第三讲基于判断矩阵的集结分析方法

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1 w2

1 wn
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权重向量和一致性指标
T w ( w , w , , w ) 用 右乘上式,得到 Aw nw ,表明 w 为 1 2 n
A的特征向量,且特征根为n。即对于一致的判断矩阵,排 序向量 w就是A的特征向量。如果A是一致的互反矩阵,则 max n,将max aij a jk aik 。当A具有一致性时, 有以下性质: 对应的特征向量归一化后( n )记为 w (w1,, wn )T,
第三讲 基于判断矩阵的集结分 析方法
1
一、层次分析法的基本用法
层次分析法(简称AHP)是20世纪70年代 由美国数学家T.L. Saaty提出的一种定量定 性相结合的评价方法。 该方法力求避开复杂的数学建模方法进行 复杂问题的决策,其原理是将复杂的问题 逐层分解为若干元素,组成一个相互关联 和具有隶属关系的层次结构模型,对各元 素进行判断,以获得各元素的重要性。 运用AHP,大体上可按下面四个步骤进行:
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购房决策问题。某顾客要购买一套新房,初步调查 后确定三套候选房子A,B,C,问题是如何在这三 套房里选择满意的房子。顾客从房地产公司获得了 这三套房子的资料数据,包括:住房的地理位置; 住房的交通情况;住房附近的商业、卫生和教育情 况;住房小区的绿化、清洁和安静的自然环境;建 筑结构;建筑材料;房子布局;房子设备;房子面 积;房子单价。这些方面实际上给出了评判满意程 度的标准,为了简化问题,把上述方面简化成4个 标准:房子的地理位置与交通;房子的居住环境; 房子结构、布局与设施;房子的单价,由此可得到 购房决策的指标体系结构图 。
3 1 0.01 CR 0.017 0.1,表明该判断矩阵的一致性可以接受。 0.58
此外,可以得到 w (0.593,0.341,0.066)T。 设居住环境指标下构成判断矩阵为
房子A 房子B 房子C 房子A 1 3 4 房子B 1/ 3 1 2 房子C 1/ 4 1/ 2 1
n
RI
1
0
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
0 0.58 0.90 1.12 1.24
1.32 1.41 1.45 1.49 1.51
定义CR为一致性比例,
CI CR RI
,当 CR 0.1
时,则称判断矩阵具有满意的一致性,否则就不具 14 有满意一致性。
019 判断矩阵 A ,可得到其最大特征值max 3. (特征值计算方法可采用一定的软件进行,如matlab 软件中的[p,q]=eig(A)即可得到判断矩阵A的特征值p 3.019 3 和特征向量q), CI 0.01 ,一致性比例
10
基于“地理位置及交通”指标,通过分析在这方面, 房子A比房子B略好不足,房子A比房子C非常好有 余,但是绝对好不足,认为房子B比房子C较好有余, 非常好不足,则可以得到如下的判断矩阵(下三角 判断矩阵的元素由互反性得到):
房子A 房子B 房子C 房子 A 1 2 8 A 房子B 1/ 2 1 6 1/ 8 1/ 6 1 房子C
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在四个评价指标方面,哪个指标更为重要? 可以采用同样的比较方法得到四个评价指标的权重 向量,设有判断矩阵:
地理位置 居住 结构局 房子 环境 部设施 及交通 单价 地理位置 1 2 3 2 及交通 居住环境 1/2 1 4 1/ 2 1/ 3 1/ 4 1 1/ 4 结构局部设施 1/ 2 2 4 1 房子单价
aij wi / w j aij wi 1 i
L U
难点在于?
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法2
33
34
35
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四、基于三端点区间数的决策方法
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39
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五、基于未确知数的决策方法
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44
本部分思考
• 综述基于判断矩阵的决策方法及 应用。 • 尝试提出一种新方法。
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满意房子决策问题
地 理 位 置 及 交 通 居 住 环 境 结 构 布 局 设 施 房 子 单 价
目标层
准则层
房子A
房子B
房子C
方案层
7
构造两两比较的判断矩阵
在建立递阶层次结构以后,上下层元素间的 隶属关系就被确定了。下一步是要确定各层 次元素的权重。 对于大多数社会经济问题,特别是比较复杂 的问题,元素的权重不容易直接获得。 需要通过适当的方法导出它们的权重,AHP 利用决策者对方案两两比较给出判断矩阵的 方法导出权重。
房子B的总得分为:
0.398 0.341 0.218 0.32 0.085 0.274 0.299 0.655 0.425
房子C的总得分为:
0.398 0.066 0.218 0.557 0.085 0.639 0.299 0.08 0.226
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基于上述指标下各方案的特征向量可总结为表 (设各 判断矩阵的一致性均可接受),四个评价指标的特征 w (0.398,0.218,0.085,0.299)T 向量可以求得为
地理位置交通 居住环 境 房子A 0.593 0.123 结构布局设施 房子单价 0.087 0.265
房子B
房子C
0.341
3
递阶层次结构的建立
应用AHP分析决策问题时,首先要把问题条理化、层 次化,构造出一个有层次的结构模型。在这个模型下,复 杂问题被分解为元素的组成部分,这些元素又按其属性及 关系形成若干层次,上一层次的元素作为准则对下一层次 的有关元素起支配作用。这些层次可以分为三类: 1)最高层(目标层):只有一个元素,一般是分析问题的 预定目标或理想结果; 2)中间层(准则层):包括了为实现目标所涉及的中间环 节,它可以由若干个层次组成,包括所需要考虑的准则、 子准则; 3)最底层(方案层):包括了为实现目标可供选择的各种 措施、决策方案等。
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AHP的总排序
层次A A1 A2 … Am B层次总排 序值
层次B B1

a1 b11

a2 b12

… …

am b1m

a b
j 1 j
m
1j

Bn
bn1
bn2

bnm
a b
j 1 j
m
nj
20
AHP的总排序
• 如果B层次某些因素对于Aj的一致性指标为CIj,相 应地平均随机一致性指标为RIj,则B层次总排序一 m 致性比例为: a CI
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在结构布局设施下三房子构成的判断矩阵为:
房子A 房子B 房子C 1 1/ 4 1/ 6 房子A 房子B 4 1 1/ 3 6 3 1 房子C
在房子单价下三房子构成的判断矩阵为:
房子A 房子B 房子C 。 1 1/ 3 4 房子A 房子B 1/ 3 1 7 1/ 7 1 房子C 1/ 4
2
• 步骤1:分析系统中各因素间的关系,建立系统的 递阶层次结构; • 步骤2:对同一层次各元素关于上一层次中某一准 则的重要性进行两两比较,构造两两比较的判断 矩阵; • 步骤3:由判断矩阵计算被比较元素对该准则的相 对权重,并进行判断矩阵一致性检验; • 步骤4:计算各层次对于系统的总排序权重,并进 行排序。最后,得到各方案对于总目标的总排序。
8
构造两两比较的判断矩阵
记准则层元素C所支配的下一层次的元素为U1,U2,…, Un。针对准则C,决策者比较两个元素Ui和Uj那一个更重 要,重要程度如何,并按表 定义的比例标度对重要性程度 A (aij,其中就是元素 )nn 赋值,形成判断矩阵 Ui与Uj相 对于准则C的重要性比例标度。
比例标度 含义
1
3 5 7 9 2 , 4, 6, 8
两个元素相比,具有相同的重要性
两个元素相比,前者比后者稍(略)重要 两个元素相比,前者比后者明显(较)重要 两个元素相比,前者比后者强烈(非常)重要 两个元素相比,前者比后者极端(绝对)重要 表示上述相邻判断的中间值
9
构造两两比较的判断矩阵
• 判断矩阵 A 具有如下性质: 1 a a 1 1)aij 0 ;2) ji ; 3 ) ii aij 称为正互反判断矩阵。 • 根据判断矩阵的互反性,对于一个n个元素构成的 判断矩阵只需给出其上(或下)三角的 n(n 1)个 2 判断数据即可。
1 w2 w A 1 wn w1 w1 w2 1 wn w2 w1 wn w1 w2 w 1 wn 2 w 1 wn 1
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权重向量和一致性指标
通过两两比较得到的判断矩阵A不一定满足判断矩阵的互反 性条件,从复杂决策问题判断的本身来看,由于决策问题 的复杂性,决策者判断的逻辑性可能不一致。对此,AHP 采用一个数量标准来衡量A的不一致程度。 T 设 w (w1, w2 ,, wn ) 是n阶判断矩阵排序权重向量(可根 据排序权重向量 w来决定方案的优劣),当A为一致性判断 矩阵时,有:
由此,可以看出,在购买满意房子的目标下,房子 B的得分最高,房子A其次,房子C最劣。因此,从四 个指标的综合来看,应该购买房子B。
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二、基于判断矩阵的权重求解方法
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24
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26
27
28
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30
改名管理科学学 报
王教授09年获国家杰青
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源自文库
三、基于区间数判断矩阵的决策方 法
法1:线性规划法及扩展
4
递阶层次结构的建立
1. 递阶层次结构的层次数与问题的复杂程度及需要 分析的详尽程度有关,一般地,层次数不受限制。 2. 每一层次中各元素所支配的元素一般不要超过9个。 因为支配的元素过多会给两两比较带来困难。 3. 递阶层次结构是 AHP 中最简单也是最实用的层次 结构形式。当一个复杂问题用递阶层次结构难以 表示时,可以采用更复杂的扩展形式,如内部依 存的递阶层次结构、反馈层次结构等。
AHP的总排序
计算同一层次所有因素对于最高层(总目标) 相对重要性的排序权值,称为层次总排序,这一过 程是由高层次到低层次逐层进行的。最底层(方案 层)得到的层次总排序,就是n个被评价方案的总 排序。若上一层次A包含m个因素A1,A2,…, Am,其层次总排序权值分别为a1,a2,…,am, 下一层次B包含n个因素B1,B2,…,Bn,它们对 于因素Aj的层次单排序的权值分别为b1j,b2j,…, bnj(当Bk与Aj无关时,取bkj为0),此时B层次的 总排序权值由表给出。
CR
a
j 1
j 1 m
j
j
j
RI j
• AHP最终得到方案层各决策方案相对于总目标的 权重,并给出这一组合权重所依据整个递阶层次结 构所有判断的总一致性指标,据此,决策者可以做 出决策。
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房子A总得分为:
0.398 0.593 0.218 0.123 0.085 0.087 0.299 0.265 0.349
w
i 1
i
1
w 称为权重向量,它表示U1,U2,…,Un在C中的权重。
如果判断矩阵不具有一致性,则max n ,此时的特征向量 w就不能真实地反映U1,U2,…,Un在目标中所占比重。 n 定义衡量不一致程度的数量指标, CI max 。
n 1
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对于具有一致性的正互反判断矩阵来说,CI=0。 由于客观事物的复杂性和人们认识的多样性,以及 认识可能产生的片面性跟问题的因素多少、规模大 小有关,仅依靠CI值作为A是否具有满意一致性的 标准是不够的。为此,引进平均随机一致性指标 RI, 对于n=1~11,平均随机一致性指标RI的取值如表 :
0.066
0.320
0.557
0.274
0.639
0.655
0.080
在地理位置交通方面,房子A最优,房子B和C 其次;在居住环境方面,房子C最优,房子B和A其 次;在结构布局设施方面,房子C最优,房子B和A 其次;在房子单价方面,房子B最优,房子A和C其 次。从上述四个指标综合来看,哪座房子最优? 18
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