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法论。吸收利用行为科学的特点,是将决策者的经验判断给予量化,对目标(因素)结构复杂而且缺乏必要的数据情况下,採用此方法较为实用,是一种系统科学中,常用的一种系统分析方法,因而成为系统分析的数学工具之一。
传统的常用的研究自然科学和社会科学的方法有:
机理分析方法:利用经典的数学工具分析观察的因果关系;
统计分析方法:利用大量观测数据寻求统计规律,用随机数学方法描述(自然现象、
社会现象)现象的规律。
基本内容:(1)多目标决策问题举例AHP建模方法
(2)AHP建模方法基本步骤
(3)AHP建模方法基本算法
(3)AHP建模方法理论算法应用的若干问题。
参考书:1、姜启源,数学模型(第二版,第9章;第三版,第8章),高等教育出版社
2、程理民等,运筹学模型与方法教程,(第10章),清华大学出版社
3、《运筹学》编写组,运筹学(修订版),第11章,第7节,清华大学出版社
一、问题举例:
A.大学毕业生就业选择问题
获得大学毕业学位的毕业生,“双向选择”时,用人单位与毕业生都有各自的选择标准和要求。就毕业生来说选择单位的标准和要求是多方面的,例如:
①能发挥自己的才干为国家作出较好贡献(即工作岗位适合发挥专长);
②工作收入较好(待遇好);
③生活环境好(大城市、气候等工作条件等);
④单位名声好(声誉-Reputation);
⑤工作环境好(人际关系和谐等)
⑥发展晋升(promote, promotion)机会多(如新单位或单位发展有后劲)等。
问题:现在有多个用人单位可供他选择,因此,他面临多种选择和决策,问题是他将如何作出决策和选择?——或者说他将用什么方法将可供选择的工作单位排序?
工作选择
贡献收入发展声誉工作环境生活环境
B.假期旅游地点选择
暑假有3个旅游胜地可供选择。例如:1P :苏州杭州,2P 北戴河,3P 桂林,到底到哪个
地方去旅游最好?要作出决策和选择。为此,要把三个旅游地的特点,例如:①景色;②费用;③居住;④环境;⑤旅途条件等作一些比较——建立一个决策的准则,最后综合评判确定出一个可选择的最优方案。
目标层
准则层
方案层
C .资源开发的综合判断
7种金属可供开发,开发后对国家贡献可以通过两两比较得到,决定对哪种资源先开发,效用最用。
二、问题分析:
例如旅游地选择问题:一般说来,此决策问题可按如下步骤进行:
(S1)将决策解分解为三个层次,即:
目标层:(选择旅游地) 准则层:(景色、费用、居住、饮食、旅途等5个准则)
方案层:(有1P ,2P ,3P 三个选择地点)
并用直线连接各层次。
(S2)互相比较各准则对目标的权重,各方案对每一个准则的权重。这些权限重在人的思维过
程中常是定性的。
例如:经济好,身体好的人:会将景色好作为第一选择;
中老年人:会将居住、饮食好作为第一选择; 经济不好的人:会把费用低作为第一选择。
而层次分析方法则应给出确定权重的定量分析方法。
(S3)将方案后对准则层的权重,及准则后对目标层的权重进行综合。 (S4)最终得出方案层对目标层的权重,从而作出决策。
以上步骤和方法即是AHP 的决策分析方法。
三、确定各层次互相比较的方法——成对比较矩阵和权向量
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Santy 等人提出:一.致矩阵法.... 即:1. 不把所有因素放在一起比较,而是两两相互比较
2. 对此时採用相对尺度,以尽可能减少性质不同的诸因素相互比较的困难,提高准确度。
因素比较方法 —— 成对比较矩阵法:
目的是,要比较某一层n 个因素n C C C , ,,21 对上一层因素O 的影响(例如:旅游决策解中,比较景色等5个准则在选择旅游地这个目标中的重要性)。
採用的方法是:每次取两个因素i C 和j C 比较其对目标因素O 的影响,并用ij a 表示,全部比较的结果用成对比较矩阵表示,即:
)1( 1
,0 ,)(=⋅=
>=ij ij ij
ji ij nxn ij a a a a a a A 或 (1) 由于上述成对比较矩阵有特点: ji
ij ij ij a a a a A 1 ,0 , )(=
>= 故可称A 为正互反矩阵:显然,由 ji
ij a a 1
=
,即:1=⋅ji ij a a ,故有:1=ji a
例如:在旅游决策问题中:
2112=a =(费用)(景色)21C C 表示:⎩⎨⎧2O 1O 21的重要性为(费用)对目标
的重要性为景色)对目标(C C
故:),费用重要性为即景色重要性为21(2
112=a
14413==a = (居住条件)(景色)31C C 表示:⎩⎨⎧1O C 4O (3
1的重要性为(居住条件)对目标的重要性为景色)对目标C 即:景色为4,居住为1。
17723==a =(居住条件)(费用)32
C C 表示:⎩⎨⎧1O C 7O (32的重要性为(居住条件)对目标
的重要性为费用)对目标C
即:费用重要性为7,居住重要性为1。
因此有成对比较矩阵:⎪
⎪⎪
⎪⎪⎪⎪⎭
⎫
⎝⎛=113
5
13
1112513131211714
1
553374121
21
A 问题:稍加分析就发现上述成对比较矩阵的问题: ① 即存在有各元素的不一致性,例如:
既然:4
1114a ;22113313113212112==⇒===⇒==
a a C C a C C a 所以应该有:188412
1
3
12
31213223======
C C C C a a C C a
而不应为矩阵A 中的1
723=a
②成对比较矩阵比较的次数要求太 ,因:n 个元素比较次数为:!
2)
1(2
-=
n n C n 次, 因此,问题是:如何改造成对比较矩阵,使由其能确定诸因素n C C , ,1 对上层因素O 的权重?
对此Saoty 提出了:在成对比较出现不一致情况下,计算各因素n C C , ,1 对因素(上层因素)O 的权重方法,并确定了这种不一致的容许误差范围。
为此,先看成对比较矩阵的完全一致性——成对比较完全一致性