最新实验2层次分析法

实验2层次分析法

项目六矩阵的特征值与特征向量

实验2 层次分析法

实验目的

通过应用层次分析法解决一个实际问题,学习层次分析法的基本原理与方法;掌握用层次分析法建立数学模型的基本步骤;学会用Mathematica解决层次分析法中的数学问题.

基本原理

层次分析法是系统分析的重要工具之一,其基本思想是把问题层次化、数量化, 并用数学

方法为分析、决策、预报或控制提供定量依据. 它特别适用于难以完全量化, 又相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂问题. 它把人的思维过程层次化、数量化,是系统分析的一中

新型的数学方法.

运用层次分析法建立数学模型, 一般可按如下四个基本步骤进行.

1.建立层次结构

首先对所面临的问题要掌握足够的信息, 搞清楚问题的范围、因素、各因素之间的相互关系,及所要解决问题的目标. 把问题条理化、层次化, 构造出一个有层次的结构模型. 在这个模型下,复杂问题被分解为元素的组成部分. 这些元素又按其属性及关系形成若干层次.层次结构一般分三层:

第一层为最高层, 它是分析问题的预定目标和结果, 也称目标层;

第二层为中间层, 它是为了实现目标所涉及的中间环节, 如: 准则、子准则, 也称准则层;

第三层为最底层, 它包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等, 也称方案层. 仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除谢谢10

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图2-1

决策目标

准则1准则2准则n

方案1方案2方案m

……

……

注:上述层次结构具有以下特点:(1) 从上到下顺序地存在支配关系, 并用直线段表示;(2) 整个层次结构中层次数不受限制.

2.构造判断矩阵

构造判断矩阵是建立层次分析模型的关键. 假定以上一层的某元素y 为准则,它所支配 的下一层次的元素为n x x x ,,,21 ,这n 个元素对上一层次的元素y 有影响,要确定它们在y 中的比重. 采用成对比较法. 即每次取两个元素i x 和j x , 用ij a 表示i x 与j x 对y 的影响之比, 全部比较的结果可用矩阵A 表示,即

.,,2,1,,)(n j i a A n n ij ==⨯ 称矩阵A 为判断矩阵.

根据上述定义,易见判断矩阵的元素ij a 满足下列性质:

)(,1),(1

j i a j i a a ii ij

ji ==≠=

当0>ij a 时,我们称判断矩阵A 为正互反矩阵.

怎样确定判断矩阵A 的元素ij a 的取值呢? 当某层的元素n x x x ,,,21 对于上一层某元素

y 的影响可直接定量表示时, i x 与j x 对y

的影响之比可以直接确定, ij a 的值也可直接确定. 但对于大多数社会经济问题, 特别是比较 复杂的问题, 元素i x 与j x 对y 的重要性不容易直接获得, 需要通过适当的量化方法来解决. 通常取数字1~9及其倒数作为ij a 的取值范围. 这是因为在进行定性的成对比较时, 通常采用 5级制(表1),在每两个等级之间各有一个中间状态, 共1~9个尺度, 另外心理学家认为进行成 对比较的因素太多, 将超出人们的判断比较能力, 降低精确. 实践证明, 成对比较的尺度以 27±为宜, 故ij a 的取值范围是9,,2,1 及其倒数.

表1 比较尺度ij a 的取值 9

7531/ij

j i a x x 绝对强

很强强较强相等

3.计算层次单排序权重并做一致性检验

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层次单排序是指同一层次各个元素对于上一层次中的某个元素的相对重要性进行排序. 具体做法是: 根据同一层n 个元素n x x x ,,,21 对上一层某元素y 的判断矩阵A ,求出它们对 于元素y 的相对排序权重,记为n w w w ,,,21 ,写成向量形式T n w w w w ),,,(21 =, 称其为A 的层次单排序权重向量, 其中i w 表示第i 个元素对上一层中某元素y 所占的比重, 从而得到

层次单排序.

层次单排序权重向量有几种求解方法,常用的方法是利用判断矩阵A 的特征值与特征向 量来计算排序权重向量w .

关于正互反矩阵A ,我们不加证明地给出下列结果. (1) 如果一个正互反矩阵n n ij a A ⨯=)(满足

),,2,1,,(n k j i a a a ik jk ij ==⨯

则称矩阵A 具有一致性, 称元素k j i x x x ,,的成对比较是一致的; 并且称A 为一致矩阵.

(2) n 阶正互反矩阵A 的最大特征根n ≥max λ, 当n =λ时, A 是一致的. (3) n 阶正互反矩阵是一致矩阵的充分必要条件是最大特征值 n =max λ.

计算排序权重向量的方法和步骤

设T n w ),,,(21ωωω =是n 阶判断矩阵的排序权重向量, 当A 为一致矩阵时, 根据n

阶判断矩阵构成的定义,有

⎪

⎪

⎪⎪⎪⎪

⎪⎪

⎭⎫ ⎝⎛=n n n n n n A ωωωωωωωωωωωωωωωωωω

2

12221212

1

11 (2.1) 因而满足,nw Aw = 这里n 是矩阵A 的最大特征根, w 是相应的特征向量; 当A 为一般的 判断矩阵时w Aw max λ=, 其中max λ是A 的最大特征值(也称主特征根), w 是相应的特征向

量(也称主特征向量). 经归一化(即

11

=∑=n

i i

ω

)后, 可近似作为排序权重向量, 这种方法称为

特征根法.

一致性检验 在构造判断矩阵时, 我们并没有要求判断矩阵具有一致性, 这是由客观事物的复杂性

与人的认识的多样性所决定的. 特别是在规模大、因素多的情况下, 对于判断矩阵的每个元 素来说,不可能求出精确的j i ωω/, 但要求判断矩阵大体上应该是一致的. 一个经不起推敲 的判断矩阵有可能导致决策的失误. 利用上述方法计算排序权重向量, 当判断矩阵过于偏离 一致性时, 其可靠性也有问题. 因此,需要对判断矩阵的一致性进行检验, 检验可按如下步骤 进行: (1) 计算一致性指标CI