数模学习:一,层次分析法

基本定位:

适用于解决评价,选择类问题(数值不确定,需要自己结合资料数据等自己填写)。

引入:

若要解决选择类的问题,打分的方式最为常用------即采用权重表:

|----------|------|-----|-----|----------|
| | 指标权重 | 选择1 | 选择2 | ........ |
| 指标1 | | | | |
| 指标2 | | | | |
| 指标3 | | | | |
| ........ | | | | |

各指标权重之和为1,各方案在某指标上的打分之和也应为1.

那么我们来看一道例题:

A想去旅游,在查阅网上攻略后,初步选择了苏杭,北戴河,桂林三地之一作为目标景点。

请你确定评价指标,形成评价体系来为小明同学选择最佳的方案:

评价类问题的入手思路:

1,我们评价的目标是什么?

2,我们为了达成这个目标,有哪几种方案?

3,评价的标准或者说指标是什么?

在本题中:

1,为A 找到最佳的景点。

2,三地。

3,答案常常需要根据题目的背景资料,常识,网上搜集的资料进行结合,筛选出最合适的指标

网上资料搜索推荐:

1,知网------引用论文,同时学习分析方法

2,https://search.chongbuluo.com/

那么假设现在已经找到了以下五个指标:

景色,花费,居住,饮食,交通;

列出权重表:

|----|------|----|-----|----|
| | 指标权重 | 苏杭 | 北戴河 | 桂林 |
| 景色 | | | | |
| 花费 | | | | |
| 居住 | | | | |
| 饮食 | | | | |
| 交通 | | | | |

那么剩下的就是找到各指标的权重大小:

问题------当分析多因素对于某一问题的影响大小时,单独分析某一个因素的影响可能会有失偏颇

解决方法:

采用分而治之的思想------要求被分析对象两两指标之间进行比较,根据最终的比较结果来推算权重

------这就是层次分析法的思想。

层次分析法的思想:

|---------|-----------------------|
| 标度 | 含义 |
| 1 | 表示两个因素相比,同等重要 |
| 3 | 表示两个因素相比,一个因素比另一个稍微重要 |
| 5 | 表示两因素相比,一个因素比另一个明显重要 |
| 7 | 表示两因素相比,一个因素比另一个强烈重要 |
| 9 | 表示两因素相比,一个因素比另一个极端重要 |
| 2,4,6,8 | 表示相邻判断之间的中值 |
| 倒数 | 若A比B标度为3,则B比A标度为1/3 |

|----|-----|-----|----|-----|-----|
| | 景色 | 花费 | 居住 | 饮食 | 交通 |
| 景色 | 1 | 1/2 | 4 | 3 | 3 |
| 花费 | 2 | 1 | 7 | 5 | 5 |
| 居住 | 1/4 | 1/7 | 1 | 1/2 | 1/3 |
| 饮食 | 1/3 | 1/5 | 2 | 1 | 1 |
| 交通 | 1/3 | 1/5 | 3 | 1 | 1 |

总结:

上面的表格为一个5 X 5 的矩阵,即为A,对应元素即为. 具有如下特点:

1,表示的是与指标j相比,指标i的重要程度。

2,满足(称该矩阵为正互反矩阵)

上述矩阵即为层次分析法中的判断矩阵

同样方法也能用判断矩阵得到各个方案对于某一因素的权重大小

PS:一个可能出现矛盾的地方:

例如:

苏杭 = A, 北戴河 = B,桂林 = C;

苏杭比北戴河景色好一点:A > B; 苏杭和桂林景色一样好:A = C;

北戴河比桂林景色好一点:B > C;

此种情况应如何解决?

首先引入一致矩阵的概念:

一致矩阵:

若所构造的判断矩阵满足,则称其为一致矩阵。

满足------各行(列)之间成倍数关系

我们在使用判断矩阵求权重之前,就必须对其进行一致性检验。

进行一致性检验的意义:

可能存在的问题:

例如:

设定苏杭 = A,北戴河 = B,桂林 = C;

苏杭比北戴河景色好一点:A > B; 苏杭和桂林景色一样好: A = C;

北戴河比桂林景色好一点: B > C;

此类题中出现了前后相矛盾的情况

故一致性检验的目的:为了检验我们构造的判断矩阵和一致矩阵是否有太大的区别

引理基础:

1,A为n阶矩阵,且r(A) = 1,则A有一个特征值tr(A),其余特征值均为0;

因为一致矩阵的各行成比例,故矩阵的秩一定为1,有一个特征值为n,其余特征值均为0;

2,n阶正互反矩阵A为一致矩阵时,当且仅当最大特征值 = n;

当n阶正互反矩阵A非一致时,一定满足最大特征值 > n;

判断矩阵越不一致,最大特征值与n相差越大;

一致性检验的步骤:

1,计算一致性指标CI;

2,查找对应的平均随机一致性指标RI:

用随机方法构造500个样本矩阵,并随机地从1~9及其倒数中抽取数字构造正互反矩阵,求得最大特征根的平均值D,并定义:

3,计算一致性比例CR:

若CR < 0.1,则可认为判断矩阵的一致性可以接受;否则需要对判断矩阵进行修正

判断矩阵怎么计算权重:

若我们所构造的判断矩阵已通过一致性检验。

法1(算术平均法):

|-----|-----|-----|----|
| 景色 | 苏杭 | 北戴河 | 桂林 |
| 苏杭 | 1 | 2 | 4 |
| 北戴河 | 1/2 | 1 | 2 |
| 桂林 | 1/4 | 1/2 | 1 |

注意:权重最终值一定要进行归一化处理。

苏杭 = 1 / (1 / 2 + 1 + 1/ 4)

北戴河 = 1/2 / ( 1 + 1 / 2 + 1 / 4)

桂林 = 1 / 4 / (1 +1 / 2 +1 / 4 )

形似的,对于存在着误差的判断矩阵,

进行相同处理,对于每一列的计算结果,其答案有可能均不相同,那么判断矩阵的计算结果即为n列结果的平均值。(算数平均法)

故按算术平均法计算权重步骤如下:

1,将判断矩阵进行归一化(每一个元素除以所在列的的和)

2,将归一化的各列相加(按行求和)

3,将相加后得到的向量中每一个指标除以总列数后,即可得到权重向量;

法二,特征值法求权重:(最常用)

一致矩阵有一个特征值n,其余特征值均为0,。另外,特征值为n时,对应的特征向量刚好为

又因为对于一致矩阵,1 / a1n = an1;,即特征向量即是一致矩阵的第一列。

若判断矩阵的一致性检验结果可以接受,那么就可以仿照一致矩阵的计算方法。

第一步:求出矩阵A的最大特征值及其对应的特征向量。

第二步:对求出的特征向量进行归一化处理后即可得到权重

对于最终结果的处理:

推荐使用EXCEL表格快速计算表格结果。

要点:通过F4锁定单元格进行相同运算。

层次分析法:

一,画出层次分析图

分析系统中个元素之间的关系,建立系统的递阶层次结构

(注意:若使用了层次分析法,那么层次分析图要放在建模论文中)

二,构造判断矩阵:

三,由判断矩阵计算被比较元素的相对权重,并进行一致性判断(检验通过才能使用权重):

三种方法:

1,算术平均法; 2,几何平均法; 3,特征值法;

推荐比赛时,三种方法都使用。

在结论时便可加上------"为了保证结果的稳健性,本文采用了三种方法计算权重。再根据得到的权重矩阵计算各方案的得分,并进行排序和综合分析。这样避免了采用单一方法产生的偏差,得到的结论更全面,更有效"

若一致性检验结果 > 0.1:尽量往一致性矩阵方向靠拢(各行各列均成倍数)

四,运用EXCEL 表格对计算数值,并将结果进行排序

层次分析法的局限性:

一,评价的决策层不能太多:

一是判断矩阵会与一致矩阵的差异很大;

二是平均随机一致性指标RI的表格中n最多是15;

二,若决策层中指标的数值已知,那么我们若再使用自己填写的判断矩阵,则会加大误差,所以此情况不能使用层次分析法。

模型拓展:

(1)决策层可以有多层,如子决策层,子子决策层.......

(2)一个决策可以只对应部分的方案,只需要在判断矩阵中将相应的方案权重设为0即可

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