数学建模实例汽车购买决策
基于层次分析的汽车购车决策
基于层次分析的汽车购车决策购车是很多人都会面临的一个问题，选购一款适合的车型对于个人出行、工作和生活都有着很大的影响。
然而，由于市场上车型众多，如何选择一款性价比高、适合自己的车型，是个需要细心考虑的问题。
本文将以层次分析法为基础，探讨购车决策的过程，帮助消费者更好地做出选择。
一、构建层次分析模型层次分析法是一种较为实用的决策分析方法，适用于多因素决策问题。
在汽车购车决策过程中，必须综合考虑以下几个因素：（1）购车预算。
（2）使用需求。
（3）外观和内饰。
（4）车辆品牌和类型。
（5）可靠性和安全性。
（6）能源消耗和环保性。
将这些因素反映在模型中，并对其进行定量化处理，就可以得到下面的层次分析模型。
图：层次分析模型二、构建判断矩阵在层次分析法中，需要通过两两比较来确定不同因素之间的相对重要性。
比较的结果将反映在判断矩阵中。
判断矩阵是一种用于量化不同因素之间重要性的工具，矩阵中的数值表示两个因素之间的比较结果。
判断矩阵的构建需要使用专家的意见和经验，或者通过网络调查等方式获取。
例如，下面的表格中展示了购车预算、使用需求和外观/内饰三个因素之间的比较结果。
表：购车预算、使用需求和外观/内饰三个因素之间的判断矩阵| . | 购车预算 | 使用需求 | 外观/内饰 || --- | --------- | --------- | ------- || 购车预算 | 1.00 | 0.20 | 0.60 || 使用需求 | 5.00 | 1.00 | 0.25 || 外观/内饰 | 0.33 | 4.00 | 1.00 |在判断矩阵中，对角线上的数值为1.00，表示两个因素之间的比较结果相等，即同等重要。
而其他数值则根据实际的比较结果给出，例如从购车预算到使用需求，默认使用需求的重要程度是购车预算的5倍，而购车预算与外观/内饰之间的比较结果则表明，对于购买新车的人来说，外观和内饰设计的重要性要高于购车预算的重要性。
数学建模实例—-汽车购买决策
购买汽车的选择摘要“我没有车我没有房”攒了几年钱终于有钱买车了，但我又担心买不到最称心的车子，于是我们团队就试图用数学建模的方法解决这个问题。
对于这种关键因素难以量化的问题，我们决定用最适合的层次分析法。
首先，考虑到课题目标除了“做出购买决定”之外还要评出配置最高、最舒适、最漂亮的车子，所以我们将这个决策问题分成四层：首层是目标层，即本课题最重要的目标—购买汽车的决策，第二层是准则层，分成“舒适”“配置”“美观”“价格”四个准则，这样做的好处是便于达到课题的二级目标。
第三层是次准则层，将准则层的四大准则细分为八个准则，需要指出的是“价格”因为无法细分我们将它设定为同时属于二三层。
第四层，即最后一层是方案层，有三套方案供选择。
当思维过程转化为层次结构之后，从层次结构的第二层开始，对于从属于或影响上一层每个因素的同一层诸因素，用层次比较法和1-9比较尺度构造成对比较阵，直到最下层。
对于每一个成对比较阵计算最大特征根及对应特征向量，利用一致性指标，随机一致性指标和一致性比率做一致性检验，若检验通过，特征向量即为权向量；若不通过则需重新构造【1】。
最后组合权向量并做一致性检验。
都通过之后就便得到了一个决策。
此刻我们做的是重新审视模型讨论模型的局限以及不完整之处，力求改进，直到做出满意的模型。
Ⅰ问题重述工作五年后，你决定要购买一辆汽车，预算十万左右。
在汽车网上浏览了很久，初步确定将从三种价格相当的车型中选购一种。
一般在购买汽车时考虑的标准可能包括：品牌、配置、动力、耗油量大小、舒适程度和外观美观情况等等。
（以上提到的标准仅供参考，因人而异（1 ）不同的标准在你心目中的比重也许是不同的，请用定量的方法将其按比重的高低进行排序。
（2 ）请用定量的方法说明哪种车配置最好、哪种车最舒适、哪种车最漂亮？（3 ）建立数学模型，用确定的量化方法作出购买决定。
Ⅱ问题分析本题要求用定量的方法研究购买汽车的决策。
而购买汽车，人们多半是凭经验或者主观判断的提出决策方案。
运筹学购车问题
2-3 组 2-3 组 2-3 组
考核方式：编写课程设计报告
设计报告的主要内容：封面（课程设计题目、课程设计内容、学生姓名、班级学号、专
业、指导姓名、日期）、问题描述、建模分析、程序设计、结果分析
设计报告编写的基本要求：一律按照学校统一标准编写
成绩评定：平时成绩占 30%，程序设计（运用）报告占 50%，报告答辩 20%。评定成 绩为优,良,中,及格与不及格五个等级
if i==1 t=4;
else t=1;
end for j=i:5
y1=repaire(t); if i==1
y2=residual(t-3,B(i)); else
y2=residual(t,B(i)); end if j==i
switch i case 1 A(i,j)=cost(C(i),y1,y2); case 2 Q=A(:,1); Q(find(Q==0))=NaN; m=min(Q); A(i,j)=cost(C(i),y1,y2)+m; case 3 Q=A(:,2); Q(find(Q==0))=NaN; m=min(Q);
y=0.4*t^1.3; //残值
function y=residual(t,pt)
y=(0.85^t)*pt;
//Matlab 中的代码 B=[7.2,9.6,9.12,8.482,8.058];//汽车价格 C=[7.2,10.56,10.032,9.330,8.863];//汽车购置费 A=zeros(5,5); for i=1:5
注意：不得抄袭他人的报告（或给他人抄袭），一旦发现，成绩为零分。
五、推荐教材与主要参考书
推荐教材：宁宣熙主编：《运筹学实用教程》，科学出版社 2003.1; 宁宣熙主编：《管理运筹学》，清华大学出版社 2007.8;
数学毕业论文购车问题的数学模型
购车问题的数学模型购车问题的数学模型摘要本文针对不同人群购车的考虑因素，以及市场上几款典型用车的各项性能指标，使用层次分析法（AHP）建立数学模型分析各种汽车的市场前景。
层次分析法是对1些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。
模型分为3个层次：目标层（购车），准则层（汽车性能指标）和方案层（汽车购买选择）。
目标层是分析问题的预定目标，也就是购车。
准则层包含了为实现目标所涉及的中间环节，根据不同人群在购车时所考虑因素，建立正互反矩阵，计算出权重向量，得出不同人群购车时的偏重因素。
方案层包括了为实现目标可供选择的各种措施或决策方案，也是通过计算权重向量，得出各种汽车在同1指标中的优劣。
最后将准则层和方案层进行整合，即可得出不同人群可供选择的车型。
把模型得出的结论和搜集的资料进行对比，可以发现两者的结论基本1致，说明该模型和实际比较贴近，结果比较合理。
关键词：购车问题；决策；层次分析；1致性；权重向量。
AbstractThe article is concerning consideration automobilesand various function targets of above typical cars , I established Maths model to analyze market prospects of different cars by use of AHP . It fives easy solutions to some complex and unclear problems , and is suitable for those problems not solved by quantitative analysis inparticular . This model consists of three gradations :Aim(purchasing the car) , principle(capability target)and plan(choosing the car) . The aim is a predetermined one for problem analysis , which is automobile purchase . The principle includes middle segments involved for the realization of goals . According to adequateconsideration of different consumer needs , setting up matrix , counting vectors ,I get the preferred elementsof them to purchase a car . The plan includes kinds of suggestions for choices . Then advantages and disadvantages of the car are concluded under the modelsare finished for buyers to choose . Through the comparison between the conclusion from the model and material collected if the result is mostly the same ,that means the model is close to reality and the theresult is reasonable .Key words : purchasing , decisopn , consistency , matrix购车问题的数学模型摘要本文针对不同人群购车的考虑因素，以及市场上几款典型用车的各项性能指标，使用层次分析法（AHP）建立数学模型分析各种汽车的市场前景。
基于层次分析的汽车购车决策
基于层次分析的汽车购车决策
层次分析法是一种广泛应用于决策分析的数学方法，它通过将问题分解为多个层次，
从而指导我们做出合理的决策。
在汽车购车决策中，我们可以将问题分解为主目标层，次
目标层和决策层。
主目标层即我们购车的主要目标，常见的主目标包括价格、品质、性能等。
次目标层
则是在主目标层下，具体分解优先级的因素。
例如，在品质这一主目标下，我们可以将车身、内饰、底盘等作为次目标，从而更具体地考虑我们购车时需要考虑的因素。
最后，决
策层即我们具体要购买的汽车型号。
在层次分析的过程中，需要建立一个判断矩阵来比较各因素之间的重要性。
该矩阵通
过给出两个因素之间的比较得分来判断它们之间的优先级。
一般情况下，比较得分可以按
照以下原则来判断：
1. 相同重要性：两个因素具有同等重要性，得分为1。
2. 稍微重要：一个因素比另一个稍微重要，得分为3。
例如，在考虑次目标中的车身和内饰时，我们可以依据以上原则建立一个比较矩阵，
如下所示：
| | 车身 | 内饰 |
| - | - | - |
| 车身 | 1 | 3 |
| 内饰 | 1/3 | 1 |
由于车身和内饰之间具有同等重要性，根据原则1，它们之间的得分为1。
而车身对于内饰的比较得分为3，说明车身的重要性稍微大于内饰。
而内饰对于车身的比较得分为1/3，说明它的重要性稍微小于车身。
这样，我们就可以通过建立判断矩阵来对各因素之间的优先级进行比较，并最终确定
我们要具体购买的汽车型号。
汽选购问题数学建模-5
假定3种型号的汽车（相当于3个方案）供选购，记做S1、S2、S3，3个属性（评价指标）为价格、性能和款式，依次记为x1、x2、x3，具体数据如下表。
性能、款式，满分为10分，打分表格中数据表示每个方案Si对属性xj的取值，也称属性值（指标观测值）。
表一的数据我们可以用（原始）决策矩阵表示为指标观测值--> 决策矩阵决策矩阵的获得一般有两种途径，一种是直接通过测量或调查得到，如表1中的价格，这是偏于客观（定量）的方法；另一种是由决策者或请专家评定，这偏主观（定性）的方法。
8.2.2 决策矩阵的规范化决策矩阵的每一列表示各方案对某一属性的属性值，由于通常各属性的物理意义各不相同，在下一步分析之前，需将决策矩阵规范化。
进行规范化时首先需要区分效益型属性（极大型指标）和费用型属性（极小型指标），前者指属性值越大，该属性对决策的重要程度越高，后者正相反。
汽车选购中的属性x2 ,x3 是效益型的，而x1是费用型的，三个属性中两个是效益型的，故将全部属性值统一为效益型的。
汽车选购中的属性x2 ,x3 是效益型的，而x1是费用型的，三个属性中两个是效益型的，故将全部属性值统一为效益型的。
用取倒数的方法可将汽车选购中的决策矩阵重新表示为：一致化处理无量纲化处理方法：模一化：列向量单位化按“列”进行处理，保证每一列的处理方法统一。
汽车选购的决策矩阵X经过(1)(2)(3)式标准化后分别通过计算与观察，经过规范化后的决策矩阵，每个数值都是介于0、1之间，消除了各个指标量纲的影响。
经过此处理，决策矩阵的各个属性值就处于同一数量级，适合进行成对比较。
8.2.3 属性权重的确定信息熵法各个指标对于决策目标的影响程度称为属性权重（权重系数），用来表示评价指标(j=1, 2, …, m)的权重系数，则应有。
属性权重的确定也有偏于主观和客观两种方法，偏于主观的方法可以由决策者根据决策目的和经验先验地给出，如层次分析法中利用比较矩阵的最大特征值对应的特征向量来作为权重，这里不再赘述。
基于层次分析的汽车购车决策
基于层次分析的汽车购车决策随着社会经济的发展，汽车已经成为现代生活的必需品，更多的人开始考虑购车。
但是面对繁多的汽车品牌和车型，很多人在购车决策上常常感到迷茫。
在这样的情况下，基于层次分析的汽车购车决策方法可以帮助消费者更加科学地选择适合自己的汽车。
1. 层次分析法的基本原理层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是由美国运筹学家托马斯·赫伯曼于1970年提出的一种多目标决策方法。
该方法将一个复杂问题分解成一系列相互关联的层次，然后通过对不同层次的因素进行比较和权重分配，最终得出最佳决策。
在汽车购车决策中，我们可以将汽车购车问题分解为三个层次：目标层次（购车目的）、准则层次（购车因素）、方案层次（具体车型）。
2. 设置购车目标在进行汽车购车决策之前，首先需要明确自己购车的目标。
购车目标可以是舒适性、安全性、经济性、品牌偏好等。
根据个人的需求和喜好，可以对购车目标进行排序和分配权重，以便后续的决策过程中能够更好地权衡各种因素。
3. 确定购车准则在购车决策中，有很多因素需要考虑，比如车辆品牌、车型、燃油效率、安全性能、购车费用、保养成本等。
这些因素可以构成准则层次，可以根据自己的需求和优先级对这些准则进行排序和权重分配。
4. 选择购车方案在确定了购车目标和购车准则后，就可以进行购车方案的选择。
在市场上有众多汽车品牌和车型可供选择，如何在众多的选项中做出最佳决策是一个复杂的问题。
基于层次分析法，可以将购车方案进行排列和比较，最终选择出最符合个人需求的汽车。
5. 实际应用举个例子，小明想要购买一辆家用轿车，他的购车目标是经济性和舒适性，对车辆品牌、车型、燃油效率、安全性能等准则也有自己的偏好和权重。
在这种情况下，小明可以按照自己的需求对购车目标和准则进行排列和权重分配，然后选择符合自己需求的汽车品牌和车型。
基于层次分析法的汽车购车决策方法可以帮助消费者更加科学地选择适合自己的汽车。
卡车采购数学建模(2)
数学建模题目：卡车采购姓名1：张志学号：3320130894150姓名2：邱曹富学号：3320130894151姓名3：贾泽银学号：3320130894153专业: 电气工程与自动化班级:电气13（3）-1指导教师：李燕2016 年5 月25 日摘要在如今这个经济高效的时代，我们应该利用有限的资源来获取最大的经济效益，本文考虑到公司所给的拨款、公司目前司机人数、意向购买车辆的各项条件，通过建立线性规划模型，采用lingo软件，确定了所能购买卡车的数量，使公司每天的总运力最大。
首先，考虑规划模型的约束条件，即人员条件、时间条件、卡车购买数量条件满足在规定的要求内，再以各卡车总运力最大为目标函数，使用lingo软件确定其最优解为A车0辆，B车21辆，C车1辆，从而给卡车公司提出指导性建议。
关键词：线性规划，lingo软件1、问题重述某卡车公司拨款8，000，000元用于购买新的运输工具。
可供选择的卡车有A车需要一名司机，如果每天三班工作，每天平均可以运行18小时；当地法律规定，B、C车必须配备两名司机。
三班工作时B每天可以运行18小时，而C可以运行21个小时。
该公司目前每天有150名司机可用，而且在短期内无法招募到其它训练有素的司机，并且禁止任何一名司机每天工作超过一个班次。
由于公司维修设备有限，购买的卡车数量不能超过30辆。
建立数学模型，帮助公司确定购买卡车的数量，使公司每天的总运力最大。
2、模型假设所给数据是真实的，卡车价格不会收其他因素影响，司机每天的工作时间不会发生较大的变化。
3、符号说明X1 表示A的购买数量X2 表示B的购买数量X3 表示C的购买数量a1 表示A的载重量a2 表示B的载重量a3 表示C的载重量v1 表示A的平均速度v2 表示B的平均速度v3 表示C的平均速度p1 表示A的价格p2 表示B的价格p3 表示C的价格t1 表示A的运行时间t2 表示B的运行时间t3 表示C的运行时间n1 表示A的配备人数n2 表示B的配备人数n3 表示C的配备人数W 表示工厂每天总运力4、模型的建立与求解（1）总运力为时间、速度和运行时间的乘积之和总运力w=v1*t1*a1*x1+v2*t2*a2*x2+v3*t3*a3*x3，（2）由于公司维修设备有限，购买的卡车数量不能超过30辆有以下方程x1+x2+x3<=30（3）只有拨款8，000，000元用于购买新的运输工具则：p1*x1+p2*x2+p3*x3<=8000000（4）公司目前每天有150名司机可用，而且在短期内无法招募到其它训练有素的司机，并且禁止任何一名司机每天工作超过一个班次则3*n1*x1+3*n2*x2+3*n3*x3<=150，即n1*x1+n2*x2+n3*x3<=50结果：5、模型的评价5.1模型的缺点由于题目数据有限，考虑情况受限制，无法精确预测卡车数量；模型是在合理假设的前提下进行的，但是，实际情况千变万化，与实际还有一定的差距，所以模型和实际情况或多或少存在误差。
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数学建模实例汽车购买决策公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]购买汽车的选择摘要“我没有车我没有房”攒了几年钱终于有钱买车了，但我又担心买不到最称心的车子，于是我们团队就试图用数学建模的方法解决这个问题。
对于这种关键因素难以量化的问题，我们决定用最适合的层次分析法。
首先，考虑到课题目标除了“做出购买决定”之外还要评出配置最高、最舒适、最漂亮的车子，所以我们将这个决策问题分成四层：首层是目标层，即本课题最重要的目标—购买汽车的决策，第二层是准则层，分成“舒适”“配置”“美观”“价格”四个准则，这样做的好处是便于达到课题的二级目标。
第三层是次准则层，将准则层的四大准则细分为八个准则，需要指出的是“价格”因为无法细分我们将它设定为同时属于二三层。
第四层，即最后一层是方案层，有三套方案供选择。
当思维过程转化为层次结构之后，从层次结构的第二层开始，对于从属于或影响上一层每个因素的同一层诸因素，用层次比较法和1-9比较尺度构造成对比较阵，直到最下层。
对于每一个成对比较阵计算最大特征根及对应特征向量，利用一致性指标，随机一致性指标和一致性比率做一致性检验，若检验通过，特征向量即为权向量；若不通过则需重新构造【1】。
最后组合权向量并做一致性检验。
都通过之后就便得到了一个决策。
此刻我们做的是重新审视模型讨论模型的局限以及不完整之处，力求改进，直到做出满意的模型。
Ⅰ问题重述工作五年后，你决定要购买一辆汽车，预算十万左右。
在汽车网上浏览了很久，初步确定将从三种价格相当的车型中选购一种。
一般在购买汽车时考虑的标准可能包括：品牌、配置、动力、耗油量大小、舒适程度和外观美观情况等等。
（以上提到的标准仅供参考，因人而异（1 ）不同的标准在你心目中的比重也许是不同的，请用定量的方法将其按比重的高低进行排序。
（2 ）请用定量的方法说明哪种车配置最好、哪种车最舒适、哪种车最漂亮（3 ）建立数学模型，用确定的量化方法作出购买决定。
Ⅱ问题分析本题要求用定量的方法研究购买汽车的决策。
而购买汽车，人们多半是凭经验或者主观判断的提出决策方案。
如何用定量的方法解决定性的问题，是首先要解决的问题。
我们马上想到了层次分析法（AHP），这是一种定性和定量相结合的系统化的、层次化的分析方法。
用这种方法，首先我们需要查阅大量资料，了解汽车主要构造，相关配置，外观设置等。
之后就是尝试着将这些资料整合分类为能为决策提供帮助的一个个准则，然后去确定这些准则在心中的比重。
于是得到了层次结构模型。
结合三款车子资料，通过成对比较阵、最大特征根、组合权向量等方法求出一个决策结果，接下来并不着急给模型定型，而是审视模型改进模型直到获得满意的模型。
Ⅲ模型假设1）获得的三款车子资料准确无误。
2）三款车子都没有质量问题。
3）车子的售后服务都一样。
Ⅳ模型的建立与求解建立模型通过仔细分析研究我们将各个因素按照不同的属性自上而下的分解成四个层次（见下图1），分别是目标层，准则层，子准则层，方案层。
目标层即关于购买汽车的决策，准则层有四个因素：舒适、配置、美观、价格。
针对这四个因素又补充了七个更具体的因素：空调系统，多媒体，动力，安全，内部配置，外观，车内装饰。
第四层，即最底层是方案层。
我们选择了三款车子作为备选方案，分别是：①长安福特嘉年华2011款三厢自动时尚型；②长城V80 2012款手动尊尚型；③比亚迪S6 2011款手动豪华型。
图一：模型的求解1）从准则层开始构造成对比较阵：A=11/51/21/3513221/311/231/221⎛⎫ ⎪⎪ ⎪ ⎪⎝⎭用和法求其最大特征根和特殊向量：⒈将A 的每一列向量归一化得 ij ϖ=ij a /1nij i a =∑A= 0.0910.0980.0770.0870.4550.4920.4620.5220.1820.1640.1540.1300.2730.2460.3080.216⎛⎫⎪⎪⎪⎪⎝⎭2．对ij ϖ按行求和得i ϖ=1nij j ϖ=∑=,,,T3.对i ϖ归一化i ω=i ϖ/1ni i ϖ=∑,(2)12(,,...,)T n w ωωω==（，,,）T4.计算λ=1()1n i i i Aw n ω=∑=14⨯(0.354 1.9410.631 1.0940.0880.4830.1580.272+++)= 5．用公式1nCI n λ-=-检验一致性，得CI =CI CR RI ==0.0050.90=< 一致性检验通过。
2）同理在子准则层构造三个成对比较阵B1=121/21⎛⎫⎪⎝⎭B2=1231/2121/31/21⎛⎫⎪⎪⎪⎝⎭B3=131/31⎛⎫⎪⎝⎭计算可得(31)W=（，）(32)W=（，，）(33)W=（，）需要指出的是B4和C8同是“价格”，所以(34)W=（）。
一致性指标分别为(31)0CI=，(32)0.005CI=，(33)0CI=，(34)0CI=。
C1-C8对目标层的权向量分别是(31)w=(31)(21)W w(32)w=，(33)w=，(34)w=，(35)w=，(36)w=，(37)w=，(38)w=。
此处组合一致性检验结果为 < 一致性通过。
3)如何对方案层评估是问题的一个关键，为了尽量客观的说明问题，我们取得尽量多的数据便于定量。
表格 1 空调设备对比表格 2 多媒体对比表格 3 动力对比表格 4 安全对比表格 5 内部配置对比表格 6 外观对比表格 7 车内装饰对比表格 8 价格对比注：以上评分规则如下：①．有无选项的设备视为同质每一个“有”一分；②.有具体数据的进行数据比较，从大到小依次评分3，2，1（并列的分数相同）。
③.当某项总分数超过9进行等比缩小取近似值使其个个总分都在9分以内。
④.特殊情况如外观对比车型级别“小型车”“MPV”“SUV”依次得分 2 ，1，3。
由以上信息可以做出8个成对比较阵：C1=1431/4121/31/21⎛⎫⎪⎪⎪⎝⎭C2=1311/311/3131⎛⎫⎪⎪⎪⎝⎭C3=11/21/3211/2321⎛⎫⎪⎪⎪⎝⎭C4=11/21/3211/2321⎛⎫⎪⎪⎪⎝⎭C5=11/21/3211/2321⎛⎫⎪⎪⎪⎝⎭C6=111/2111/2221⎛⎫⎪⎪⎪⎝⎭C7=11/21/2211211⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ C8=121/21/211/321/31⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎝⎭由方案层的成对比较矩阵可以计算出权向量(4)k w ，最大特征根k λ和一致性指标k CI ，结果列入下表。
组合一致性检验的结果为< 通过。
4）计算各个方案的权重方案的权重=方案在动力等准则的权重以及动力等准则在目标的权重（已知）相应项的两两乘积之和。
即方案一的权重：同样计算可得方案二、三的权重分别为，。
由此可见方案三（比亚迪S6）是最好的选择。
5）选出最舒适，配置最高，最漂亮的车子计算方案舒适度等在目标中的权重=方案在舒适的子准则层各项占得权重与子准则占目标的权重乘积之和。
因此可得下表：由表可见最舒适的车子是方案一（福特嘉年华），配置最好的车子是方案三（比亚迪S6），最漂亮的车子是方案三（比亚迪S6）。
Ⅴ模型结果分析和检验模型结果表明方案三最好，即该选择比亚迪S6。
就实际情况来看，价格最贵的长城没有拿到一个第一，关键原因是它是一款以容量为特色的MPV，而这项因素又不是我们所在意的。
比亚迪因为是新款加上独特的设计给人一种柔和顺滑的美观，拿到最漂亮的头衔也是意料之中的事，而配置方面也是处于领先的地步，而最后决策结果更是毋庸置疑了。
总体来看模型分析的结果还是有一定说服力的，有一定的可取处。
但是具体数据依旧有些不合适仍需要慢慢改善。
还有一点就是模型搜集的数据不够丰富，四层模型有一定的特色和优势，一个模型可以解决多个不同目标自我感觉不错，准则分层略显不足。
Ⅵ模型的评价与优化模型的具体数据有些不合适仍需要慢慢改善。
模型的数据不够丰富，四层模型有一定的特色和优势。
一个模型可以解决多个不同目标。
但并不能改变模型功能单一的不足，分层做的略显不足。
Ⅶ参考文献【1】2011年《数学模型》第三版高等教育出版社姜启源谢金星叶俊编【2】参考网站：太平洋汽车网。