用SuperDecision进行网络层次分析法(ANP)的应用实例.doc
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2022-10-16
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用 SuperDecision 进行网络层次分析法(ANP)的应用实例
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用 SuperDecision 进行网络层次分析法（ANP）的应用实例
一、网络层次分析法简介
（一）ANP 理论与方法
20 年代 90 年代，萨蒂教授(Saaty）在 AHP 的基础上于提出来的一种适应非独立递阶
层次结构的决策方法—-网络层次分析法（Analytic Network Process，ANP）［9］。网络
层次分析法将系统内各元素的关系用类似网络结构表示，而不再是简单的递阶层次结构,网
络层中的元素可能相互影响、相互支配，这样 ANP 能更准确地描述客观事物之间的联系，
是一种更加有效的决策方法。
网络层次分析法在进行决策分析时，需要决策者对每个因素(影响因子）进行两两相对
重要程度的判定。在实际生活中，决策者常常不是对所有的决策因素(影响因子）进行相对
重要程度判断，而是根据自己的情况(知识、经验、喜好)对某几个因素（影响因子）进行
相对重要程度判断，此时，两两判断矩阵就会出现一些空缺，我们称这种情况为信息不完
备[1］。为此，运用 ANP 进行分析,通过将问题化为一种二次规划问题来计算出权重，最后
运用 ANP 的极限超矩阵得到总排序。ANP 经常被用来解决具有网络结构的系统评价与决策
的实际问题[1]。
（二)ANP 网络结构
ANP 考虑到递阶层次结构内部循环及其存在的依赖性和反馈性,将系统元素划分为两
大部分,第一部分称为控制因素层，包括问题目标和决策准则,所有的决策准则均被认为是
彼此独立的，且受目标元素支配。控制元素中可以没有决策准则，但至少有一个目标，控
制层中的每个准则的权重均可由传统的 AHP 获得。第二部分为网络层,它是由所有受控制层
支配的元素组成的,其内部是互相影响的网络结构，图 1 就是一个典型的 ANP 结构。
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