[数学建模第一讲] 层次分析法AHP

层次分析法AHP

建模比赛中最基础的模型之一,主要用于解决评价类问题,比如:

  • 选择哪种方案最好
  • 哪位运动员/员工表现优秀

AHP的主要特点是通过建立递阶层次结构,把人类的判断转化到若干因素两两之间重要度的比较上,从而把难于量化的定性判断转化为可操作的重要度的比较上面。

例题:


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去哪玩-题目.png

首先考虑三个问题:

  • 目标
    • 为小明同学选择最佳的旅游景点
  • 可选方案
    • 三种,分别是去苏杭、去北戴河和去桂林
  • 评价准则
    • 景色、花费、居住、饮食、交通

步骤

1.分析系统中各因素之间的关系,建立系统的递阶层次结构

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层次结构图.png

2. 构造判断矩阵-计算指标权重和方案权重

  • 两两比较,用标度表示满意程度

  • 指标权重

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指标权重图.png
  • 方案判断矩阵:对每个不同的指标作判断矩阵,比较不同方案的满意度

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    景色判断矩阵.png
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其他方案判断矩阵.png

3. 对判断矩阵进行一致性检验

  • 只有满足一致性检验的判断矩阵才能进行下一步:计算权重

  • 不满足的需要对判断矩阵进行修改,直到满足检验(CR < 0.1)

    • 一致矩阵:

      [数学建模第一讲] 层次分析法AHP_第6张图片
      一致矩阵.png
      image.png
  • 判断矩阵越不一致时,最大特征值与n相差就越大

一致性检验的步骤:

  • 计算一致性指标CI,lambda取最大特征值,n为行数(行数=列数)

  • 查找对应的平均随机一致性指标RI
平均随机一致性指标RI.png
  • 计算一致性比例CR


如果CR < 0.1, 则可认为判断矩阵的一致性可以接受;否则需要对
判断矩阵进行修正

4.判断矩阵计算权重

方法一:算术平均法求权重

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方法一 算数平均法.png

方法二:几何平均法求权重

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方法二.png

方法三:特征值法求权重

  • 如果是一致矩阵,那它的特征向量就是第一列,直接把第一列归一化就是权重了。
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方法三-一致矩阵.png
  • 如果不是一致矩阵,但是满足一致性检验的判断矩阵,那同样方法,求最大特征值,再求特征向量,再归一化

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5. 把计算出的权重填入表格

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填入表格.png

6. 汇总结果得到权重矩阵,计算得分

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汇总结果得到权重矩阵.png
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计算得分.png

层次分析法的一些问题:

  • 评价的决策层不能太多,太多导致n很大,判断矩阵和一致矩阵差异性大
  • 决策层指标已知,无法使用这个方法

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