AHP（Analytical Hierarchy Process）决策分析方法，也称为层次分析法，是由美国运筹学家T.L.Saaty在20世纪70年代提出的。这种方法结合了定性和定量分析，为解决多准则、多目标的复杂决策问题提供了一种有效工具。在实际应用中，AHP特别适用于那些涉及多个相互关联、相互制约因素的决策问题，如综合评价、方案选择、预测、资源分配等。
在AHP中，复杂问题被分解为多个组成因素，并构建为层次结构。这个层次结构一般包括目标层、准则层和方案层。目标层代表决策的目标，准则层包含影响目标实现的多个准则，而方案层则包含了可供选择的具体行动或决策方案。通过层次结构，可以清晰地表示出各个层面之间的依赖关系。
AHP的关键在于通过专家判断或决策者对各因素之间的相对重要性的比较，构造判断矩阵。通过比较矩阵计算出各因素的权重，这些权重反映了因素之间的相对重要性。一致性检验是AHP中的一个重要步骤，用于检查决策者给出的判断矩阵是否符合一致性原则，以确保决策的合理性。
AHP决策分析的基本步骤如下：
1. **明确问题**：确定决策的目标和涉及到的因素，构建层次结构模型。
2. **构建比较矩阵**：对同一层次的各因素进行两两比较，形成比较矩阵。
3. **计算权重**：根据比较矩阵求出各因素的相对权重。
4. **一致性检验**：检查比较矩阵的一致性，若不满足一致性，则需要调整比较矩阵。
5. **综合评判**：根据权重计算各方案的综合评价值。
6. **决策**：基于综合评价值，选择最优方案。
例如，在招聘工作人员的案例中，可以通过AHP确定能力、知识和仪态三个方面的相对重要性，然后结合每个方面的具体评分，计算出应聘者的综合得分。在决定是否建设桥梁或隧道的案例中，可以分析经济效益、社会效益和环境影响等因素，通过AHP计算各方案的效益权重和代价权重，从而做出最佳决策。
AHP的特点在于它不需要大量的定量数据，但要求对问题及因素有明确的理解。它能够将决策者的思考过程结构化、模型化，便于理解和实施。此外，AHP具有广泛的适用性，可以应用于能源政策分析、产业结构研究、科技成果评价、发展战略规划等多个领域。
AHP决策分析方法提供了一种系统化的方法来处理复杂的决策问题，通过层次结构的构建和权重的计算，帮助决策者在多因素、多目标的情况下作出更为科学和合理的决策。
