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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
    - D7 [+ y; \4 q# a" s8 a! P0 `  P: [
    4 o" o: H' t% N: k( B
    层次分析法---模型、应用与计算
    / M9 r& j1 o1 L8 Z- ~
                                                                                                                     -----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 - F% S9 s. U0 D$ M+ Y$ b1 w
    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。
    4 M0 K. C7 G6 A1 J, m' r, q
    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:
    l3 q# l. \  `- ~, r6 K4 b
    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。
    l
    + ^* h  e* D. P+ e
    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:
    l
    2 k* H8 M& W& `5 r% t( ?
    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
    zan
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    本帖最后由 081270053 于 2011-2-17 16:57 编辑 , U6 D$ t" B8 T. ], c/ h& j* k$ D/ M

    . l9 u" l2 Y7 c3 [& D4 u% ~回复 lwxmath 的帖子
    4 P4 }; M0 w- V; r
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    其实我一直觉得楼主的品味不错!呵呵!
    9 v6 u4 F- u) A  P( X2 Q$ G数学中国社区 一切皆有可能* T- H: [. [" S% x% x
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    回复 lwxmath 的帖子
    & }8 ]' j, s- d( c2 d
    + F$ o, y; J$ p+ L- s# `. z+ e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。
      s* a* F8 u; j3 `# x! N
      S& B% @' L( e* m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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    回复 liwenhui 的帖子- a  x- d) H, ~+ y! Z

    $ e' e1 H2 h- E" b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 ?- _5 K# p  h  j" P5 m, k4 j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。。。。
    2 W5 V) g5 x4 b7 J9 G你那样给分给出的比较矩阵一定一致吗?不是很理解。( s) E8 i) C6 c' {' g/ {2 \
    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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    回复 lwxmath 的帖子8 @! O( z. s" \. e. H) E3 G+ S$ `5 h
    0 \! E, e. G9 j& ^" Z) w# [
    不一致是如下原因造成的:
    + ]# Q8 s6 p& ^" Q, K# O, ?7 Y( T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。0 O8 `) D9 P7 p9 I/ w

    + j& ?& H  N, T& J1 _, S- 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。: `5 n5 \8 {; q) O4 @# f
    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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