层次分析法决策问题中的应用
AHP层次分析法应用
AHP层次分析法应用AHP（Analytic Hierarchy Process）层次分析法是由美国运筹学家、哈佛大学教授Thomas Saaty于20世纪70年代初提出的一种多准则决策分析方法。
它通过将问题分解成多个层次，采用对比判断的方法，对各个层次的因素进行评价和排序，最终得到最优决策方案。
AHP方法广泛应用于各个领域，包括经济、管理、工程、环境、医疗等领域。
AHP方法的核心思想就是将复杂的决策问题分解成多个层次，从而更加系统和全面地进行评价和决策。
AHP方法包括以下几个基本步骤：1.建立层次结构：首先，需要明确决策问题，并将其分解成多个层次。
通常，AHP方法包括目标层、准则层和方案层。
目标层是最高层，表示决策的目标或价值观。
准则层是中间层，表示决策目标的具体指标或要素。
方案层是最底层，表示各种决策方案或选择。
2.构建判断矩阵：接下来，需要构建每个层次之间的比较矩阵。
比较矩阵是指根据专家对两个因素之间相对重要性的判断，构建的一个方阵。
判断矩阵的元素表示两个因素之间的相对重要程度，采用1-9的尺度进行比较。
具体而言，1表示两个因素具有相同的重要性，9表示一个因素比另一个因素重要程度非常高。
3.计算权重：通过计算各层次之间的比较矩阵，可以得到每个因素的权重。
具体地，通过计算比较矩阵的特征向量（对应最大特征值的特征向量），将其标准化后即可得到每个因素的权重。
4.一致性检验：为了保证判断矩阵的可信度和稳定性，需要进行一致性检验。
一致性检验使用一致性指标CI和一致性比率CR来评估比较矩阵的一致性程度。
一般来说，当CR值小于0.1时，认为比较矩阵是可接受的。
5.评估和选择最优方案：通过比较各个方案的权重，可以得到最优决策方案。
最优决策方案通常是根据权重最大的方案来确定的。
AHP方法的应用范围非常广泛。
在经济中，可以应用于公司战略决策、投资决策、供应链管理等领域。
在管理中，可以应用于人才选拔、绩效评估、决策问题分析等方面。
层次分析法的应用实例
层次分析法的应用实例层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种运用于多准则决策问题的定性和定量分析方法。
通过将决策问题分解为多个层次，从而使决策问题的结构更加清晰，更容易理解和处理。
下面将介绍几个AHP方法的应用实例。
1.项目选择在项目选择过程中，可能存在多个关键因素需要权衡。
通过应用AHP，可以将项目选择问题分解为几个层次，例如项目目标、资源投入、风险等等。
然后为每个层次的因素确定权重，从而帮助决策者更加客观地评估不同项目的优劣，并做出最佳选择。
2.供应商评估当公司需要选择供应商时，往往需要考虑多个方面的因素，例如价格、质量、交货时间等等。
通过使用AHP，可以将供应商评估问题分解为不同的准则和子准则，然后为每个准则和子准则赋予合适的权重，最终确定出最佳供应商。
3.市场调研在市场调研过程中，可能涉及到多个调研指标和因素。
通过应用AHP，可以将市场调研问题分解为几个层次，例如调研目标、调研方法、数据可靠性等等。
然后为每个层次的因素确定权重，从而辅助决策者选择最适合的市场调研方法和指标。
4.产品设计在产品设计过程中，需要考虑多个因素，例如功能、性能、成本等等。
通过使用AHP，可以将产品设计问题分解为不同的准则和子准则，然后为每个准则和子准则赋予合适的权重，从而帮助设计团队确定出最佳的产品设计方案。
5.企业战略规划在企业战略规划中，需要综合考虑多个战略选项的优劣。
通过应用AHP，可以将战略规划问题分解为不同的层次和因素，例如市场前景、竞争环境、技术能力等等。
然后为每个层次的因素确定权重，从而辅助决策者选择最佳的战略规划方案。
综上所述，层次分析法在多准则决策问题的应用非常广泛。
通过将决策问题分解为多个层次，然后根据不同层次的因素确定权重，能够帮助决策者更加客观地评估不同方案的优劣，并做出最佳选择。
这种方法在项目选择、供应商评估、市场调研、产品设计和企业战略规划等领域都有重要的应用。
层次分析法在决策中的应用
数学在决策中的应用———层次分析法学习应用数学后，我结合海运学院的相关专业，寻找数学应用的相关领域时，被利用数学进行决策的层次分析法吸引住了,现在将所学习到的和所想到的做了总结，并将我学习层次分析法的心得分享一下。
首先简单的介绍一下层次分析法，层次分析法（Analytic Hierarchy Process,简称AHP ）是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。
该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初，在为美国国防部研究”根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时,应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法[1]。
层次分析法是一种定性与定量相结合、系统化的决策方法。
它将决策者的主观判断与实践经验导入模型，并进行量化处理，体现了决策中分析、判断、综合的基本特征。
该方法首先将复杂问题按支配关系分层，然后两两比较每层各因素的相对重要性，最后确定各个因素相对重要性的顺序，按顺序做出决策.层次分析法的具体方法和步骤如下。
[2] 1． 建立层次结构模型通过深入分析实际问题，将问题分解成三个层级，即目标层、准则层（要素层）和方案层 ，同一层次的因素对上层因素有影响,同时又支配下层因素。
目标层是最高层,通常只有 1 个因素，最下层通常为方案措施，要素层可以不止一层,当要素过多时( 譬如多于 9 个) ,可以进一步分解出子要素层，并建立关联，见图1。
2。
构造判断(成对比较）矩阵从第二层开始，把同一层级的因素用成对比较法和一定比较尺度构造判断矩阵 A ，直到最后一层。
jiji ijnn ija aaaA1,0,)(=>=⨯，其中i ，j=(1，2，3，……，n)矩阵 A 中，aij 表示因素 i 与因素 j 对上一层因素的重要性之比，aij 表示因素j 与因素i 的重要性之比，且aij= 1 / aji 。
层次分析法在旅游综合决策中的应用我的
层次分析法在旅游综合决策中的应用摘要：层次分析法是一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法，将决策者的经验判断给予量化，对目标(因素)结构复杂而且缺乏必要的数据情况下，采用此方法较为实用，是常用的一种系统分析方法。
本文通过一个旅游问题的实例来说明其在分析决策中的应用，这种分析的方法可以推而广之，解决其他决策问题，是决策应用的通行思路。
关键词：层次分析法旅游决策一：背景在日常生活中，我们会遇到许多决策问题。
例如选择旅游景点，选择升学志愿，选择职业，选择科研课题等等。
人们在决策时，要考虑涉及到经济、社会、人文等方方面面的因素：选择旅游景点经常会考虑景色、费用和居住、饮食、交通等条件是否舒适和方便；要选择升学志愿，必然要考虑到你本人的兴趣爱好、学习基础、专业前途以及收费标准等因素；选择职业一般依据工作环境、工资待遇、发展前途、住房条件等因素；选择科研课题一般依据课题的可行性、应用价值、理论价值、被培养人才等因素。
当我们面临各种各样的方案，在对这些因素作比较、判断、评价、决策时，常常无法量化这些因素的重要性、影响力或者优先程度，人的主观选择会起到作用，因此，应用常规的数学方法解决这一问题带来本质上的困难。
美国运筹学家托马斯·沙旦(T.L.Saaty)等人在20 世纪70 年代提出了一种能有效处理这类问题的实用方法，即层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）。
层次分析法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。
过去研究自然和社会现象主要有机理分析法和统计分析法两种方法，前者用经典的数学工具分析现象的因果关系，后者以随机数学为工具，通过大量的观察数据寻求统计规律。
近年发展的系统分析是又一种方法，而层次分析法是系统分析的数学工具之一，它把一个复杂问题分解成组成因素，并按支配关系形成层次结构，然后应用两两比较的方法确定决策方案的相对重要性。
由于层次分析法在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，目前，层次分析法在经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗、环境保护、冲突求解及决策预报等领域得到了广泛的应用。
层次分析法的原理及应用
层次分析法的原理及应用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种定量分析方法，用于解决决策问题，其原理主要基于层次结构和逐级比较的思想。
AHP通过将决策问题分解为多个层次，设立目标层、准则层和方案层，并通过对层次中各元素进行两两比较和权重计算，从而得出最优方案。
AHP的基本原理如下：1.定义层次结构：将复杂的决策问题分解为目标、准则和方案三个层次。
目标是最终要达到的结果，准则是达到目标所需要满足的条件，方案是实现准则的具体行动或选择。
2.建立判断矩阵：通过两两比较的方式，将每个准则和方案与其他准则和方案进行比较，得出相对重要性的判断矩阵。
在比较过程中，根据专家判断，使用1到9的尺度进行评分。
例如，如果A相对于B很重要，则评分为9，如果A和B相等重要，则评分为13.计算权重：根据判断矩阵，通过特征向量法或特征值法计算每个准则和方案的权重。
特征向量法是将判断矩阵的每一列的平均值作为权重，特征值法是通过计算判断矩阵的最大特征值和特征向量得到权重。
4.一致性检验：通过计算判断矩阵的一致性比率和一致性指标，判断专家意见的一致性。
一致性比率越接近0，说明意见越一致，一致性指标小于0.1时才认为专家意见具有可接受的一致性。
5.综合评价：根据权重和准则的得分，计算每个方案的综合得分，从而选择出最优方案。
1.投资决策：在投资决策中，可以将投资目标、收益预期、风险、投资周期等因素作为准则，不同投资方案作为方案，通过层次分析法计算出最优投资方案。
2.供应商选择：在供应链管理中，可以将供货能力、产品质量、价格等因素作为准则，不同供应商作为方案，通过层次分析法评估供应商的综合能力，选择最合适的供应商。
3.项目评估：在项目管理中，可以将项目目标、成本、资源需求等因素作为准则，不同项目方案作为方案，通过层次分析法评估项目的可行性和优劣。
4.策略制定：在战略管理中，可以将市场需求、竞争优势、组织能力等因素作为准则，不同战略方案作为方案，通过层次分析法制定最佳战略。
层次分析法经典案例
层次分析法经典案例层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是一种常用的多准则决策方法，被广泛应用于企业管理、工程项目评估、市场调研等领域。
本文将通过一个经典案例，介绍层次分析法的基本原理和应用过程。
一、案例背景某企业计划购买新设备，以提升生产效率和质量。
然而，在众多可选设备中，如何选择最适合企业发展的设备成为了业主面临的难题。
为了解决这一问题，业主决定应用层次分析法进行设备选择。
二、层次分析法基本原理层次分析法基于一个重要思想，即将复杂的决策问题拆解为具有层次结构的多个因素，并通过层次化的比较和综合分析，最终得出决策结果。
1. 构建层次结构首先，我们需要将决策问题划分为不同的层次，并构建层次结构。
在这个案例中，可以将设备选择问题划分为三个层次：目标层、准则层和备选方案层。
目标层代表企业的最终目标，即实现高效生产；准则层包括影响设备选择的各种准则，如设备价格、性能指标、售后服务等；备选方案层包括具体的设备选项。
2. 建立判断矩阵接下来，我们需要对不同层次的因素进行两两比较，建立判断矩阵。
通过专家主观判断，给出两个因素之间的相对重要性，采用1-9的尺度，其中1代表两者具有相同重要性，9代表一个因素相对于另一个因素极端重要。
比如，在准则层中，设备性能指标对设备价格的重要性为6。
3. 计算权重向量利用判断矩阵，我们可以计算出每个层次的权重向量。
通过对判断矩阵进行归一化处理，可获得各因素的权重。
权重向量表示了各因素对当前决策的贡献程度，可作为后续分析的依据。
例如，计算准则层中各因素的权重向量。
4. 一致性检验为了保证判断矩阵的合理性，我们需要进行一致性检验。
通过计算一致性指标和一致性比率，评估判断矩阵是否存在较大的一致性问题。
若一致性比率超过一定阈值，需要检查和修正判断矩阵。
5. 优先级排序最后，结合各层次的权重，我们可以进行优先级排序，得出对不同备选方案的排序结果。
根据排序结果，我们可以选择最合适的备选方案。
层次分析法在林业生产决策中的运用
林业现代化建设中应用了许多新型的技术和方法，林业的生产决策对该行业未来的发展有着直接影响，林业需要加强对着方面的重视，将层次分析法应用到林业生产决策中，可以对森林发展过程中的各方面内容进行有效分析，可以将森林的生态效益、经济效益和社会效益充分发挥出来，保证林业产业结构的科学合理。
在应用层次分析法的过程中，需要对制约林业发展的因素进行了解，通过各项数据的合理分析，为林业的生产发展提供有效对策。
林业生产决策的制定，需要对林业的各方面情况进行清楚了解和掌握，要对决策的可行性、科学性进行分析和论证。
层次分析法在林业生产建设中比较常用，是一项有效的管理方法。
可以对抽象的问题进行分层剖析，与其他管理方法相比，可以提高结果的准确性和高效性，该技术的有效应用可以为林业的生产决策提供重要的参考依据，有利于林业生产各项工作的有效开展。
一、层次分析法层次分析法（AHP ）是由美国的运筹学家萨蒂于20世纪70年代提出来的，又称多层次分析法，主要优势在于能够把不容易量化的多因素复杂问题通过分层、量化得出最优的决策方案，对林业生产决策有着重要的意义和运用价值。
在层次分析法的具体运用时，首先要构建一个层次结构模型，把具体问题系统化并找出关联因素再根据相关的因素分成三层，从上而下，最高层为目标层、第二层为指标参数层、第三层为方案层；然后要构造一个判断矩阵，判断矩阵是表述下层中每个关联因素对直接上层的影响程度，也就是权重。
一般利用两个因素的重要性比较，所有结果就是判断矩阵。
并且要通过计算对判断矩阵的随机一致性（CR ）进行比较，当CR<0.1时合格，如果大于则要进行修正至小于。
最后根据层次总排序从上往下进行层次结构权重解析，计算每一层的每一个因素关于总目标的权重向量，诸多方案中最优方案对应的就是最大向量值。
二、层次分析法在林业生产决策中的应用根据层析分析的特征，在林业生产决中，实践运用时我们要根据具体的项目找出关联因素，构建合理的层次模型；然后构造合理的项目判断矩阵；最后通过准确计算得出最优方案或者最好选择。
层次分析决策法
层次分析决策法1. 简介层次分析决策法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种多目标决策技术，1970年由美国运筹学家Thomas L. Saaty提出。
这个方法可以帮助决策者将复杂的问题分解成一系列的层次结构，通过比较和判断，确定各个层次元素之间的权重，最终进行综合评价和决策。
AHP方法的特点是能够考虑到多个因素之间的相对重要性，并量化这些因素的权重。
它不仅可以用于个人决策，还可以应用于团队决策、组织管理、项目评估等方面。
2. AHP方法的步骤AHP方法主要包含以下几个步骤：2.1 建立层次结构首先，需要将问题分解成一个个层次结构。
层次结构可以由目标、准则、子准则等组成，具体根据问题的复杂程度而定。
2.2 构造判断矩阵判断矩阵是一个正互反矩阵，用于比较和判断各个层次元素之间的相对重要性。
通过两两比较，决策者可以根据专业知识和经验，给出相对权重的判断。
在构造判断矩阵时，通常使用1-9的尺度，表示两个元素之间的重要程度。
1表示两个元素之间的重要程度相同，9表示一个元素相对于另一个元素非常重要。
2.3 计算权重和一致性检验利用判断矩阵，可以计算出各个层次元素的权重。
首先，对判断矩阵进行归一化处理，得到归一化判断矩阵。
然后，通过对归一化矩阵的列向量求和，得到各个层次元素的权重。
为了检验判断矩阵的一致性，需要计算一致性指标CI（Consistency Index）。
如果CI的值接近于0，则认为判断矩阵的一致性较好；如果CI的值过大，则需要进行调整。
2.4 综合评价和决策根据各层次元素的权重，可以进行综合评价和决策。
比如，可以计算出各个方案的综合得分，选择得分最高的方案作为最优决策。
3. AHP方法的应用AHP方法可以应用于各种决策问题，例如：•项目选择与评估：通过比较和判断各个方案的重要性，选择最适合的项目进行投资。
•组织管理：根据组织的目标和准则，确定各个层次的重要程度，并进行决策和评估。
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浅析层次分析法在多目标决策问题中的应用周欣欣[摘要]层次分析法是一种解决多目标决策问题很实用的方法。
该方法能够解决多因素复杂系统的决策问题，有效地综合测度决策者的判断。
本文先介绍了层次分析法的基本原理以及运用层次分析法分析问题时的基本步骤，然后运用层次分析法成功地解决了一个多目标决策问题，进一步证明了层次分析法的可行性和实用性。
[关键词]层次分析法；决策；一致性[Abstract] AHP is a very practical method to solve multi-objective decision problems. This method can solve decision problems in multi-factor and complex system, and integrate the judge of decision-maker effectively. This paper describes the basic principle of AHP and the basic steps to solve decision problems at first, and then using AHP resolved a multi-objective decision problem successfully, evidenced the feasibility and practicality of AHP.[Key words]AHP; decision; consistency1 引言层次分析法（analytic hierarchy process,AHP）是Saaty教授于1971年提出的一种系统分析方法。
1982年11月，在我国召开的能源、资源、环境学术会议上，美国Nezhed教授首次向我国学者介绍了层次分析法，层次分析法的理论研究和实际应用从此在我国得到了迅速展开[1]。
该方法是一种综合定性与定量分析的多属性决策方法，能够模拟人的决策思维过程，解决多因素复杂系统特别是难以定量描述的社会系统的决策问题，有效地分析目标准则体系层次间的非序列关系，有效地综合测度决策者的判断和比较。
随着层次分析法应用范围的扩大，它的理论也得到了发展并逐步完善。
2 层次分析法的基本原理层次分析法是处理有限个方案的多目标决策问题时常用的也是最重要的方法之一。
它是以层级架构来组织决策元素，进而融入专家与实际参与决策者的意见，帮助决策者作评估判断的思维方法。
它的基本思想是把复杂问题分解为若干层次，即把决策问题按总目标、子目标、评价标准直至具体措施的顺序分解为不同层次的结构，最后在低层次通过两两比较得出各因素相对上一层的权重，并逐层进行，最后利用加权求和方法综合排序，以求出各方案对总目标的权重，权重最大者为最优方案[2]。
3 运用层次分析法的基本步骤运用层次分析法分析问题大体要经过以下五个步骤。
（1）建立层次结构模型首先将所包含的因素分组，每一组作为一个层次。
按照最高层、若干中间层和最低层的形式排列起来。
对于决策问题，通常将其划分为由目标层、准则层和方案层所构成的层次结构模型。
最高层表示解决问题的目的，即应用层次分析法所要达到的目标；中间层表示采用某种措施或政策来实现预定目标所涉及的中间环节；最低层表示解决问题的措施或政策。
然后，用连线标明上一层因素与下一层因素之间的关系。
这种关系分为完全层次关系和不完全层次关系。
（2）构造判断矩阵任何系统分析都以一定的信息为基础。
层次分析法的信息基础主要是人们对每一层次各因素的相对重要性给出人工判断，这些判断用矩阵表示。
判断矩阵表示针对上一层次某因素而言，本层次与之有关的各因素之间的相对重要性。
（3）层次单排序及其一致性检验根据判断矩阵计算对于上一层某因素而言，本层次与之有联系的因素的重要性次序的比值，即为层次单排序。
它是本层次所有因素相对上一层次而言的重要性进行排序的基础。
层次单排序可以归结为计算判断矩阵的特征值和特征向量的问题。
为了检验矩阵的一致性，需要计算它的一致性指标CI。
CI越大，矩阵的一致性越差。
判断矩阵的一致性指标CI与同阶平均随机一致性的指标RI之比称为判断CR 时，认为层次单排序的结果有满意矩阵的随机一致性比例，记为CR。
当0.1的一致性；否则，需要调整判断矩阵各元素的取值。
（4）层次总排序利用同一层次中所有层次单排序的结果，就可以计算针对上一层次而言本层次所有因素重要性的权值，即为层次总排序。
由于此次总排序过程是从最高层到最底层逐层进行的，而最高层是总目标，所以层次总排序也是计算某一层次各因素相对最高层的相对重要性的排序权值。
（5）层次总排序的一致性检验这一步也是从高层到低层逐层进行的。
如果某一层次若干因素对于上一层次某一因素的单排序一致性指标为iCI ，相应的平均随机一致性指标为iRI 。
则该层次总排序的随机一致性比例为11miii mi ii w CICR w RI===∑∑同样地，当0.1CR <时，认为层次总排序结果具有满意的一致性；否则需要调整判断矩阵各元素的取值。
4 实例研究在这里用层次分析法来解决一个多目标决策问题。
某公司的领导岗位需要增配一名领导者，现在甲、乙、丙三位候选人可供选择。
选择的原则是合理兼顾以下几个方面：思想品德、工作成绩、组织能力、文化程度和身体状况。
先要综合评价甲、乙、丙三位候选人，以便选出领导者的最佳人选。
4.1 建立层次结构模型领导者思想品德工作成绩组织能力文化程度身体状况甲乙目标层准则层方案层4.2 构造判断矩阵该公司的相关领导通过调查三位候选人的条件所得到的判断矩阵如下：（1）判断矩阵A-C，即相对于总目标而言，各准则层之间相对重要性的比较。
表1判断矩阵A-C（2）判断矩阵C1-P，即相对于思想品德准则而言，各方案之间相对重要性的比较。
表2 判断矩阵C1-P（3）判断矩阵C2-P，即相对于工作成绩准则而言，各方案之间相对重要性的比较。
表3 判断矩阵C2-P（4）判断矩阵C3-P，即相对于组织能力准则而言，各方案之间相对重要性的比较。
表4 判断矩阵C 3-P（5）判断矩阵C 4-P ，即相对于文化程度准则而言，各方案之间相对重要性的比较。
表5 判断矩阵C 4-P（6）判断矩阵C 5-P ，即相对于身体状况准则而言，各方案之间相对重要性的比较。
表6 判断矩阵C 5-P4.3 层次单排序及其一致性检验用matlab 软件分别计算判断矩阵A-C 、C 1-P 、C 2-P 、C 3-P 、C 4-P 和C 5-P 的最大特征值及其对应特征向量，并进行一致性检验，结果如下：判断矩阵A-C ： T w )0842.0,2689.0,1240.0,3626.0,1603.0(= 0474.0=CIRI =1.1200 1.0043.0<=CR判断矩阵C 1-P ： T w )1634.0,2970.0,5396.0(= 0046.0=CI RI = 0.58001.00079.0<=CR判断矩阵C 2-P ： T w )1958.0,3108.0,4934.0(= 0268.0=CI RI = 0.58001.00462.0<=CR判断矩阵C 3-P ： T w )1397.0,5278.0,3325.0(= 0268.0=CI RI =0.58001.00462.0<=CR判断矩阵C 4-P ： T w )5396.0,2970.0,1634.0(= 0046.0=CI RI =0.58001.00079.0<=CR判断矩阵C 5-P ： T w )6250.0,1365.0,2385.0(= 0018.0=CI RI = 0.58001.00158.0<=CR经检验，层次单排序具有满意的一致性4.4 层次总排序表7 层次总排序计算结果4.5 层次总排序的一致性检验1.00152.05151<==∑∑==i ii i iiRIw CIw CR可见层次总排序具有满意的一致性。
计算结果表明，为选出领导者的最佳人选，可供选择的候选人的优先次序为：甲，权重为0.3707；乙，权重为0.3171；丙，权重为0.3122。
该公司可根据上述排序结果进行决策。
决策的结果是甲为领导者的最佳人选。
5 结论层次分析法作为一种有用的决策工具，具有明显的优点，如实用性、简洁性和系统性等。
正如许多正在发展的理论和方法一样，层次分析法在应用上具有一定得局限性。
首先，层次分析法得出的结果是粗略的安排排序，不适用于有较高定量要求的决策问题；其次，由于层次分析法所要求的定量信息比较少，层次的结构和判断矩阵构成的主观随意性比较大，所以，若将其与其它定量模型结合起来，效果会更好。
参考文献:[1] 谭跃进编.定量分析方法.北京:中国人民大学出版社,2002[2] 张桂喜,马立平编.预测与决策理论.北京:首都经济贸易大学工业出版社,2006[3] 孙建军,成颖编.定量分析方法(第二版).南京:南京大学出版社,2005[4] 林齐宁编.决策分析.北京:北京邮电大学出版社,2003[5] 胡先富.层次分析法在课堂教学质量评价中的应用[J].湖北成人教育学院学报,2008,(02)[6]徐俊,刘娜.层次分析法的基本思想与实际应用[J].情报探索,2008,(12)[7]曹民振,房好帅,刘瑛等.层次分析法在农业决策方案优选中的应用[J].科技信息,2008,(10)[8]黄俊,付湘,柯志波.层次分析法在城市防洪工程方案选择中的应用[J].水利与建筑工程学报,2007,(01)[9] 葛虹.运用层次分析法进行择业选择[J].统计教育,2005,(10)[10] 张志强,陈东秀.AHP在建设用地项目选址中的应用[J].数理统计与管理,2001,(02)[11] T.L.Saaty.The Analytic Hierarchy Process,New York,McGraw-Hill Inc,1980。