AHP层次分析法课件ppt

层次分析法（AHP）是由美国运筹学家A.L.Saaty在20世纪70年代提出的一种结合定性与定量分析的决策分析方法。它主要用于处理复杂系统中的多准则、多目标决策问题，尤其适合那些无法完全量化或难以用单一数值度量的因素。AHP通过对问题的层次化分解，构建一个多层次的分析结构模型，从最高层的总目标到最低层的具体方案或措施，逐级比较各个层次元素的重要性，从而得出不同方案的权重，辅助决策者选择最佳方案。 AHP的主要特点包括： 1. 分析思路清晰：AHP能够将复杂的决策过程系统化、数学化和模型化，使决策者的思维过程更易于理解和操作。 2. 数据需求量小：尽管AHP涉及多方面的比较，但并不需要大量的定量数据，主要依赖于决策者对问题因素及相互关系的理解和判断。 3. 明确性要求：AHP要求对问题包含的因素和它们之间的关系有具体而明确的认知，以便进行有效的比较和计算。 4. 应用广泛：AHP可应用于区域经济发展方案比较、科技成果评估、资源规划、企业人员素质测评等多种复杂问题的决策分析。 AHP的具体实施步骤如下： 1. 明确问题：首先要明确问题的范围，理解问题的本质，识别并定义所有相关因素。 2. 建立递阶层次结构：根据问题的特性和因素间的关系，构建由最高层目标、中间层准则和最低层方案组成的层次结构。 3. 建立判断矩阵：在每一层次内，对相邻层次的元素进行两两比较，构建表示相对重要性的判断矩阵，常用Saaty的1-9标度法。 4. 层次单排序：通过一致性检验，计算各元素相对于其直接上级的相对权重，形成单层排序。 5. 层次综合排序：自下而上逐层进行一致性检验和权重计算，最终得到所有方案相对于总目标的权重，完成综合排序。 AHP的一个关键环节是判断矩阵的一致性检验。如果矩阵不满足一致性要求，需要调整比较标准或重新构建矩阵。一致性比率（CR）是衡量一致性的重要指标，通常要求CR小于0.1，以确保结果的可靠性。 通过AHP，决策者可以将复杂问题简化，避免过度依赖主观判断，同时结合定量与定性信息，提高决策的科学性和准确性。然而，AHP也存在局限性，如过于依赖决策者的主观判断，以及在处理多因素相互影响时可能存在的简化误差。因此，在实际应用中，需结合其他分析工具和方法，以获得更为全面的决策支持。