层次分析法的优点
如何用层次分析法选择供应商
班级：自动化物流1101B层次分析法（AHP）：层次分析法是美国运筹学家Saaty 在20世纪80 年代初创立的一种多目标、多准则的决策方法，它综合了定量分析和定性分析，将人的思维条理化、层次化，对决策方案优劣进行排序，具有实用性、系统性、简洁性的特点。
层次分析法的优点：（1）思路简单明了，将人们的思维数字化、系统化，便于接收并且容易计算；（2）所需要的定量数据信息较少，但对问题的本质、包含的因素及内在的关系能够进行清楚的分析；（3）把定性分析与定量分析有机的结合起来，对于解决多层次、多目标的大系统优化问题行之有效。
如何利用层次分析法选择供应商：（一）对供应商进行粗选。
以供应商的基本业务能力的最低要求作为供应商粗选的筛选条件，采用带阈值算法淘汰不达标的供应商。
即在对供应商进行评价时，当基本业务能力中某一级指标不符合规定的阈值时，即使其他末级指标都很好也被认为是不行的。
（二）构造供应链战略合作伙伴评价指标体系。
（1）鲜明时代性原则选择指标的设计一定要能够企业的发展环境，客观地反映供应商的信息集成能力和信息化水平。
（2）目的性原则衡量战略供应商的竞争力状况，选出适合企业供应链管理的供应商，建立战略合作伙伴关系，增强企业供应链的竞争实力。
（3）科学性原则战略供应商评价指标应准确地反映实际情况，有利于企业通过评价指标能公正、客观、全面地对战略供应商进行评价。
（4）系统全面性原则评价指标体系必须全面反映战略供应商企业目前的综合水平，并包括企业发展前景的各方面指标。
此外，还要考虑外部的经济环境、指标体系不仅要包括反映战略供应商实力的“硬”指标，还要包括反映战略供应商其他竞争优势的“软”指标。
（5）简洁性原则在供应商信息尽量充分的前提下，所选指标数目尽可能少，而且简洁明了，各指标之间不应该有强相关性，不应出现过多的信息包容和涵盖而使指标内容重叠。
（6）实效性原则实效性原则即效益性原则，评价指标体系的设计应考虑到能以最少的投入创造最大的产出、经济效益在评价指标体系中应处于重要的位置、这要求指标体系的设计要尽量简化，突出重点，从而使指标体系在实践中易于操作、切实可行。
大家都赞成层次分析法
大家都赞成层次分析法
优点:划分出句子的主干。
只能分析单句的句子成分(主谓宾定状补)，忽略了结构的层次性，如“年老的男人与女人留在后方”有两种意义，
中心词分析法无法分析出来，而层次分析法则可以。
成分分析法的缺点是，如果某个句子成分不是由词来充当，而是由短语来充当，如果短语内部的成分及其关系仍然用同一套线条来表示，则既杂乱无章，又层次不清。
如果为了避免杂乱而不用线条表示短语中的成分及其关系，则短语中的成分及其关系就无法显示。
在这里不能用层次分析法打出来，只能给你说明层次，你自己画出来。
第一层：主谓结构，主语是“大家”，谓语是“赞成”；第二层：谓语部分是动宾结构，“都赞成”又可分成动语“都”和宾语“赞成”；第三层：宾语是主谓结构，“大家”是主语，“赞成”是谓语。
整个句子是“主谓作宾句”，也就是宾语是一个主谓短语。
这不同于“兼语句”，这点要注意区分。
模糊综合评价法和层次分析法比较
模糊综合评价法和层次分析法比较在决策问题中，评价方法的选择对于得出准确的结论至关重要。
模糊综合评价法和层次分析法是两种常用的评价方法，它们各自有着不同的特点和适用范围。
本文将对这两种方法进行比较，并分析它们的优缺点及适用场景。
一、模糊综合评价法模糊综合评价法是一种基于模糊数学理论的决策方法。
它能够处理一些无法精确描述的决策问题，具有一定的模糊性。
模糊综合评价法的主要步骤包括：建立评价指标体系、建立模糊评价矩阵、确定模糊数的隶属度函数、计算权重系数、模糊综合评价以及结果分析。
模糊综合评价法的优点在于可以处理非常模糊的信息，对于具有一定主观性的问题有着较好的适应性。
其模糊矩阵可以对决策变量之间的关系进行直观表示，提高了决策的可理解性。
此外，模糊综合评价法还能够灵活地处理多个评价指标之间的关系，适用于复杂问题的决策。
然而，模糊综合评价法也存在一些缺点。
首先，模糊综合评价法在建立模糊矩阵时需要依赖专家的主观评价，其可靠性存在一定的局限性。
其次，在计算权重系数时，需要对每个指标的重要性进行模糊隶属度函数的设定，这可能会引入一定的主观偏差。
另外，由于模糊综合评价法对决策问题的要求较高，需要专业的知识和经验支持，所以在应用中需要慎重选择。
二、层次分析法层次分析法是一种将复杂问题分解为多个层次结构，并通过定量分析和专家判断来确定各个层次的权重的方法。
层次分析法的主要步骤包括：构建层次结构模型、确定判断矩阵、计算权重向量、一致性检验以及结果分析。
层次分析法的优点在于可以将复杂的决策问题分解为多个相对简单的子问题进行处理，提高了问题的可解性和可行性。
其通过定量化的方式确定各个层次的权重，减少了主观性的干扰。
此外，层次分析法具有较好的一致性检验方法，可以对决策结果的可靠性进行判断。
然而，层次分析法也存在一些不足之处。
首先，层次分析法在评价指标比较多或问题比较复杂时，计算量较大，耗时较长。
其次，层次分析法在构建判断矩阵和确定权重向量时，需要征求专家的意见和判断，其可靠性和准确性也受到专家主观因素的影响。
层次分析法的优缺点
层次分析法的优缺点1）优点（1）系统化的分析方法层次分析法通过把研究对象视作一个系统，依照目标分解、相互比较、加权综合的思维模式进行决策，成为了继统计分析、机理分析之后第三个发展起来的进行系统分析的重要工具。
系统化的思想在于各个因素对最终结果的影响是连续的，而在层次分析法中，最终的结果是由每一个层次的相对权重加权综合得到的，而且最终方案层对目标层的相对权重是经过量化的，非常的清晰和明确。
这种方法尤其适用对无明显结构特性的系统进行评价以及对多段时期、多个目标、多个准则等系统的评价。
（2）方便实用的决策方法层次分析法是将定性方法与定量方法有机地结合起来的评价方法，既不片面地追求高深的数学逻辑，又不单纯地注重主观行为、意识判断。
层次分析法通过建立较为复杂的多层次结构，从而使人们的思维过程系统化和数学化，以便于人们更容易接受。
而且通过同层次因素间的两两比较确定同层次元素相对于上一层次元素的相对权重后，能把多个目标、多个准则而且难以经过量化处理的决策问题转化为单目标多层次问题，然后进行较为简单的数学运算，得到各方案相对于总目标的相对权重，权重越高，越接近目标。
权重最高的方案即为最优方案。
运用层次分析法进行评价的整个过程简单明确，容易被使用者掌握。
（3）所需要的定量数据较少层次分析法相对于一般的定量方法而言，更加注重定性的判断和分析。
它所需要的数据主要来自于评价者对问题本质的理解和认识，来自于评价者的工作经验。
层次分析法模拟实际中人脑在决策过程中的思维模式，建立多层次结构，通过判断矩阵的构造，分析得出各方案对目标的相对权重。
利用这种分析模式，能够解决许多需要严格的数据支持的最优化方法所不能解决的实际问题。
2）缺点（1）定性成分多，主观因素占比例较大层次分析法在分析过程中，所利用的数据定性因素成分很大，例如判断矩阵的构造在很大程度上是依据专家的经验得到。
这就导致，在层次分析法的评价中，主观成分大，说服力小，不易令人信服。
模糊综合评价法和层次分析法比较
模糊综合评价法和层次分析法比较模糊综合评价法和层次分析法是两种常见的决策支持方法，它们在不同的领域和情境下被广泛应用。
本文将比较这两种方法，分析它们的优缺点以及适用范围。
一、模糊综合评价法模糊综合评价法是一种基于模糊数学理论的决策方法，通过对评价指标的模糊化处理，将不确定性因素引入决策过程中。
该方法的基本步骤包括问题建模、模糊化处理、建立模糊判断矩阵、确定权重和综合评价。
1. 优点- 能够处理决策过程中的不确定性和模糊性，适用于评价指标难以量化的情况；- 能够灵活地应对不同的问题，适用性广泛；- 算法相对简单，易于操作和理解；- 能够考虑到多个因素之间的相互影响，综合了多个评价指标，提高了决策的准确性。
2. 缺点- 对指标权重的确定比较主观，容易受到决策者的主观偏好影响；- 对评价指标的模糊化处理存在一定的主观性；- 结果的可解释性相对较差，不利于分析和决策结果的有效传达。
二、层次分析法层次分析法是一种基于分层结构的决策方法，通过构建层次结构模型，对决策问题进行分解和层次化处理，然后进行判断矩阵的构建和权重的确定，最后综合得出最优方案。
1. 优点- 相对客观可靠，能够减少主观因素对决策结果的影响；- 结果具有良好的可解释性和可比性；- 能够很好地反映各个评价指标之间的相对重要性；- 算法相对简单，易于操作。
2. 缺点- 只能处理定性指标的权重确定问题，对定量指标的处理能力有限；- 在处理复杂决策问题时，模型可能变得庞大和复杂，计算量增加；- 在处理有环结构的问题时，可能会导致矛盾结果。
三、比较与适用范围1. 比较- 评价指标处理：模糊综合评价法将评价指标进行模糊化处理，层次分析法将评价指标进行层次化处理；- 确定权重方法：模糊综合评价法基于决策者的主观偏好确定权重，层次分析法通过专家判断和数学方法确定权重。
2. 适用范围- 模糊综合评价法适用于评价指标难以量化、不确定性较高的问题；- 层次分析法适用于多个评价指标之间具有内在关系的问题。
层次分析法的优缺点
AHP即层次分析法,它是一种强有力的系统分析+运筹学方法，对多因素、多标准、多方案的综合评价及趋势预测相当有效.面对由“方案层+因素层+目标层”构成的递阶层次结构决策分析问题，给出了一整套处理方法与过程.AHP最大的优点是可以处理定性和定量相结合的问题，可以将决策者的主观判断与政策经验导入模型，并加以量化处理.AHP从本质上讲是一种科学的思维方式.其主要的特点是：
1）面对具有层次结构的整体问题综合评价，采取逐层分解，变为多哥单准则评价问题，在多个单准则评价的基础上进行综合；
2）为解决定性因素的处理及可比性问题，Saaty建议：以“重要性”（数学表现为权值）比较作为统一的处理格式.并将比较结果按重要程度以1至9级进行量化标度.
3）检验与调整比较链上的传递性，即检验一致性的可接受程度；
4）对汇集全部比较信息的矩阵集，使用线性代数理论与方法加以处理.挖掘出深层次的、实质性的综合信息作为决策支持.
局限性：
1）AHP方法也有致命的缺点，它只能在给定的策略中去选择最优的，而不能给出新的策略；
2）AHP方法中所用的指标体系需要有专家系统的支持，如果给出的指标不合理则得到的结果也就不准确；
3）AHP方法中进行多层比较的时候需要给出一致性比较，如果不满足一致性指标要求，则AHP方法方法就失去了作用；
4）AHP方法需要求矩阵的特征值，但是在AHP方法中一般用的是求平均值（可以算术、几何、协调平均）的方法来求特征值，这对于一些病态矩阵是有系统误差的。
模糊综合评价法和层次分析法比较
模糊综合评价法和层次分析法比较在实际决策中，为了对不同方案或者对象进行评价和比较，人们常常借助于一些评价方法来进行定量或者定性的分析。
其中，模糊综合评价法和层次分析法是常用的两种评价方法。
本文将对这两种方法进行比较，以便更好地了解它们的优点和适用范围。
一、模糊综合评价法模糊综合评价法是一种基于模糊数学的评价方法。
它通过对事物属性与评价等级之间的关系进行模糊化处理，进而建立模糊综合评价模型。
其基本步骤包括：1. 确定评价指标：选择合适的评价指标，以准确地描述待评价对象的特征。
2. 建立模糊数学模型：将评价指标与评价等级之间的关系进行模糊化处理，建立模糊综合评价模型。
3. 确定权重：通过专家打分或者层次分析等方法确定各个评价指标的权重，以反映其在整个评价体系中的重要程度。
4. 模糊计算：运用模糊数学的运算法则，将模糊的评价指标与权重进行计算，得出最终的评价结果。
模糊综合评价法的优点是能够对模糊的信息进行处理，既能考虑到各个评价指标的多样性，又能够充分利用专家经验和知识进行定量分析。
然而，模糊综合评价法也存在一些局限性，如对各个评价指标的选择和权重确定依赖于专家主观判断，因此结果可能会有一定的主观性。
二、层次分析法层次分析法是一种定性和定量相结合的评价方法。
它通过将复杂的决策问题层次化，将决策问题划分为若干个层次和因素，并建立层次结构，来进行评价和决策。
其基本步骤包括：1. 建立层次结构模型：将决策问题分解为若干个层次和因素，并构建层次结构模型。
2. 定义判断矩阵：由于评价指标之间往往存在复杂的相互关系，因此通过专家打分或者问卷调查等方式，建立判断矩阵，以便量化这些关系。
3. 计算权向量和一致性检验：对判断矩阵进行特征值计算，得出权向量，并进行一致性检验，以保证判断矩阵的一致性。
4. 计算评价结果：将判断矩阵中的权向量与各个评价因素的权重相乘，得出最终的评价结果。
层次分析法的优点是能够较全面地考虑到各个评价因素之间的相互关系，以及它们对最终结果的影响程度。
模糊综合评价法和层次分析法比较
模糊综合评价法和层次分析法比较在进行综合评价时，常用的方法有模糊综合评价法和层次分析法。
本文将对这两种方法进行比较，分析它们各自的优缺点和适用场景。
一、模糊综合评价法模糊综合评价法是基于模糊数学理论的一种评价方法，它主要用于处理评价对象模糊、不确定的情况。
模糊综合评价法具有以下特点：1. 灵活性：模糊综合评价法对于评价对象的要素和指标没有严格的限制，可以根据实际情况自由选择。
这使得模糊综合评价法适用于许多领域，如投资决策、环境评价等。
2. 可处理模糊性：模糊综合评价法通过引入隶属函数和模糊隶属度的概念，能够处理评价对象模糊、不确定的情况。
这使得该方法可以更好地反映实际情况，避免了传统评价方法的二值化问题。
3. 应用广泛：模糊综合评价法具有较强的实用性，在许多领域都有广泛应用。
例如，在环境评价中，可以用模糊综合评价法对环境影响进行综合评估，得出相对准确的评价结果。
然而，模糊综合评价法也存在一些不足之处：1. 依赖专家经验：模糊综合评价法需要专家对评价对象进行模糊隶属度的设置，这要求评价者具有丰富的经验和专业知识。
如果专家判断不准确或主观偏差大，可能会导致评价结果的不准确性。
2. 计算复杂度高：在模糊综合评价中，需要进行模糊数的运算和聚合，涉及到模糊矩阵的乘法、加法等操作，计算复杂度较高。
这使得该方法在大规模评估任务中可能效率不高。
二、层次分析法层次分析法是一种基于判断矩阵的定性和定量分析方法，它可以将复杂的评价问题分解成一系列层次结构，根据各层次指标的重要性进行逐层判断和计算，最终得出综合评价结果。
层次分析法具有如下特点：1. 结构化思维：层次分析法将评价问题分解为多个层次，有序地进行判断和权重计算，可以帮助评价者进行结构化思考，提高评价的准确性。
2. 明确权重计算：层次分析法通过对判断矩阵的计算，可以明确各个指标的权重，确保在评价过程中不会忽略主观性因素和重要性的偏差。
3. 计算简单：相对于模糊综合评价法，层次分析法的计算相对简单，只需要进行一系列的矩阵运算和加权计算，计算复杂度较低。
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层次分析法的优点
系统性——将对象视作系统，按照分解、比较、判断、综合的思维方式进行决策。
成为成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具；
实用性——定性与定量相结合，能处理许多用传统的最优化技术无法着手的实际问题，应用范围很广，同时，这种方法使得决策者与决策分析者能够相互沟通，决策者甚至可以直接应用它，这就增加了决策的有效性；
简洁性——计算简便，结果明确，具有中等文化程度的人即可以了解层次分析法的基本原理并掌握该法的基本步骤，容易被决策者了解和掌握。
便于决策者直接了解和掌握。
层次分析法的局限
囿旧——只能从原有的方案中优选一个出来，没有办法得出更好的新方案；
粗略——该法中的比较、判断以及结果的计算过程都是粗糙的，不适用于精度较高的问题。
；主观——从建立层次结构模型到给出成对比较矩阵，人主观因素对整个过程的影响很大，这就使得结果难以让所有的决策者接受。
当然采取专家群体判断的办法是克服这个缺点的一种途径。
层次分析法(AHP法) 是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。
该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数，利用权数求出各方案的优劣次序，比较有效地应用于那些难以用定量方法解决的课题。
层次分析法根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型，从而最终使问题归结为最低层(供决策的方案、措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。