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层次分析法---模型、应用与计算

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    发表于 2011-2-17 14:33 |只看该作者 |倒序浏览
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    本帖最后由 081270053 于 2011-2-17 14:34 编辑 : E/ _4 J# n, r
    ! B/ _9 v2 m2 s7 N* A0 i2 l$ B8 {
    层次分析法---模型、应用与计算
    - }- j7 f: x4 e. H: ~/ c' a6 B
                                                                                                                     -----层次分析版主081270053
    引言:
    层次分析方法是一种系统化、定量化的决策方法,应用范围广泛,深受建模爱好者的喜爱。层次分析法可以根据决策者主观的评价或者已有的数据,进行建模定量分析得到各个决策的权重(或)各个底层因素的权值。
    优点和缺点:优点是把很模糊的概念定量化,在缺少数据的问题里,可以考虑使用;缺点也很明显,因为数据是你自己生成的,主观就是它的缺点。
    模型建立:
    有以下两种:
    一是由很多底层要素构成的风险评估式的模型,可以通过对目标风险的分层和分要素,得到每一个底层风险的权重。再通过对每一个底层风险的评估(评分),就可以得到最终的中风险分值。
    一.png ( k- R% M, Q2 o+ P: R
    二是做决策。在每一中间要素中对每一个备选方案做出评价(相互比较)。左后得到每一个备选方案的权重,即它的好坏程度或者适合程度。根据最后的大小进行决策。
    % f) J- r0 g/ w/ S# A8 ?2 ~+ V: R
    二.png
    计算求解:
    通常的步骤是构建判断矩阵求解,单层权重,在求解下一层的权重,最后通过权重的汇总得到单个因素或者决策相对总目标的权重,当然,在计算权重前要检验模型的正确性,即一致性检验。通俗地讲,一致性检验是判断矩阵出现A大于BB大于CC大于A出现的频率和强度是否足够小。大家可以很容易的通过文献来得到具体运算步骤,这里不进行介绍。大家可以参考上届版主的帖子:
    必备工具:
    下面主要介绍成型工具的使用方法:
    l
    ( I6 |* W! ]$ k& O
    模型绘图:这里推荐Smartdraw,这个软件已经亲测。它可以绘制多种很专业的图形,在国赛和美赛中我都有使用它绘制算法流程图,逻辑关系等,很好用,也很易上手。这里的模型图也可以通过它绘制,而且它与word兼容性很好,占用物理内存小;下载链接:
    Visio也是很不错的,大家都有使用不详细介绍;
    由于图形结构比较简单,大家也可以利用word直接绘制。
    l1 t+ a, n3 l5 \, ?
    模型运算:在层次分析板块有很多成型的层次分析法的程序。
    利用Excel参考“层次分析法及excel求解”:
    Matlab:有关程序及说明书参考:
    l7 d9 K+ \3 T" Q
    最后的是重头戏,完全面向初学者的层次分析软件:
    Yaahp:包括模型建立,模型正确性检验,判断矩阵生成,一致性检验,权重生成。操作简单实用。参考:http://www.jeffzhang.cn/
    网页里有下载地址。如果无法使用,也可以参考:
    层次分析版主081270053祝大家新的一年建模愉快!!
    层次分析法---模型、应用与计算.doc (84 KB, 下载次数: 698)

    yaahpSetup_0.5.0.rar

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    speedsonic  给力  发表于 2016-4-18 16:12
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    本帖最后由 081270053 于 2011-2-17 16:57 编辑 ) a0 [% c; J: p0 a; f& u
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    其实我一直觉得楼主的品味不错!呵呵!
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    ' D/ G: R& n( ]/ G1 |* b* t% K5 O4 K7 w: |
    我比较喜欢的一种方式是:不对每个评定因素打分,而是将它们排序。比如评定5个因素,A,B,C,D,E,就将他们按重要性排好序,比如是B,C,E,A,D,然后B就得5分,C得4分,E得3分,A得2分,D得1分。这样作下来得到的比较矩阵肯定是一致的。这种方法有它的好处,但是会印象评定的精确度,特别是某个因素比相邻因素“好”很多得到时候。0 {' G- k, ^, t& r
    & u/ b7 d5 I3 T. B6 C* x
    我一致想证明这个结论:层次分析等价于BP神经网络

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    切尔西  想请教楼主,在目标层可以解决一致性的问题,在确定方案层相对于准则层的重要性数值时怎样确定呢,总觉得AHP方法人为影响的因素很大,如果相对矩阵中,重要性数值的确定不同,最后排序结果就会不同。而每个人对问题认  详情 回复 发表于 2013-1-26 17:13
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    1 H% I- S+ F" d' F0 ]; i' g3 ?2 g, Y# \* W$ H2 j
    你是给完分之后再进行两两比较吗?恩,这种方法方便一点。。。7 f" h0 i: a& g8 S- a( |# ?
    姜艳萍、樊治平编著的《基于判别矩阵的决策理论与方法》给出的调整一致性的算法也是比较好用的~~而且给出了灵敏度分析。。。。
    - u5 E+ u( d2 t  p" l" p你那样给分给出的比较矩阵一定一致吗?不是很理解。% S& }( u" J- U  w  p
    对于那个层次分析法和BP神经网络的,有空研究研究
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    liwenhui        

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    / Y6 _# n; T' h) q/ r+ k6 p" |* l( ?
    不一致是如下原因造成的:
    & w  r, H* v% O比如比较ABCD四个因素,A相对于B得2分,B相对于C得4分,那么理论上A相对于C就应该的8分,可如果给出的判定矩阵中A相对于C只得了7分,那么后来比较出的结果就不是很一致的。我先把他们排序,再算判定矩阵就回避了这个问题。
    3 W, T0 Q, A- m. d4 \
    0 s+ x0 R  }, B& F2 {% K0 i0 S你提到的论文我没看过,但是他们的方法应该是有理论依据的,呵呵,相比之下,我的方法只是投机取巧而已,不能和他们的相提并论,不值得学习。
    : n0 [* M- }' s$ t& Y学了神经网络后,不太相信层次分析,很少碰它,呵呵。
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