AHP(层次分析法)示例说明

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1、AHP（层次分析法）示例阐明(The Analgtic Hierarachy Process-AHP)一. AHP预备知识为了更好地理解AHP，需要准备某些矩阵方面的知识，如下知识都可以从线性代数中找到。1.1 特性根与特性向量设为n阶方阵，若存在常数和非零n维向量，使得 (1)则称，是矩阵A的特性根（或特性值），非零向量是矩阵A有关特性根的特性向量。1.2 特性根的求法由(1)得，这是一种n元一次线性齐次方程组，该方程组如果有非零解，则其充足必要条件为：系数行列式为零，即 (2)称(2)式为矩阵A的特性方程，它是一种一元n次方程，由线性代数基本定理知，该方程有且只有n个根。1.3 重量模型设

2、为n个物体，重量分别是。但是，我们并不懂得物体的重量，只知两两之间重量比的比值：设准则C为比较重量，问题是：已知，在准则C下对元素排序，也就是按其重量大小排序已知。对于如下三个特性：（1） （2） （3）显然满足（1）与（2），但是，（3）式一般不被满足（由于记录或构造这样完整的数据很难），满足（1）、（2）的矩阵A为正互反矩阵；满足（1）、（2）并且（3）也成立时的矩阵A称为一致性判断矩阵。问题是：已知判断矩阵A，在准则C下对n个物体排序。即按重量大小排序。如果，是，是重量的精确值，此时（3）式必然成立，即A是一致性判断矩阵。令则带入计算，。显见n是方阵A的特性根，g是A的与相应的特性向量；

3、事实上此时不难验证：n是方阵A=(aij)的最大特性根，其他n-1个特性根全为零，而g是A的与最大特性根n相应的特性向量。（证明见附录）g的n个分量是物体的相对重量，因此，可按此对排序。如果对矩阵A有一种小的扰动，即不再是真实重量的比值，这时显然A不满足一致性条件，此时A的最大特性根不再是n；因扰动很小，自然离n不远，这时相应的特性向量虽然不会是n个物体的真实重量，但是，变动也不会太大。我们设想：如果扰动不大，则离n就不远，此时相应的特性向量与差不多，如果不变化g的各分量的大小顺序，则同样给出n个物体按重量大小的真实排序。这样，对不满足一致性的正互反矩阵，我们求其最大特性根，再求与相应的特性向

4、量g，则可按g对n个物体按重量大小排序。但是，这一番理论有几种疑点：当A不满足一致性时，A尚有无最大正的特性根；既使A有最大特性根，那么，这个最大特性根相应的特性向量的所有分量能否还是正数（重量不也许为负数）？这两个问题可以用矩阵代数中PerroFrobineus定理回答。Perro-Frobineus定理：正矩阵存在重数为1重的正特性根，其他特性根的模均不不小于这个正特性根，该正特性根相应的特性向量可以所有由正分量构成，经“归一化”解决后该特性向量是惟一的。（证明见itac的ecmp平台文档库中Proof_Of_PF_Theorem.pdf）Perron定理明白地告诉我们，对正互反矩阵A，既

5、使它不满足一致性，也一定存在最大正的实特性根，它相应的特性向量的各个分量都可以是正数，并且“归一化”后是惟一的。但是，我们能否按这个“归一化”后是惟一的特性向量对n个物体按重量大小排序呢？或说这个“归一化”后的特性向量与否会变化扰动前的一致性矩阵A的最大特性根=n相应的特性向量的各分量间大小的排序呢？这个问题太难了，人们简直难于正面明确地回答，而只能给出一种并不是十分令人满意的简接回答。那就是对判断矩阵的一致性满意限度进行检查：我们说过，由于对A不大的扰动，最大特性根离n不应太远，因此一致性检查自然与n有关。我们可以证明：只要A的一致性不被满足，那么A的最大特性根一定比n大，即n0。（对于正互

6、反矩阵最大特性根随扰动的变大而变大的证明没有找到，忘补充）令 显然，我们但愿尽量小；但是，小到什么限度，才干使与n相应的特性向量“归一化”后各分量大小顺序不被破坏呢？这仍是一种非常非常困难的问题，可以说，人们难以正面回答这个问题。为此，AHP发明者Saaty给出了平均一致性检查值。我们反复1000次，对随机判断矩阵A的最大特性根进行计算后求取算术平均值得到如下平均随机一致性检查指标如下：阶数123456789101112131415R.I.000.520.891.121.261.361.411.461.491.521.541.561.581.59 令当时，觉得判断矩阵A的一致性是可以被接受的。

7、亦即当时，就是说，当给定的判断矩阵的一致性指标C.I.不超过平均随机一致性指标R.I.的0.1倍时，觉得判断矩阵的一致性是可以被接受的。言外之意：此时的A的相应的特性向量“归一化”后，能给出n个物体按重量大小的真实排序。明显看出这个回答不是正面的，也有些令人难以置信。但是，这已是目前为止最佳的回答了，这也是AHP理论上不够严谨的问题。但是，从应用角度讲，当C.R.0.1时，AHP不再合用，这时，只能回头考虑，变更递阶层次构造，或对判断矩阵A重新赋值。二. AHP基本环节用AHP解决问题，有四个环节：1. 建立问题的递阶层次构造；2. 构造两两比较判断矩阵；3. 由判断矩阵计算被比较元素相对权重

8、；4. 计算各层元素组合权重，并进行一致性检查。下面通过一种应用实例阐明AHP的每个环节的实行。例：某闹市区一商场附近交通拥挤。目的G：改善该街区交通环境。有三种方案可供选择：修天桥或修高架桥；：修地道；：商场搬迁。选择方案的准则有5个：通车能力；：以便市民；：改造费用；：安全性；：市容美观。决策环节：A. 建立问题的递阶层次构造：2. 准则层3. 方案层1. 目的层：通车能力：以便市民：改造费用：安全性：市容美观方案方案方案最高层：目的层G：变化交通环境递阶层次构造中，每一层的每一种元素均是下一层中每个元素的准则。B. 构造两两比较判断矩阵构造判断矩阵，在单准则下分别构造，即在G下对，构造判

9、断矩阵；分别在下对构造判断矩阵。在单一准则下，如何具体构造两两比较判断矩阵呢？即如何具体拟定比值呢？在AHP中比较常用的是1-9比例标度法。有关1-9比例标度法的阐明:n个元素，两两比较其重要性共要比较次。第i个元素与第j个元素重要性之比为。通过使用标度比重，拟定，一下是标度值：1 表达与重量相似，或重要性相似；3 表达比稍重；5 表达比明显重；7 表达比强烈重；9 表达比极端重；数2、4、6、8则为上述判断的中值。两两比较两个元素的重要性，总是在某种准则（准则层比较是以总目的G为准则，方案层比较，分别以准则层中各元素为准则）下进行的。至于为什么取1-9比例标度，而不取别的，是由于人们直觉最多

10、只能判断出9个级别的差别，再细的差别，人的直觉是辨别不出来的，而两两比较判断矩阵是领域专家靠感觉去辨别和构造的。从理论上讲，用1-15比例标度也未尝不可，只是人的直觉辨别不出。对n个物体，两两比较其重要性得判断矩阵，显然满足：，合计个判断，因此A是正的互反矩阵，且对角线上元素为1，这样的n阶矩阵可表达为上三角或下三角矩阵。但A的元素一般不具有传递性，即:这是由事物的复杂性和人的结识的局限性导致的。如果式：成立，则称A是一致性矩阵。从判断矩阵A出发到导出元素在某种准则C下按重要性大小的排序，矩阵A的一致性起着至关重要的作用。按着19比例标度的上述阐明，具体构造应用举例的六个准则下的两两比较判断矩

11、阵分别为：G通车以便费用安全市容通车 13535以便 1/31313费用 1/51/311/33安全 1/31313市容 1/51/31/31/31通车能力以便天桥 115天桥 135地道 115地道 1/312搬迁 1/51/51搬迁 1/51/21费用安全天桥 147天桥 11/21/3地道 1/414地道 211搬迁 1/71/41搬迁 311市容天桥 11/21/3地道 211搬迁 311C. 由判断矩阵计算被比较元素相对权重对给出的共6个正互反矩阵，分别求:（1）（2）与相应的特性向量并归一化得排序相对权重向量（3）每个矩阵求后，都要进行一致性检查。例如以作准则的判断矩阵为：因阶数低

12、，可直接求出最大特性根。由于A是一致的，知=3，其他的特性根均为0。下面来验证这一点： 再例如以准则的判断矩阵为：显然A不满足一致性，由于。 由于A浮现一种小的扰动而不满足一致性，此时不能再有=3，而是3。这时，一般用迭代算法（乘幂法）求解出与相应的特性向量，有关乘幂法可百度一下。D. 计算各层元素组合权重，并进行一致性检查（1）设准则层元素C相对于总目的G的排序权重向量为： （本例中m=5）（2）方案层各方案A对准则层各元素j的排序向量为： （本例中n=3，m=5）令 (m=5)则方案层的n(n=3)个方案相对于总目的的组合权重向量为：最后得到的就是方案A、B、C在总目的G下的排序向量。（3

13、）对于递阶层次组合判断的一致性检查我们要逐级计算，设得到准则层针对目的层的计算成果为：，方案层针对目的层的相应指标为：本例中m=5，则（为什么使用加法）上面和分别是方案层针对准则层的第i个准则下判断矩阵的一致性指标和平均随机一致性指标。当时，觉得递阶层次在2层水平上整个判断有满意的一致性。附录：有关（n是方阵A=(aij)的最大特性根，其他n-1个特性根全为零，而g是A的与最大特性根n相应的特性向量）的证明：证明1：对于一致性正互反举证：很容易看出，每行成比例，因此矩阵的秩=1，非零特性根有1个。并且I aii ，因此n =I=证明2：设两两比较相对重量的精确测度为：则特性方程，有一重实根及n1重0根。证明： 故为一重特性根，为n1重特性根。