决策支持系统案例
商务智能与决策支持——案例及案例分析
商务智能与决策支持教学案例案例1:光大银行商务智能系统得实施一、案例内容成立于1992年8月得光大银行, 作为国内最大得股份制商业银行,拥有众多客户群,几百个分支机构遍布国内外;同时光大银行以领先得理念为客户提供种类繁多得金融服务。
对于一个如此庞大得机构,如此繁多得金融服务,管理得复杂性可想而知。
近年来,通过综合柜台业务系统、阳光卡系统、网上银行系统与办公自动化系统等一系列信息化基础建设,光大银行率先实现了业务系统全国联网与总行数据大集中。
在成功实现业务系统全国联网与总行数据大集中后,经营管理分析方面又出现了一些亟待解决得新问题,如:统计数据不够及时准确、对决策分析缺乏专业化系统化支持、报表处理效率低、数据共享差、难以为以客户为中心得经营管理模式提供充足得信息支持、业绩考核没有理想得IT系统为支撑等等。
众多新问题得出现就是银行管理层始料未及得。
为了尽快突破海量数据得“封锁”,挖掘其中蕴涵得知识与信息,光大银行决策层于2002年初开始立项商业智能及数据仓库系统。
光大银行根据自身情况,以实际需要为导向,对各家方案得优劣进行仔细分析、反复考察、综合考虑。
最终,菲奈特软件公司得高端商务智能产品BI、Office以其领先得技术与简便得操作从众多竞争者中脱颖而出,赢得了光大银行决策层得一致青睐。
经过商议,双方在国际结算业务统计分析、对公业务统计分析、信贷风险管理、客户经理业绩考核等方面签定了一系列合作计划。
为了降低实施风险,将从国际结算业务统计分析系统开始,各个项目逐步实施。
成功得选型就是光大银行商业智能应用系统成功实施得开始。
国际业务部商业智能得应用证明,光大银行所采取得“以部门为基础实施数据处理”得决定就是正确得,也就是务实得。
从2002年12月开始,菲奈特BI、Office商业智能应用平台相继应用于光大银行其她几个业务部门,形成相应部门得商业智能系统。
这些商业智能系统以数据仓库技术为基础,把分散在各个业务系统得数据进行整合,数据经过清洗、转换,加载到数据仓库;再采用OLAP与Data Mining等技术,为管理决策人员提供强大、灵活得日常查询与决策支持。
决策支持系统应用案例
决策支持系统应用案例郑春临(学号：4()班级:11级信息管理与信息系统)摘要:决策支持系统在企业和生活中的应，及其带来的诸多便利关键宇:决策支持系统;企业应用；1、引言决策支持系统(DSS)的概念提出20连年来，随着决策理论、信息技术、数据库技术、办公自动化、专家系统等相关技术的进展，DSS取得了长足的进展，在许多领域取得应用。
DSS已成为许多行业经营管理中一个不可缺少的现代化支持工具。
本期专题介绍了银行、房地产、企业等应用DSS的情形，包括如下文章：决策支持系统成立中的关犍问题--- 兼论云南玉溪卷烟厂信息管理与决策支持系统本文以成立云南玉溪卷烟厂信息管理与决策支持系统为例，介绍了决策支持系统成立中的关键问题，包括决策支持与数据管理系统，模型、方式和知识管理系统及用户交互环境。
银行智能决策支持系统面对激烈竞争和瞬息万变的金融市场，传统的银行决策方式已不能适应现代化银行进展的需要。
本文探讨如何将运算机决策支持技术应用到银行高层决策，成立银行智能决策支持系统。
地霹预报智能决策支持系统的研制与应用地霹是众多自然灾害中对人类生存造成危害最为严峻的一种灾害。
为了科学、准确预报地霄，减轻地霹的影响，成立地霍预报智能决策支持系统具有超级重要的价值。
智能房地产决策支持系统uid柔性综合集成能够使系统依照当前运行状况，动态配置所需的运算机部件，以解决传统专家系统表示和推理单一、难以融合异质计算部件等缺点。
本文介绍在构建智能房地产决策支持系统中，采用基于任务归约和于任务联想的知识汤建模方式，对柔性综合集成作了初步的尝试。
低本钱cims本钱管理决策支持系统本文以特钢企业为背景，论述了成立网络环境下低本钱cims本钱管理决策支持系统的大体思想，并提出cims环境下管理与决策的模型库、数据库、方式库和知识库的分析与设计，进而达到控制钢铁企业本钱的目的。
决策支持系统是以日常业务处置系统的数据为基础，利用数学的或智能的方式,对业务数据进行综合、分析，预测未来业务的转变趋势，在企业进展、市场经营战略等重大问题上为领导层提供决策帮忙的运算机系统。
商务智能与决策支持——案例及案例分析
商务智能与决策支持——案例及案例分析随着互联网技术的不断发展，大量数据被生产出来，这些数据中蕴含着巨大的商业价值。
商务智能和决策支持系统可以利用这些数据，提供决策制定者与业务分析师期望的数据驱动洞察，以优化业务决策。
以下是几个商务智能和决策支持系统的案例及案例分析。
案例1：超市销售决策支持系统在某家超市中，决策制定者需要决策哪些产品需要采购、以及量级的大小，以及哪些产品需要促销，以达到推广和促进销售的目的。
为了实现这些目的，该超市实现了一个决策支持系统。
决策支持系统采用商务智能数据仓库，从行业数据中导入了大量销售数据，包括每天、每周、每月、甚至每小时的交易、营销、库存和采购等数据。
该系统采用了高级数据可视化来表示销售数据，以帮助决策制定者快速识别有趣的数据趋势。
该系统还使用了预测分析，以辅助决策制定者预测某种产品的销售情况，并为其提供推荐；也使用了关联分析，以查找哪些产品最常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常在一起出售。
通过使用这个决策支持系统，超市看到了显着的效益。
决策支持系统帮助他们预测哪些产品将具有更高的需求，帮助他们采购了更合适的库存量，以及哪些产品需要进行促销以提高销售。
超市转型成了一个以数据为驱动的企业。
案例2：在线零售商的数据分析一家在线零售商使用商务智能、数据挖掘与分析技术来对订单，商品，顾客及销售数据进行分析，以帮助经营者做出更加精准的商业决策。
他们使用了大量的内部和外部数据来源，以建立一个全面的数据仓库，数据包括订单历史、销售历史、客户数据、产品数据和行业趋势等。
他们使用了数据挖掘和预测性分析来发现顾客的需求以及未来销售趋势。
通过分析他们的数据，该在线零售商能够快速识别哪些产品的销售量增加，哪些产品的销售量下降，哪些产品的客户评分较低，并能及时调整库存和价格等策略来优化他们的销售。
此外，经营者能够更好地识别他们的目标客户及其需求，以提供更好的客户服务。
人工智能技术在决策支持系统中的应用案例
人工智能技术在决策支持系统中的应用案例随着科技的发展和人们对决策的需求越来越高，人工智能技术逐渐应用于各个领域，其中决策支持系统是其中之一。
决策支持系统是指通过数据分析、算法模型、专家系统等多种技术手段，为决策者提供相关信息和分析结果，从而帮助决策者做出更为科学和有效的决策。
本文将介绍几个人工智能技术在决策支持系统中的应用案例。
案例一：金融领域的风险评估在金融领域，风险评估是一项至关重要的工作。
传统的风险评估方法往往需要依赖大量的数据和复杂的统计模型。
而借助人工智能技术，决策支持系统可以通过聚合各种金融和经济数据，结合机器学习算法对风险进行分析和预测。
系统可以自动识别和分析不同的风险因素，并生成相关的报告和建议，帮助决策者更好地管理和控制风险。
案例二：医疗保健的疾病诊断在医疗保健领域，疾病诊断是医生面临的一项重要任务。
传统的疾病诊断需要医生凭借经验和专业知识进行判断，而人工智能技术的应用使得决策支持系统能够通过对大量病例数据的学习，辅助医生进行疾病诊断。
通过对患者的病症和检查结果进行分析，系统可以给出可能的疾病预测，并提供治疗建议，帮助医生做出更准确和及时的决策。
案例三：物流管理中的路径优化物流管理中的路径优化是一个复杂且具有挑战性的问题。
传统的物流路径规划往往需要依赖专业团队的知识和经验，并且容易受到各种约束和不确定性的影响。
而基于人工智能技术的决策支持系统，可以通过对大量历史数据和实时交通信息的分析，结合智能算法进行路径优化。
系统可以根据订单、交通拥堵情况、配送限制等因素，自动寻找最优路径，并为物流公司提供实时的配送计划和更新。
这些案例只是人工智能技术在决策支持系统中的应用的冰山一角。
随着人工智能技术的不断发展和创新，决策支持系统将在更多的领域发挥重要作用。
人工智能技术的应用不仅可以提高决策的科学性和准确性，还可以节省时间和资源成本，为决策者提供更全面和可靠的信息支持。
相信在未来，人工智能技术将继续为决策支持系统的应用提供更多的可能性。
智能决策支持系统介绍及案例
【注】：以《交通事故管理智能决策支持系统第设8页计/初共探15》页一文为例，作者：张晴，赵晶心，董德存。
案例研究 模型库设计
模型库
基本数学模型库
事故检测模型库
存放一些具有无针对 性的基本数学模型和 算法,如初等模型、 微分方程模型、图论 及网络分析模型以及 概率统计模型等,支 持其他模型库的运行。
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案例研究 知识库设计
知识库
事实库
事故描述事实库
存放“事故A为追尾事故”、“事 故B为货货相撞事故”等对事故现 象进行描述的事实。
处理策略事实库 存放对各种交通事故处理方案的 描述。
疏导策略事实库
存放对各种交通管理措施和诱导 策略的描述。
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规则库
实际上是事故描述 事实库与事故处理 和疏导策略事实库 的映射关系。它的 描述需要专家的经 验,是交通事故管 理智能决策支持系 统能否有效地对事 故管理决策进行支 持的关键。
感谢您的观看！
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统计分析来自各检测器 的数据。统计ADT(日交 通量)、AADT(年均日交 通量)、WADT(周均日交 通量)、MADT(月均日交 通 量 ) 、 PHF( 高 峰 小 时 系 数 ) 、 C( 道 路 通 行 能 力)、高峰时段等数据。
存储模型库模型和其 它数据分析工具对源 数据分析处理的结果: 交通流模型参数、 C1( 事 件 发 生后 道 路 通行能力)、RT(事件 响应时间)、CT(事件 清除时间)等。
自然语言处理系统
<#include studio.h> int i , j; select food where “she likes”; return i=banana; but she has banana yesterday; If(apple != yesterday’s food )
决策支持系统的功能及应用简单案例分析
决策支持系统的功能及应用酒店13-1班黄小娇201305002866决策支持系统是指将数据、管理模型和用户友好的软件集成在一起的、能够支持中高层和中层管理人员进行结构化和半结构化决策的信息系统。
其目的在于提高决策的效能，而不是效率。
随着电子商务系统的发展以及信息化程度的不断提高，在采购决策支持方面不断吸纳新的信息处理技术、提高决策的科学性和规范性，成为提高企业办事效率、促进经济发展的关键所在。
在现实生活中见到的如原材料供应商选择、合理库存量分析、物品运输最佳路径选择都是决策支持系统的具体运用。
在企业生产过程中，原材料采购是第一步，在整个生产过程中起着至关重要的作用，因此供应商的选择是材料采购成败的关键。
企业与供应商建立的是长期合作关系，优质的供应商可以保证企业生产的正常运行，还可以避免出现缺货、材料劣质、配送滞后等问题，为企业减少不必要的损失。
企业在制定采购需求后，经过分析确定采购标准，然后寻找商家进行洽谈，洽谈的内容或者说影响供应商选择的方面主要有：原材料、商家提供的配送服务、商家的信誉度等。
供应商选择决策支持系统就是将决策支持系统技术运用到企业对供应商的选择当中，从而能有效地对采购方进行辅助决策，提高决策的效率和准确性。
这个系统包括原材料市场调查、配送服务评析、信誉度调查三个模块。
通过原材料市场调查模块，企业管理者可以方便的了解到所需的原材料的市场现状，材料的性能，包括质量、价格、性价比等；通过配送服务评析可以对供应商的物流能力做出评判，运输量、运输能力、运输距离都应该纳入考虑范围，最后得出有利于自己的决策；通过信誉度调查，可以知道商家的信誉度，信誉度越高，口碑越好，就越适合进行合作，一个可靠的商家是可以进行长期合作的保证。
这个系统可以对供应商的相关数据进行科学分析，研究公司需求与市场供给的数量关系，运用对比分析方法揭示事物之间的关系及均衡性；根据供应商的生产经营情况和竞争情况对其可选性进行量化评测和科学分类，最终权衡利弊，得出最佳方案。
决策支持系统在企业管理中的应用案例
决策支持系统在企业管理中的应用案例引言：随着信息技术的飞速发展和企业管理日益复杂化，决策的质量和效率成为企业成功的关键。
决策支持系统是一种使用计算机技术和数据分析的工具，可帮助管理者在制定决策时提供准确的信息和精确的分析。
本文将通过介绍几个真实的案例，详细说明决策支持系统在企业管理中的应用。
案例一：供应链优化决策支持系统在制造业中的应用某汽车制造公司利用决策支持系统来优化供应链管理，提高运营效率。
该系统整合了公司内部和供应商的相关数据，实现信息共享和协同决策。
系统通过对订单数据进行分析，优化供应商的选择、订货量和库存水平，减少了库存积压和订单延误。
此外，该系统还利用模拟技术和预测分析，帮助公司预测销售趋势和变动，以便更好地调整生产计划和物流策略。
案例二：金融风险管理决策支持系统在银行业中的应用一家银行引入决策支持系统来帮助管理风险，并防范可能的金融危机。
该系统通过整合各部门的交易数据、市场数据和客户数据，建立了一个综合的风险分析模型。
系统可以对不同类型的风险进行评估和监控，如信用风险、市场风险和操作风险。
通过对数据进行实时分析和预警，银行可以更及时地发现潜在的风险和异常情况，并及时采取相应的措施来降低风险。
案例三：营销决策支持系统在零售业中的应用一家连锁超市使用决策支持系统来帮助制定营销策略，提高销售额和客户满意度。
该系统通过对销售数据、客户数据和市场数据进行分析，帮助超市识别潜在的销售机会、客户需求和市场趋势。
系统可以为超市提供个性化的定价策略、促销活动和产品组合推荐，以及预测销售额和市场份额。
通过优化营销决策，该超市实现了销售额的大幅增长和客户满意度的提升。
案例四：人力资源决策支持系统在人力资源管理中的应用一家跨国公司引入决策支持系统来优化人力资源管理，提高人员招聘和绩效管理的效果。
该系统整合了公司的人事信息、招聘数据和绩效评估数据，实现了人力资源的集中管理和智能决策。
系统可以帮助公司识别最适合的候选人，根据员工的绩效评估结果进行薪酬调整和晋升决策。
决策支持系统应用案例
广东国税局税务分析与决策支持系统应用案例——信息XXXX班XXX XXXXXXXXXXXX广东国税局采用菲奈特软件公司商业智能系统平台，共同打造广东国税的税务分析与决策支持系统。
同时，该系统将在广东省国税系统全面推广。
这不但是广东国税在“科技兴税”战略实施上的又一进步，同时也标志着菲奈特软件公司商业智能系统在税务行业的成功应用。
随着电子政务系统的发展以及税务信息化程度的不断提高，在税务决策支持方面不断吸纳新的信息处理技术、提高决策的科学性和规范性，成为提高行政办公效率、促进经济发展的关键所在。
广东省国税局自“科技兴税”战略实施以来，信息化工作在网络建设、设备配置、应用系统开发应用等方面已逐步得到完善；金税工程、统一征管软件、出口退税、公文管理、人事管理等应用系统都已推广应用多年，具备一定的应用规模和应用深度,并取得了较好的应用效果。
广东国税的业务系统在满足日常税收业务需求的同时也采集了大量的业务数据。
例如，每年采集2000多万份的申报数据和2000多万份的税票数据，其中出口专用税票数据达100多万份；1999-2000年全省共采集5000多万份的专用发票数据。
这些业务数据的背后隐含了十分丰富的信息和规律，也给税务信息化建设带来一些问题，主要体现在：业务数据分散在不同的应用系统中，数据共享度低且格式不统一；数据太多而信息太少；缺乏快速、高效、便捷的获取信息的工具；基层单位的管理手段日益先进，而上级管理机关却仍然停留在以汇报和检查为主的传统的管理模式上；上级管理部门没有或很少信息，上下级税务机关形成信息不对称等方面。
为进一步加强税务信息化建设，实现对税收业务和纳税人的纳税情况进行科学分析，为管理决策提供及时准确的信息，以进一步加强税收管理，加强业务监控，促进依法治税，广东省国税提出建设税务分析与决策支持系统。
该系统作为国家税务总局关于税务信息化“一个网络，一个平台，四个系统”的总体规划的重要组成部分，其目标在于通过建立规范统一、高度共享的综合性主题数据库，并在此基础上，建设一个能够对事物(如：税收收入)的规模、构成、分布、发展速度、平均水平、平衡程度等特征以及增长变化规律和发展趋势，以及事物之间(如：GDP与税收收入)的相关关系、强度及均衡性等问题进行分析的平台。
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2020/7/18
求A的最 大特征值
和其 对应的 特征向量
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单 位 化
权重 向量
W
12
(a)求和法(算术平均法)
• A的元素按列归一化 • 将归一化后的各列相加 • 将相加后的向量归一化
bij
aij aij
i
vi bij j
wi
vi vj
j
Hale Waihona Puke 2020/7/18精品课件
13
（b）方根法(几何平均法)
的程度。
2020/7/18
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18
度量相容性的指标为C.I. 一般情况下，若C.I.≤0.10，就可认为判断矩阵A'有相容性， 据此计算的W '是可以接受的，否则重新进行两两比较判断。
一致性检验：
C.I. max n
n 1
2020/7/18
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判断矩阵的维数n越大，判断的一致性将越差，为克服一致性判断指标 随n增大而明显增大的弊端，于是引入修正值R.I. ，见下表：
相对重要度及判断矩阵的最大特 征值的计算(单排序)
在应用层次分析法进行系统评价和决策时，需要知道Ai 关于H 的相对重要度，也就是Ai关于H 的权重
A W max W
2020/7/18
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由于判断矩阵A的最大特征值所对应的特征向量即为W，为此， 可先求出判断矩阵的最大特征值所对应的特征向量，再经过 归一化处理，即可求出Ai关于H的相对重要度
2020/7/18
标度
1 3 5 7 9 2，4，6，8 倒数
含义
两个要素相比，具有同样重要性 两个要素相比，前者比后者稍微重要 两个要素相比，前者比后者明显重要 两个要素相比，前者比后者强烈重要 两个要素相比，前者比后者极端重要 上述相邻判断的中间值 两个要素相比，后者比前者的重要性标度
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方案层：解决问题的方案。
• 分解法：目的
分目标(准则)
指标(子准则)
……
方案
• 解释结构模型化方法(ISM法)
2020/7/18
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层次结构往往用结构图形式表示，图中标明上一层次与 下一层次要素之间的联系。 如果上一层的每一要素与下一层次所有要素均有联系， 称为完全相关结构。 如果上一层每一要素都有各自独立的、完全不相同的下 层要素，称为完全独立性结构 由上述两种结构结合的混合结构
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层次分析模型
运用层次分析法进行决策的过程包括建立层次结构模型、构造判 断模型等内容。具体而言，层次分析法分析过程包括３步：
建立层次结构模型； 决定各层指标的权重，将同一层的指标与上一层中某个指标进行
两两成对比较，采用定性和定量标度其重要程度，构造出判断模 型，计算出各层指标的权重，并通过计算判断矩阵的一致性来验 证权重是否合理； 计算出待选方案的相对权重并排序，完成决策。
2020/7/18
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判断矩阵
判断矩阵是层次分析法的基本信息，也是计算各要素权重的 重要依据。
建立判断矩阵 A (aij )nn
aij wi / wj
假设在准则H下要素 A1 ,A2 ,,An 的权重分别为 w1 ,w2 ,,wn
即
w (w1 ,w2 ,,wn )T
2020/7/18
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n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
R.I. 0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49
R.I.是同阶平均随机一致性指标
2020/7/18
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20
C.R .作为衡量判断矩阵一致性的指标更为合理的 C.R.<0.1时，便认为判断矩阵具有满意的一致性
2020/7/18
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由于判断矩阵的三个性质中的前两个容易被满足，第三 个“一致性“则不易保证。如判断矩阵A被判断为A'有 偏差，则称A'为不相容判断矩阵，这时就有
A' W ' max W '
若矩阵A 完全相容，则有λmax=n ，否则λmax>n 这样就提示我们可以用λmax-n的关系来度量偏离相容性
2020/7/18
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求特征值：
max
j
( AW )i nWi
2020/7/18
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相容性（一致性）判断
根据矩阵理论，判断矩阵在满足上述一致性的条件下，
n阶矩阵具有唯一非零的、也是最大的特征值
，
其余特征值均为零。
max n
W 是矩阵A 的对应于特征值n 的特征向量。
AW nW
量尺度，称做判断尺度，其取值如表所示。
选择1—9之间的整数及其倒数作为 aij 取值的主要原因
是，它符合人们进行比较判断时的心理习惯 实验心理学表明，普通人在对一组事物的某种属性同时作
比较、并使判断基本保持一致时，所能够正确辨别的事物 最大个数在5～9 。
2020/7/18
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9
判断矩阵标度定义
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层次分析法的基本步骤
建立层次结构模型； 构造判断矩阵； 层次单排序及一致性检验； 层次总排序及一致性检验。
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4
建立层次结构模型
多级递阶结构一般可以分成三层，即目标层，准则层和方案层。
目标层：解决问题要想达到的目标。
准则层：针对目标，评价各方案时所考虑的各个子目标（因素 或准则），可以逐层细分。
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aij 表示以判断准则H 的角度考虑要素 Ai 对Aj 的相 对重要程度。
对于准则H，对下一层的n个要素 A1 , A2 ,, An
进行两两比较，来确定矩阵的元素值， aij满足：
aij 1 aij 1/ a ji aik akj aij
2020/7/18
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8
aij 的判断尺度
判断矩阵中的元素 aij 是表示两个要素的相对重要性的数
决策支持系统
案例
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层次分析模型的决策应用
层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP )是美 国运筹学家、匹兹堡大学萨第（T. L. Saaty）教授于 20 世纪 70 年代提出的一种系统分析方法，80年代初 引进我国，是一种定性与定量分析相结合的多目标属性 决策分析方法。
• A的元素按行相乘 • 开n次方 • 归一化
bij aij j
vi n bij
wi
vi vj
j
2020/7/18
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(c)特征根方法
AW max W
由正矩阵的Perron定理可知 max 存在且唯一，W的分量
均为正分量，可以用幂法求出 ma及x 相应的特征向量W。
该方法对AHP的发展在理论上有重要作用。