多目标决策分析教材(PPT 46页).pptx

多目标决策分析是一种在实际决策中广泛应用的方法，特别是在财务管理和其他领域。它处理的是具有多个相互冲突的目标的决策问题。例如，在干部评估中，需要考虑品德和才能的平衡；教师晋升时，要考虑教学、科研和质量的综合表现；购买家电时，价格、质量、能耗和品牌都是重要的考虑因素。这些实例展示了多目标决策分析在现实生活中的广泛适用性。 与单目标决策不同，多目标决策不仅涉及单一的评价标准，而是多个评价向量。在单目标决策中，一个方案可以通过数值比较来决定优劣，但在多目标决策中，由于存在多个目标，方案间的比较可能变得复杂，甚至无法直接比较。决策者必须在多个维度上权衡，这就引入了决策者的偏好，如层次分析法（AHP）和数据包络分析（DEA）等工具。 层次分析法（AHP）是由美国匹兹堡大学的T.L.Saaty教授在20世纪70年代中期提出的，它将复杂问题分解为多个层次，通过定性和定量分析相结合的方式来解决。AHP的基本思想是将目标、准则和方案分解成层次结构，然后通过两两比较判断矩阵来确定各元素的重要性。例如，一个公司员工的绩效考核可以分为工作业绩、工作能力、个人素质等多个层次，每个层次又有不同的评价元素。 构建AHP模型通常包括以下步骤： 1. 构建层次结构模型，明确目标、准则和方案。 2. 对每对元素进行两两比较，形成判断矩阵，矩阵元素aij表示元素i相对于元素j的重要性。 3. 计算判断矩阵的最大特征值和对应的特征向量W，归一化后得到各指标的权重。 4. 进行一致性检验，计算一致性指标CI和随机一致性比例RI，若CI/RI小于0.1，则认为判断矩阵具有较好的一致性。 在实际应用中，如果层次结构模型包含多个层次，如目标层、准则层、子准则层和方案层，就需要分别对每个层次进行单层排序，再进行层次总排序，以得出最终的决策方案。通过这种方式，决策者可以根据各个目标的相对重要性对所有方案进行综合评价，从而做出更全面、合理的决策。 总之，多目标决策分析通过AHP等方法，帮助决策者在面对多个互相冲突的目标时，能够系统地分析问题，量化各个目标的权重，并结合决策者的偏好，做出科学的决策。这种方法在财务管理、人力资源管理、项目管理等多个领域都有显著的应用价值。