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决策支持系统案例


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
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(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
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(b)方根法(几何平均法)
的程度。
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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
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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
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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
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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)
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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。
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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

w (w1 ,w2 ,,wn )T
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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
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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
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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
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求特征值:
max
j
( AW )i nWi
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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 。
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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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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
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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
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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
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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。
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