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:
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
层次结构图.png2. 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
-
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
景色判断矩阵.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:
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
- 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
方法一 算数平均法.png方法二:几何平均法求权重
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。
- 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
填入表格.png6. 汇总结果得到权重矩阵,计算得分
汇总结果得到权重矩阵.png 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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