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层次阐明法AHP是一种20世纪70年月由美国国防部为国家福利分配标题打算的决定工具它通过构建目的准则和实施层的递阶结构,以及定性和定量的阐明来确定指标权重以下是其要害步伐首先,机关一个包含目的层A准则层N和实施层P的层次结构专家们通过德尔菲法确定各层次间的关系,形成;有求和法 求根法等 比较好算的是求根法 先把各行的值相乘便是u11~u25行各行相乘 获得一列值,这列值可以看做是u11~u25各因素的权重比列自权重值占总权重值的比例,它们不是全都小于1的 是不规范的,最后把各因素权重归一化,把这一列数值相加得总权值,再把这一列各因素的值与总。
层次阐明法AHP是一种决定支撑工具,它通过将复杂标题分解为更小的部门来简化决定过程以下是AHP的步伐1 创建层次结构首先识别并定义决定标题的各个组成部门,包含目的准则和备选方案构建一个层次结构,其中最高层是目的,下面是准则层和方案层2 进行成对比较在每一层内,对相邻元素;检查成对比较矩阵的平等性,确保比较成果的合理性 通过打定平等性指标CI和平等性比率CR来进行查验6 步伐五得出结论并选择最佳方案 凭据各因素的权重和层次结构,得出最终结论 在多方案或多决定标题中,选择权重最高的方案作为最佳选择层次阐明法是一种系统阐明方法,旨在通过。
步伐 1创建递阶层次结构2机关两两比较鉴定矩阵正互反矩阵对各指标之间进行两两对比之后,然后按9分位比率排定各评价指标的相对好坏序次,依次机关出评价指标的鉴定矩阵3针对某一个尺度,打定各备选元素的权重关于鉴定矩阵权重打定的方法有两种,即几多匀称法根法和规范列匀称法;1 层次阐明法中算术匀称法的权重打定步伐如下 第一步将鉴定矩阵的每一列元素进行归一化处置惩罚处罚,即每个元素除以其所在列的和 第二步将归一化后的各列相加 第三步将相加后获得的向量中每个元素除以列数n,获得权重向量2 几多匀称法的权重打定步伐如下 第一步将矩阵A的元素。
层次阐明法确定权重过程的方法将决定标题按总目的各层子目的评价准则直至详细的备投方案的序次分解为不同的层次结构,然后用求解鉴定矩阵特征向量的举措,求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重,最后再加权和的方法递阶合并各备择方案对总目的的最终权重,此最终权重最大者即为最优方案。
AHP法的阐明日常有4个步伐Step1阐明系统汇总各因素之间的关系,创建系统的层次结构Step2对统一层次的各元素针对上一层次中某一准则的重要性进行两两比较,机关鉴定矩阵Step3进行专家打分平等性查验查验通过,成果才会被认可Step4凭据矩阵打定得分,获得权重成果层次阐明法的利用为SPS。
1 层次阐明法通过将决定标题分解为不同的层次结构,从总目的到详细的备选方案,以确定各元素对上一层次元素的优先权重2 该方法通过求解鉴定矩阵的特征向量来获取权重,然后通过加权和的方法来递阶合并各备选方案对总目的的最终权重3 在层次阐明法中,标题凭据性质和总目的被分解为不同的组成因素。
完整的AHP层次阐明法每每包含四个步伐第一步标度确定和机关鉴定矩阵此步伐即为原始数据鉴定矩阵的泉源,好比本例中操纵15分标度法最低为1分,最高为5分并且团结出专家打分最终获得鉴定矩阵表格第二步特征向量,特征根打定和权重打定此步伐目的在于打定出权重值,如果须要打定权重。
1 确定阐明目的首先,大白你渴望阐明的标题,并识别出所有干系的因素构建一个递阶层次结构模型是这一步伐的焦点2 机关鉴定矩阵接下来,进行因素间的两两比较,以机关鉴定矩阵同时,进行平等性查验,以确保评估成果的合理性3 综合打定成果凭据你的层次结构,确定你须要打定权重的层次如。
不然,则需检查鉴定矩阵是否存在逻辑错误,并从头阐明24 最后,凭据权重打定成果和平等性查验的成果,得出阐明结论如果权重已经打定出来,并且鉴定矩阵通过了平等性查验,那么可以担当进行阐明并得出结论可以操纵SPSSAU在线工具来简化层次阐明的过程参考资料AHP层次阐明法SPSSAU。
接下来,通过两两比较确定各准则对方案的相对重要性,形成鉴定矩阵此步伐旨在量化决定者主观偏好通过特征值法等数学方法打定鉴定矩阵的特征向量,得出各准则的权重平等性查验确保了鉴定矩阵的合理性和客观性,防止决定者主观私见对成果的影响实现层次阐明法的过程并不复杂,借助SPSSPRO等工具,可以自动。
日常是阐明标题的预定目的或理想成果中间层次日常是准则子准则最低一层包含决定的方案层次之间元素的支配关系不愿定是完全的,即可以存在这样的元素,它并不支配下一层次的所有元素 2 机关两两比较鉴定矩阵3 由鉴定矩阵打定被比较元素相对权重4 打定各层次元素的组合权重。
层次阐明法主因素阐明和层次阐明两者打定权重的不同,AHP层次阐明法是一种定性和定量的打定权重的研究方法,采纳两两比较的方法,创建矩阵,操纵了数字大小的相对性,数字越大越重要权重会越高的道理,最终打定获得每个因素的重要性主因素阐明 1方法道理及实用场景 主因素阐明是对数据进行浓缩,将。
2024-03-20
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2024-03-19
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