ahp决策分析法

ahp决策分析法（精选8篇）

ahp决策分析法 篇1

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AHP决策分析法

美国运筹学家A.L.Saaty于本世纪70年代提出的层次分析法（Analytical Hierar-chy Process，简称AHP方法)，是一种定性与定量相结合的决策分析方法。它是一种将决策者对复杂系统的决策思维过程模型化、数量化的过程。应用这种方法，决策者通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素，在各因素之间进行简单的比较和计算，就可以得出不同方案的权重，为最佳方案的选择提供依据。这种方法的特点是：

（1)思路简单明瞭，它将决策者的思维过程条理化、数量化，便于计算，容易被人们所接受。

（2)所需要的定量数据较少，但对问题的本质，包含的因素及其内在关系分析得清楚。

（3)可用于复杂的非结构化的问题，以及多目标、多准则、多时段等各种类型问题的决策分析，具有较广泛的实用性。

第一节 AHP决策分析法的原理、步骤与计算方法

一、基本原理

层次分析法的基本原理可以用以下的简单事例分析来说明。假设有n个物体A1，A2，…，An，它们的重量分别记为W1，W2，…，Wn。现将每个物体的重量两两进行比较如下：

若以矩阵来表示各物体的这种相互重量关系，即 房地产E网

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l（1)式中，A称为判断矩阵。若取重量向量W=[W1，W2，…，Wn]T，则有：

AW=n·W（2)

这就是说，W是判断矩阵A的特征向量，n是A的一个特征值。事实上，根据线性代数知识，我们不难证明，n是矩阵A的唯一非零的，也是最大的特征值，而W为其所对应的特征向量。

上述事实提示我们，如果有一组物体，需要知道它们的重量，而又没有衡器，那么我们就可以通过两两比较它们的相互重量，得出每对物体重量比的判断，从而构成判断矩阵；然后通过求解判断矩阵的最大特征值λmax和它所对应的特征向量，就可以得出这一组物体的相对重量。根据这一思路，在地理科学研究中，对于一些无法测量的因素，只要引入合理的标度，我们也可以用这种方法来度量各因素之间的相对重要性，从而为有关决策提供依据。上述思路就是层次分析法的基本原理。

二、基本步骤

层次分析方法的基本过程，大体可以分为如下六个基本步骤：

（1)明确问题。即弄清问题的范围，所包含的因素，各因素之间的关系等，以便尽量掌握充分的信息。

（2)建立层次结构。在这一个步骤中，要求将问题所含的因素进行分组，把每一组作为一个层次，按照最高层（目标层)、若干中间层（准则层)以及最低层（措施层)的形式排列起来。这种层次结构常用结构图来表示（见图6-1)，图中要标明上下层元素之间的关系。如果某一个元素与下一层的所有元素均有联系，则称这个元素与下一层次存在有完全层次的关系；如果某一个元素只与下一层的部分元素有联系，则称这个元素与下一层次存在有不完全层次关系。层次之间可以建立子层次，子层次从属于主层次中的某一个元素，它的元素与下一层的元素有联系，但不形成独立层次。

（3)构造判断矩阵。这一个步骤是层次分析法的一个关键步骤。判断矩阵表示针对上一层次中的某元素而言，评定该层次中各有关元素相对重要性的状况，其形式如下：

其中，bij表示对于Ak而言，元素Bi对Bj的相对重要性的判断值。bij一般取1，3，5，7，9等5个等级标度，其意义为：1表示Bi与Bj同等重要；3表示Bi较Bj重要一房地产E网

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点；5表示Bi较Bj重要得多；7表示Bi较Bj更重要；9表示Bi较Bj极端重要。而2，4，6，8表示相邻判断的中值，当5个等级不够用时，可以使用这几个数值。

显然，对于任何判断矩阵都应满足

因此，在构造判断矩阵时，只需写出上三角（或下三角)部分即可。一般而言，判断矩阵的数值是根据数据资料、专家意见和分析者的认识，加以平衡后给出的。衡量判断矩阵质量的标准是矩阵中的判断是否具有一致性。如果判断矩阵存在关系：

则称它具有完全一致性。但是，因客观事物的复杂性和人们认识上的多样性，可能会产生片面性，因此要求每一个判断矩阵都有完全的一致性显然是不可能的，特别是因素多、规模大的问题更是如此。为了考察层次分析法得到的结果是否基本合理，需要对判断矩阵进行一致性检验。

（4)层次单排序。层次单排序的目的是对于上层次中的某元素而言，确定本层次与之有联系的元素重要性次序的权重值。它是本层次所有元素对上一层次而言的重要性排序的基础。

层次单排序的任务可以归结为计算判断矩阵的特征根和特征向量问题，即对于判断矩阵B，计算满足：

BW=λ

max

W（5)

max的特征根和特征向量。（5)式中，λmax为B的最大特征根，W为对应于λ规化特征向量，W的分量Wi就是对应元素单排序的权重值。

max的正通过前面的分析，我们知道，当判断矩阵B具有完全一致性时，λ=n。但是，在一般情况下是不可能的。为了检验判断矩阵的一致性，需要计算它的一致性指标：

（6)式中，当CI=0时，判断矩阵具有完全一致性；反之，CI愈大，则判断矩阵的一致性就愈差。房地产E网

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为了检验判断矩阵是否具有令人满意的一致性，则需要将CI与平均随机一致性指标RI（见表6-1)进行比较。一般而言，1或2阶判断矩阵总是具有完全一致性的。对于2阶以上的判断矩阵，其一致性指标CI与同阶的平均随机一致性指标RI之比，称为判断矩阵的随机一致性比例，记为CR。一般地，当

时，我们就认为判断矩阵具有令人满意的一致性；否则，当CR≥0.1时，就需要调整判断矩阵，直到满意为止。

表6-1平均随机一致性指标

（5)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的本层次所有元素的重要性权重值，这就称为层次总排序。层次总排序需要从上到下逐层顺序进行。对于最高层，其层次单排序就是其总排序。若上一层次所有元素A1，A2，…，Am的层次总排序已经完成，得到的权重值分别为a1，a2，…，am与aj对应的本层次元素B1，B2，…，Bn的

那么，得到的层次总排序见表6-2。

表6-2 层次总排序表

显然，房地产E网

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即层次总排序为归一化的正规向量。

（6)一致性检验。为了评价层次总排序的计算结果的一致性，类似于层次单排序，也需要进行一致性检验。为此，需要分别计算下列指标：

在（9)式中，CI为层次总排序的一致性指标，CIj为与aj对应的B层次中判断矩阵的一致性指标；在（10)式中，RI为层次总排序的随机一致性指标，RIj为与aj对应的B层次中判断矩阵的随机一致性指标；在（11)式中，CR为层次总排序的随机一致性比例。

同样，当CR＜0.10时，则认为层次总排序的计算结果具有令人满意的一致性；否则，就需要对本层次的各判断矩阵进行调整，从而使层次总排序具有令人满意的一致性。

三、计算方法

通过前面的介绍，我们知道，在层次分析方法中，最根本的计算任务是求解判断矩阵的最大特征根及其所对应的特征向量。这些问题当然可以用线性代数知识去求解，并且能够利用计算机求得任意高精度的结果。但事实上，在层次分析法中，判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量的计算，并不需要追求太高的精度。这是因为判断矩阵本身就是将定性问题定量化的结果，允许存在一定的误差范围。因此，我们常常用如下的两种近似算法求解判断矩阵的最大特征根及其所对应的特征向量。

（一)方根法

这一方法的计算步骤如下：

（1)计算判断矩阵每一行元素的乘积

（2)计算Mi的n次方根 房地产E网

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则W=[W1，W2，…，Wn]T即为所求的特征向量。（4)计算最大特征根

（12)式中，（AW)i表示向量AW的第i个分量。（二)和积法

这一方法的计算步骤如下：（1)将判断矩阵每一列归一化：

（2)对按列归一化的判断矩阵，再按行求和：

则：W=[W1，W2，…，Wn]T即为所求的特征向量。

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（4)计算最大特征根：

（19）式中，（AW）i同样表示向量AW中的第i个分量。

第二节 AHP决策分析实例

一、兰州市主导产业决策分析

地处甘肃省中部、黄河上游的兰州市，是甘肃省的省会，全省政治、经济、文化、医疗卫生、教育和科技中心。兰州经济的发展，无疑在全省、乃至全国占有着十分重要的地位。在改革开放深入发展的今天，如何抓住时机，发挥地区优势，促进兰州经济的全面发展，是摆在省、市各级领导面前的一项急待解决的重大决策问题。为了解决这一问题，必须以市场为导向，结合本市的自然、经济、社会和技术条件，综合各种有利和不利因素，选择一批能发挥地区优势，具有较高效益的主导产业，从而带动全市经济的腾飞。下面，我们用层次分析方法，对兰州市主导产业的选择问题作一些初步分析，以供决策者参考。

（一)模型层次结构

1.目标层（A)：选择带动兰州市经济全面发展的主导产业。2.准则层（C)包括如下三个方面：

（1)C1：市场需求（包括市场需求现状和远景市场潜力)。（2)C2：效益准则（这里主要考虑产业的经济效益)。（3)C3：发挥地区优势，合理利用资源。3.对象层（P)包括如下14个产业：（1)P1：能源工业（2)P2：交通运输业（3)P3：冶金工业（4)P4：化工工业 房地产E网

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（5)P5：纺织工业（6)P6：建材工业（7)P7：建筑业（8)P8：机械工业（9)P9：食品加工业（10)P10：邮电通讯业（11)P11：电器、电子工业（12)P12：农业（13)P13：旅游业（14)P14：饮食服务

上述目标层、准则层及对象层中各元素所构成的层次结构关系，如图6-2所示。

（二)计算过程

1.构造判断矩阵，进行层次单排序。根据上述模型结构，在专家咨询的基础上，我们构造了A—C判断矩阵、C—P判断矩阵，并进行了层次单排序计算，其结果分别如下：

A—C判断矩阵：

λmax=3.038 CI=0.019 RI=0.58 CR=0.0328＜0.10 C1—P判断矩阵、C2—P判断矩阵、C3—P判断矩阵、分别见122页和123页。2.层总排序，一致性检验根据以上层次单排序的结果，经过计算，可得对象层（P)的层次总排序（见表6-3)。房地产E网

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（三)基本结论

综合上述计算过程，可以得出如下两点基本结论：

（1)从C层的排序结果来看，兰州市主导产业选择的准则应该是，首先考虑产业的效益（主要是经济效益)；其次考虑市场需求和远景市场潜力；第三考虑发挥地区优势和资源合理利用问题。

λmax=15.65 CI=0.127RI=1.58CR=0.0804＜0.10

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λmax=15.94 CI=0.149RI=1.58CR=0.0943＜0.10

λmax=15.64 CI=0.126 RI=1.58 CR=0.0797＜0.10 表6-3 对象层（P)的层次总排序

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（2)从P层总排序的结果来看，兰州市主导产业选择的优先顺序应该是：P（能1源工业)＞P2（交通运输业)＞P4（化工工业)＞P3（冶金工业)＞P5（纺织工业)＞P7（建筑业)＞P11（电器、电子工业)＞P8（机械工业)＞P12（农业)＞P6（建材工业)＞P10（邮电通讯业)＞P13（旅游业)＞P14（饮食服务业)＞P9（食品加工业)。

二、晋陕蒙三角地区综合开发治理战略决策分析

晋陕蒙三角地区包括山西省的河曲、保德、偏关和兴县，陕西省的神木、府谷和榆林县，内蒙古自治区的伊金霍洛旗、东胜市、准格尔旗、清水河县和达拉特旗，共12个县（市、旗)。

本区自然环境恶劣，水资源缺乏，水土流失及风沙危害严重，农、林、牧业都不发达。但是，本区的煤炭资源十分丰富，拥有我国和世界上罕见的特大煤田，探明储量共计2576亿吨。为了给本区综合开发治理决策提供依据，倪建华等曾运用AHP决策分析法，按总目标、战略目标、发展战略、制约因素和方针措施等五个层次，分析了它们之间的相互联系与相互制约关系，计算出了各层的相对权重，从而得出了这些因素对实现总目标的影响或重要程度，为制定切实可行的方针措施以克服不利因素提供了必要的依据。以下，我们将这一研究成果作一些简单的介绍。

（一)模型结构

1.总目标和战略目标总目标是晋陕蒙接壤地区的综合开发治理；战略目标：根据本地区的自然、经济和社会条件，我们归纳出下面三个战略目标：

O1：煤炭开发；O2：发展农林牧生产；O3：改善生态环境，力争达到良性循环。2.发展战略根据本区特点，开发治理的战略重点是能源、粮食、副食、水土保持、沙化治理等方面，为此我们提出以下十个发展战略：

C1：发展统配煤矿； C2：发展地方、乡镇煤矿； C3：发展电力工业； C4：发展重工业、化工工业； C5：发展地方工业、乡镇企业； C6：发展粮食生产； C7：建设肉蛋奶基地； C8：建设果品蔬菜基地； C9：水土保持； 房地产E网

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C10：沙漠化治理。

3.制约因素晋陕蒙三角地区虽然有不少有利条件，但也有许多不利因素，这对实现总目标必然会产生很大影响，我们归纳了八个方面的制约因素：

S1：运输能力低下； S2：资金严重不足；

S3：人才、技术力量（包括技术工人，工程技术人员，科研人员，教员等)缺乏； S4：水资源不足；

S5：水土流失严重，风沙危害大； S6：粮食及农副畜产品供应紧张； S7：地方乡镇经济不发达； S8：厂矿建设要占用大部分良田。

4.方针措施为了克服不利因素，保证总目标实现，可以有如下十九项方针措施： P1：引入国外资金，引进技术； P2：国家投资； P3：地方集资；

P4：当地现有水资源开发节流，合理使用； P5：引黄河水； P6：开发地下水； P7：种草种树，发展畜牧； P8：加强农田基建，提高单产；

P9：对可能污染环境的厂矿，提前采取措施； P10：各省内自行解决人才、技术问题； P11：从全国调入人才，引进技术； P12：本地区自行解决人才、技术问题； P13：各省内解决农副畜产品供应问题； 房地产E网

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P14：地方解决粮食供应； P15：省内解决粮食供应； P16：从全国调入粮食；

P17：改善公路运输条件，新建公路； P18：修建铁路；

P19：对重点工矿，加强水保工作及沙化治理。

根据上述分析，可以得出晋陕蒙三角地区综合开发治理战略决策模型的层次结构，如图9-3所示。

（二)模型计算结果

根据图6-3所示的层次结构，通过构造AHP判断矩阵（共构造了23个判断矩阵)、层次单排序、层次总排序及一致性检验等步骤，得到了如下几个方面的计算结果：

（1)计算出3个战略目标O，O2，O3的相对权重。

1（2)计算出发展战略C1，C2，……，C10对每个战略目标的相对权重，并用O1、O2、O3的权重对发展战略的相对权重加权后相加，可得出各发展战略的组合权重，它们表示各发展战略对实现总目标的重要程度。

（3)计算出每个制约因素S，S2，……，S8对每个发展战略的相对权重，并用发展战略C1，C2，……，C10的组合权重对制约因素的相对权重加权后相加，可得出各制约因素的组合权重，它们表示各制约因素对实现总目标的制约程度。

1（4)计算出各方针措施P，P2，……，P10对每个制约因素的相对权重，并用各制约因素的组合权重对方针措施的相对权重加权后相加，即可得出各方针措施的组合权重。它们表示各方针措施对实现总目标的重要程度。权重越大越重要。因此在实现总目标的过程中，应该首先考虑实施那些权重较大的方针措施。

1上述计算结果分别见表6-

4、表6-5和表6-6。

表6-4 战略目标和发展战略权重 房地产E网

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（三)结果分析与结论 1.结果分析

（1)从战略目标来看，要实现晋陕蒙三角地区综合开发与治理，首先要发挥本地区煤炭资源的优势，其权重为0.595。但不容忽视的是，必须采取开发与治理并重的总方针，边开发边治理，以开发促治理，从计算结果看，O3的权重为0.276，其重要程度排在第二位。当然，农林牧生产也应得到相应的重视，其权重为0.128。（2)从发展战略上来讲，首先应发展统配煤矿，其权重为0.151；地方乡镇煤矿的发展

表6-5 发展战略和制约因素的权重 房地产E网

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表6-6 制约因素和方针措施的权重

也占有重要地位，其权重为0.139；水土保持和粮食生产的权重分别为0.134和0.133，处在第三位和第四位，从它们权重的数值可看出与发展采煤业相差不多，可见它们对实现总目标的重要性。沙漠化治理与建设肉蛋奶基地也应放在重要的位置上，其权重分别为0.129和0.114；建设果品和蔬菜基地的权重为0.108。另外，发展电力工业与发展地方工业乡镇企业的权重分别为0.039和0.032。从计算结果可以看出，发展重化工业的权重为0.022，在10个发展战略中其权重的大小处在最后一位，即本区重化工业的发展对于总目标的实现作用不大，也即本区由于自然条件的影响和某些因素的限制不宜大量发展重化工业。

（3)从制约因素来看，本区资金短缺这一制约因素的影响最为严重，其权重为0.36；其次，水资源不足对总目标的制约程度也十分严重，其权重为0.234。另外，粮食和农副产品供应问题、水土流失、风沙危害以及运输能力的不足，也对总目标的实现有较为严重的制约，其权重分别为0.106，0.093，0.084。人才技术缺乏、地方经济不发达、厂矿占地过多的权重依次为0.053，0.040，0.029。房地产E网

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（4)从方针措施来说，通过各种渠道解决资金不足的矛盾是最为重要的，包括国家投资、地方集资，其权重分别为0.242和0.119。由于本区干旱少雨，地表径流少，且中小型水库很快就会被泥沙淤满，因此要想开发本区的煤炭资源，从长远观点来讲必须从黄河提水、引水，引、提黄河水解决本区能源基地建设问题的权重为0.117，其次本区交通运输问题也是急待解决的矛盾。目前整个地区除了北同宁（武)苛（岚)支线相接的神（池)河（曲)支线（全长158公里)已修至阴塔（长65公里)以外，没有一条铁路线，因此修建铁路就成为本区能源基地建设的当务之急，其权重为0.063，本区大力开采地下水和水资源的开源节流工作可能还有一定的潜力，其权重为0.059。还有，就是本区的农田基本建设工作，其权重为0.052。

2.结论

综合上述分析结果，可以得到如下基本结论：

ahp决策分析法 篇2

目标企业选择指标体系的构建应以并购企业的需要为中心，这是选择目标企业的根本原则。目标企业选择应从企业发展战略出发，依据企业并购动机、目标企业差异及可融合性、市场需求状况、财务状况等进行分析。在前人研究的基础上，本文结合并购实务，构建我国企业并购中目标企业评价指标体系如下：

1. 根据并购企业发展战略选择目标企业。应考虑目标企业能否增强并购企业的核心能力以及行业相关性、目标企业的规模大小等。

2. 并购企业和目标企业的差异及可融合性，主要包括并购企业和目标企业的文化、管理以及人事上的互补性及可融合性。

3. 目标企业的财务状况，主要包括资产负债状况、现金流量状况与盈利水平等。

4. 目标企业产品市场需求状况，包括产品质量、产品销售量、市场占有率、市场分布状况、产品生命周期所处的阶段和产品市场的进入障碍等。

5. 目标企业技术状况及技术进步潜力，主要包括目标企业的设备与技术状况、产品研究开发能力等。

从上述目标企业评价指标体系看，影响目标企业选择的因素众多，既有财务状况、市场状况等可以定量的因素，同时又存在着许多难以定量的因素，如企业技术状况、企业文化、管理者及职工素质等。因而，目标企业的选择决策需要一种能够将决策者的经验判断给予量化、将定性和定量分析相结合并对决策对象进行优劣排序和筛选的多目标决策分析方法。层次分析法正是解决这一问题的有效方法。

二、利用AHP选择目标企业

层次分析法(AHP)是美国运筹学家T.L.Saaty教授于上世纪70年代初期提出的一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法。这种方法将决策者的经验判断予以量化，在目标因素结构复杂且缺乏必要数据的情况下使用更为方便，是对一些较为复杂、较为模糊的问题做出决策的简易方法。因而，AHP是选择并购目标企业的有效方法之一。

运用AHP建立模型，大体上可按下面三个步骤进行： (1) 在确定决策的目标后，对影响目标决策的因素进行分类，建立递阶层次结构模型; (2) 比较同一层次中各因素关于上一层次的同一个因素的相对重要性，构造出各层次中的所有判断矩阵，并进行一致性检验; (3) 层次总排序，进行决策。

三、案例分析

××食品公司为实现企业战略发展目标，决定以并购的方式加快扩张，在进行了目标企业初选后，认为有三家目标企业比较适合：C1食品厂、C2食品厂、C3食品厂。

现在运用AHP从以上三家候选目标中选择最合适的目标企业。具体操作流程如下：

1. 根据上述并购中目标企业选择评价体系，设计层次结构图。

层次结构图共分为三层：目标层、准则层和方案层。在本案例中，目标层为最佳并购目标企业(A);准则层为做出决策所依据的主要判断因素，主要包括战略一致性(B1)、财务状况(B2)、产品市场状况(B3)、可融合性(B4)及技术状况与潜力(B5)五个因素;方案层是三家潜在的目标企业。一般来说，每一层的因素不超过9个，因为因素过多会给两两比较判断带来困难。

2. 两两比较，建立判断矩阵，进行一致性检验。

根据上述层次结构图，××食品公司负责并购项目的经理将潜在目标企业及本企业相关信息一并发送到各位专家手中。专家数量不应过少，一般应在10位以上。××食品公司请了15位专家，根据本文建立的目标企业选择的层次分析模型，按照1～9标度方法(如表1所示)对准则层因素进行重要性排序;并就每一因素在各目标企业之间两两比较，评定优劣顺序值，构造判断矩阵。根据判断矩阵，计算各指标各企业的优劣顺序大小值，最后通过一致性检验。在进行一致性检验时需要查表2获得RI值。

首先，评价准则层因素，即哪一个准则比较重要。将15位专家判断矩阵进行整理，求其平均值，得到的判断矩阵如表3所示。

通过准则层指标的分析，可得各评价指标的权重系数，见表3末列重要性排序值，且CR=0.089 9<0.1，通过一致性检

验，表明在企业并购目标综合评价中，按重要性不同排序的结果为：战略一致性、技术状况与潜力、财务状况、可融合性、产品市场状况。

其次，进一步评价三个潜在目标企业在不同指标下的优劣顺序，按六个指标分别构建判断矩阵，并计算出每个指标下三个企业排列的优劣顺序。同上，将15专家判断矩阵进行整理，求其平均值，结果如下：

(1)关于战略一致性，三个企业的优劣排序，如表4ㄢ

(2)关于财务状况，三个企业的优劣排序，如表5ㄢ

(3)关于产品市场状况，三个企业的优劣排序，如表6ㄢ

(4)关于并购企业与目标企业的可融合性情况，三个企业的优劣排序，如表7ㄢ

(5)关于目标企业的技术状况与发展潜力，三个企业的优劣排序，如表8ㄢ

3. 层次总排序，进行决策。

根据上述评定结果，通过一致性检验后，采用加权平均法，将准则层中指标重要性评价排序值看作总评价指标权重系数，将三个企业各指标的优劣顺序值看作变量，求得总评价排序值，见表9ㄢ

从综合评价结果可知，C2食品厂的综合评价最好，获评价值0.488 1，高于C1食品厂(0.270 5)和C3食品厂(0.241 4)。因此，C2食品厂是最佳并购目标。

通过××食品公司目标企业选择决策过程可以看出，AHP是企业并购目标选择决策的有效工具，结合了定性分析与定量分析，保证了决策的科学性。另外，AHP使用简便，只要决策者根据1～9级标度法评价两两因素之间的关系，建立判断矩阵，利用数学软件MATLAB7.0，即可进行重要性、优劣排序及一致性检验，便利而快捷。因而，AHP在并购中目标企业选择的决策方面具有较好的应用前景，值得在并购实务中推广。

参考文献

[1].肖翔.企业并购中目标企业的选择与决策研究.北京交通大学学报 (社会科学版) , 2007;4

ahp决策分析法 篇3

关键词：层次分析法（AHP） TOPSIS 供应商选择 评价指标

Synthetic application of AHP & TOPSISto Decision Making of Supplier Selection

Wang Long Yan Zigang

Abstract:Under supply chain management strategies,selection and evaluation of supplier is one of the key factors to form competitive power of a whole supply chain.This thesis analyzes the evaluation indexes of supplier selection under supply chain management strategies and put forward one mathematic model on the basis of AHP & TOPSIS algorithm and verifies the feasibility of synthetic application of AHP & TOPSIS algorithm to selection and evaluation of suppliers.

Keywords:Approach of Hierarchy Process(AHP)Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS) Selection of Supplier Evaluation Index

【中图分类号】F202 【文献标识码】C【文章编号】1009-9646(2008)12-0105-03

由于市场的环境已经迈向国际化、全球化，因此企业所面对之竞争对手因而也不再局限于国内，竞争型态也从以往企业个体的竞争，发展为整体供应链之团队竞争，所以整合上、下游的资源，透过彼此信息的共享，使得整个供应链的竞争力加强。

为了加强供应链的整体竞争力，供应链管理的第一步就是选择适当的合作伙伴，因此中心厂要如何来选择最适合的供应商，建立符合自身产业特性的供应商评价是最好的决策方法。所以本文针对合适的评价指标，并以问卷调查与取得的厂商偏好评价值，再以层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）与理想解类似度偏好顺序评估法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，简称TOPSIS）来构建供应商选择评价决策方法货商评选模式。以期为中心厂选择最适宜的供应商，构建整体供应链的市场竞争优势，提供决策工具和方法支持。

1.AHP与TOPSIS基本原理

1.1 AHP。

系统决策问题，因为存在大量因素无法定量地表示出来，从而很难完全用定量的数学模型解决。于是运筹学家们回到人们的选择和判断上，认真研究决策思维的规律。在这种背景下，T.L.萨泰（Salty）教授在70年代初创立了层次分析法，后来韦伯（Weber）等提出将AHP分别用于供应商（合作伙伴）的选择。

AHP在数学原理上有深刻的内容，但是本质上是一种思维方式，它把复杂的问题分解成若干层次，使决策者在比原来问题简单得多的若干层次上对因素进行两两比较判断，并将判断结果表达和处理，实现决策方案对于目标相对重要性的总排序。由于层析分析法让评价者对照相对重要性函数表，给出因素两两比较的重要性等级，因而可靠性高、误差小。同时，层析分析法还能指出决策者对问题的前后判断是否矛盾，提示决策者及时进行修改。

1.2 TOPSIS。

TOPSIS是运筹学理论中的一种多目标决策方法，即理想解类似度偏好顺序评估法。基本思路是根据决策问题的要素，确定理想解和负理想解，将各方案按要素的理想解类似度进行排序，然后在其中找到一个方案，使其距理想解的距离最近，而距负理想解的距离最远。

2.供应商选择的评价指标

评价指标是评价分析的绩效参数或因子，它根据被选择方案的特性来确定的，评价指标之间互相冲突（Satty，1982）。根据这些评价指标来比较被选供应商彼此之间的优劣，因此选择合适的评价指标才能更加正确的反映被选供应方案的特性，也使决策者能做出更精确的判断。

Dickson（1966）提出了23个选择标准，如表1所示，是分别在不同的情况下调查发现的，在这些选择标准中，最重要的是前三个因素：品质、交货期、历史业绩。Lehmann和o’Shauhnessy（1982）发现基本的供应商评价指标为：价格、品质、交货期和服务。Wilson（1994）在Lehmann和o’Shauhnessy的基础上提出，在市场的全球化趋势与竞争关系日益增加，与供应商的关系逐渐由竞争转变为合作的策略，所以，价格的因素的影响在下降。相比较，品质、服务的重要性得到提升，交货期的重要性也在下降。

表1 Dickson 供应商选择之23 指标

1品质2交货期3过去绩效

4客诉政策5设备与产能6价格

7技术能力8财务状况9客诉处理程序

10沟通系统11业界的声誉12商业关系

13管理组织14管理控制15修复服务

16服务态度17过去的印象18封装能力

19劳资关系20地理位置21过去营业额

22训练23相互间协调

3.供应商选择模型

3.1 建立层级结构模型。

处理复杂的决策问题时，为了将问题加以结构化，系统化，使该问题能够被明确的了解，所以利用层级结构将问题分解。由最上层的是目标，再来分解成第二层是主评估准则，第三层是次评估准则以及最下层的是被选可行方案，形成层级结构模型，如图1所示。

3.2 构造判断矩阵进行一致性检验。

同一层级的评价准则间需要针对上一层级的评价准则来进行两两对比，这样使各评价准则间的相关性能更明确表示，根据表2的评价标度，决定两准则间相对重要性的比值。wi是指第i个评价准则ci对上一层级的评价准则的评价值，wj是指第j个评价准则cj对上一层级的评价准则的评价值，aij＝wi/wj表示第i个准则与第j个准则相互比较的结果。以aij构成判断矩阵A，其中对角元素为1，矩阵为逆矩阵。

A=a11 a12 … a1n

a21 a22 … a2n

  … 

an1 an2 … ann

表2 1~9的标度及描述

标度定义（比较因素ｉ与j）

1因素ｉ与ｊ一样重要

3因素ｉ比ｊ稍微重要

5因素ｉ比ｊ较强重要

7因素ｉ比ｊ强烈重要

9因素ｉ比ｊ绝对重要

2，4，6，8两相邻判断因素的中间值

倒数当比较因素ｊ与ｉ时

根据判断矩阵，计算对上层某因素而言本层次与之有联系的因素的权重值，即计算判断矩阵的最大特征值及对应的特征向量，将特征向量归一化就得到权重各量。实践中可以采用求和或法和求跟法来计算特征值的近似值。

当判断矩阵具有完全一致性时，存在唯一的非零的λ=λmax=n（为特征值）。在实际选择中,会出现不一致的错误，如已判断S1比S2重要，S2比S3较重要，那么S1比S3更重要。如果判断S3比S1较重要或者同样重要就犯了逻辑错误。为了检验判断矩阵的一致性（相容性），根据AHP的原理，可以利用λmax与n之差检验一致性。

检验判断矩阵的随机一致性指标CI=(λmax-n)/(n-1)；其次检验判断矩阵的随机一致性比例CR=CI／RI。其中RI为判断矩阵维数n所对应的修正值，本文利用matlab中的［d,v］=eig()函数进行计算，计算500个样本得到平均随机一致性指标RI的数值，见表3。

表3 平均随机一致性指标

阶数2345678

RI00.520.891.121.261.361.41

阶数9101112131415

RI1.461.491.521.541.561.581.59

当λmax=n，CI＝0为完全一致，CI值越大判断矩阵的完全一致性越差。通常只要CR≤0.1，就认为判断矩阵的一致性可以接受，否则重新进行两两比较判断。

3.3 TOPSIS分析。

根据上面的步骤，可以分别计算出方案层针对准则层的权值矩阵W和准则层相对目标层的权值集G，用G中的权值分别乘以W中的对应每个方案的各个相应评价准则的权值，得到一个综合起来的权值矩阵C。最后，把综合评价矩阵C中相对同一个准则各个方案中的最大值作为这个准则的理想解，最小值作为这个准则的负理想解，各个准则的综合和起来得到理想解c＋和负理想解c－，计算每个方案到理想解和负理想解的距离。每个方案到理想解的距离为:

Si+=∑nj=1(Cij-c*j)2

每个方案到负理想解的距离是：

Si-=∑nj=1(Cij-c-j)2

为了解决一个方案相对于另外一个方案离c+近,同时相对离c-近的问题,引入了相对接近程度指标Ci。

Ci=Si-(Si+)+Si-

计算每个方案相对理想解的相对接近指数,根据Ci的大小来排序,选出最优的合作伙伴。

4.实例验证

供应链中心厂决策者收集的供应商表现的结果，以及各供应商内部资料（包括：供应商库存量、交易价格、货品优良率、交货提前期）作为供应商表现评估的原始资料。经过专家评议转换成对应的评估值。

主准则次准则层级权重权重评估值

供应商库存量订货变动、调节能力缺货应变能力

方案

A商0.138500.009530.01638

B商0.098920.011920.03276

C商0.039570.009530.02184

价格

交易价格议价空间降价促销

方案

A商0.032530.007250.00017

B商0.013940.014500.00041

C商0.019520.007250.00041

品质

出货品质货品可靠度持续改善能力

方案

A商0.05760.03060.01390

B商0.05760.03060.02318

C商0.04480.02380.01390

交货期

提前期交期准确性订单承诺订单反应速度

方案

A商0.017940.017700.006660.00411

B商0.017940.012640.006660.00411

C商0.025110.012640.006660.00576

供应商以往记录

营运绩效过往印象业界声誉

方案

A商0.003310.007820.01436

B商0.002360.005580.01231

C商0.003310.005580.01231

售后服务与合作能力

处理速度服务态度信息共享能力能配合方式

方案

A商0.001470.003330.006840.00525

B商0.001050.003330.009570.00450

C商0.001470.003330.009570.00525

计算理想解c+和负理想解c-。

供应商库存量订货变动、调节能力缺货应变能力交易价格

理想距离0.138500.011920.032760.03253

副理想距离0.039570.009530.016380.01394

议价空间降价促销出货品质货品可靠度

理想距离0.014500.000410.05760.0306

副理想距离0.007250.000170.04480.0238

持续改善能力提前期交期准确性订单承诺

理想距离0.023180.025110.017700.00666

副理想距离0.013900.017940.012640.00666

订单反应速度营运绩效过往印象业界声誉

理想距离0.005760.003310.007820.01436

副理想距离0.004110.002360.005580.01231

处理速度服务态度信息共享能力能配合方式

理想距离0.001470.003330.009570.00525

副理想距离0.001050.003330.006840.00450

每个方案到理想解、负理想解的距离。

A商B商C商

与理想解距离0.006130.024260.09703

与负理想解距离0.096110.076420.00768

计算相对接近程度指标。

A商B商C商

Ci0.939970.759040.07342

C1>C2>C3。因此，A供应商为最佳选择方案。

5.结论

供应商选择在供应链管理中是一个很重要的决策分析问题，并且供应商选择的过程比较复杂，本文结合AHP和TOPSIS的特点，把AHP和TOPSIS结合起来，综合对供应商进行评价。通过实例分析也表明了该方法的可行性。AHP方和TOPSIS相结合的方法为选择出综合指标最优的供应商提供了可靠的依据，增加了决策的科学性。结果表明，该方法在结构复杂且评价指标多属定性的评价问题上更为实用。

参考文献

［1］ 汪应洛.系统工程理论、方法与应用［M］.北京：高等教育出版社，1998

［2］ 王景恒等.物流系统供货商选择的AH P评价与决策方法［J］.长春理工大学学报，2003（9）

［3］ 周丽娜等.层次分析法在业务外包选择决策中的应用［J］.物流技术，2003（9）

［4］ 吴通国等.层次分析法在选择第三方物流供应商中的应用［J］.科学技术与工程，2003（9）

［5］ Boer,L.D.and L.L.M.Wegen.2001.Practice and Promise of Formal Supplier Selection A Study of Four Empirical Cases.Journal of Purchasing & Supply Management［J］,109~118

［6］ Carter,J.R.and B.G.Ferrin.1995.The Impact of Transportation Costs on Supply Chain Management.Journal of Business Logistics［J］,Vol.16,No.1,189~212

［7］ Donald,R.and J.Lehmann O’Shaughnessy.1982.Decision Criteria Used in Buying Different Categories of Products.Journal of Purchasing and Materials Management［J］,Vol.18,No.1

ahp决策分析法 篇4

AHP-模糊综合评价方法的分析与研究

摘要：系统安全评价是保证生产系统安全生产的`基础.笔者在简要分析层次分析(AHP)与模糊综合评价两种方法的特点的基础上,结合这两种方法的优点,提出了多层次的AHP-模糊综合评价法,并应用于企业作实证分析.结果表明:该方法具有这两种方法的优点,能够较好地保证评价结果的客观性.作 者：韩利 梅强 陆玉梅 季敏 作者单位：江苏大学工商管理学院期 刊：中国安全科学学报 ISTICPKU Journal：CHINA SAFETY SCIENCE JOURNAL年，卷(期)：,14(7)分类号：X9关键词：层次分析 模糊综合评价 系统安全评价 企业

ahp决策分析法 篇5

import java.math.BigDecimal;import java.util.Arrays;/** * AHP层次分析法计算权重

*

* @since jdk1.6 * @author 刘兴

* @version 1.0 * @date 2012.05.25 *

*/ public class AHPComputeWeight {

/**

* @param args

*/ public static void main(String[] args){

/** a为N*N矩阵 */

//double[][] a= {{1,1,1},{1,1,1},{1,1,1}};

double[][] a ={{1,3,5},{2,3,1,},{4,7,3}};

//double[][] a = {{1 ,1/5, 1/3},{5, 1, 1},{3,1,1}};

//double[][] a ={{1, 1/2, 2, 1},{2, 1, 3, 4},{1/2 ,1/3, 1, 1},{1 ,1/4, 1, 1}};

//double[][] a = {{1 ,0.5, 0.5},{2 ,1, 1},{2 ,1, 1}};

//double[][] a = {{1, 1/4, 1/3, 1},{4, 1 ,3 ,5},{3, 1/3, 1, 4},{1, 1/5, 1/4, 1}};// double[][] a= {{1,2,3,5},{0.5,1,2,3},{0.33,0.5,1,2},{0.2,0.33,0.5,1}};

int N = a[0].length;

double[] weight = new double[N];

AHPComputeWeight instance = AHPComputeWeight.getInstance();

instance.weight(a, weight, N);

System.out.println(Arrays.toString(weight));}

// 单例

private static final AHPComputeWeight acw = new AHPComputeWeight();

//平均随机一致性指针

private double[] RI = { 0.00, 0.00, 0.58, 0.90, 1.12, 1.21, 1.32, 1.41，1.45, 1.49 };// 随机一致性比率 private double CR = 0.0;// 最大特征值

private double lamta = 0.0;/** * 私有构造

*/ private AHPComputeWeight(){ } /** * 返回单例

*

* @return */ public static AHPComputeWeight getInstance(){ return acw;} /** * 计算权重

*

* @param a * @param weight * @param N */ public void weight(double[][] a, double[] weight, int N){ // 初始向量Wk double[] w0 = new double[N];for(int i = 0;i < N;i++){

w0[i] = 1.0 / N;}

// 一般向量W（k+1）

double[] w1 = new double[N];// W（k+1）的归一化向量 double[] w2 = new double[N];

double sum = 1.0;double d = 1.0;// 误差

double delt = 0.00001;while(d > delt){ d = 0.0;sum = 0;

} // 获取向量 int index = 0;for(int j = 0;j < N;j++){ double t = 0.0;for(int l = 0;l < N;l++)

t += a[j][l] * w0[l];// w1[j] = a[j][0] * w0[0] + a[j][1] * w0[1] + a[j][2] * w0[2];w1[j] = t;sum += w1[j];} // 向量归一化

for(int k = 0;k < N;k++){ w2[k] = w1[k] / sum;

} // 最大差值

d = Math.max(Math.abs(w2[k]N)/(N1]!= 0){

} } CR = CI / RI[N-1];// 四舍五入处理

lamta = round(lamta, 3);CI = Math.abs(round(CI, 3));CR = Math.abs(round(CR, 3));for(int i = 0;i < N;i++){ w0[i] = round(w0[i], 4);w1[i] = round(w1[i], 4);w2[i] = round(w2[i], 4);} // 控制台打印输出

System.out.println(“lamta=” + lamta);System.out.println(“CI=” + CI);System.out.println(“CR=” + CR);// 控制台打印权重

System.out.println(“w0[]=”);for(int i = 0;i < N;i++){ System.out.print(w0[i] + “ ”);} System.out.println(“");System.out.println(”w1[]=“);for(int i = 0;i < N;i++){ System.out.print(w1[i] + ” “);} System.out.println(”“);System.out.println(”w2[]=“);for(int i = 0;i < N;i++){ weight[i] = w2[i];System.out.print(w2[i] + ” “);} System.out.println(”“);/** * 四舍五入

*

* @param v

} * @param scale * @return */ public double round(double v, int scale){ if(scale < 0){

throw new IllegalArgumentException（”The scale must be a positive integer or zero“);} BigDecimal b = new BigDecimal(Double.toString(v));BigDecimal one = new BigDecimal(”1");return b.divide(one, scale, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();} /** * 返回随机一致性比率

*

论企业物流外包决策分析 篇6

[论文摘要]对企业物流外包的决策进行了深入分析。首先分析了企业的四种物流运作方式，在此基础上探讨了影响物流外包决策的三种因素，进而提出了物流外包分析矩阵和物流外包决策分析流程。

自从80年代以来，外包（outsourcing）已成为企业运营的一大趋势。许多企业，包括生产企业，也包括流通企业，越来越多的企业摒弃了“大而全”的传统意识，将有限的资源集中在核心业务上，从而纷纷将自己的全部或部分非核心业务外包出去。在所有业务外包中，物流业务外包是发展最快、应用最广、最为普及、最受欢迎的一种外包业务。这就给人一种错觉，那就是所有的企业都必须将物流业务外包，实际情况并非如此。那么如何进行企业物流外包决策呢？

一、企业物流运作方式

企业的物流运作方式有以下四种：

（一）自营物流：以沃尔玛为代表的企业，把物流作为企业的核心竞争力，自营物流。

（二）直接使用第二方物流：对许多中小型企业来说，物流活动并不很复杂，加上客观存在的一些原因，企业自己完成对第二方物流的整合。

（三）使用第三方物流：将物流活动外包，是近年来企业专注核心业务的结果。

（四）部分自理，部分使用第三方物流：这类企业往往在原料物流上自理，而利用第三方物流的管理能力和配送能力为企业节约物流成本和提高企业的竞争力。

二、企业物流外包的潜在风险

物流外包已为众多企业，特别是外资企业及跨国公司所采用，发展迅速，但物流外包在实际运作中还存在一些问题。因此，企业在实施物流外包这种物流形式之前，需要对物流外包的潜在风险做详细的分析，以制定应对策略，有效地控制风险。

企业物流外包的潜在风险主要有以下几个方面：

（一）外包控制不足。外包常常会使企业失去对一些产品或服务的控制，从而增加了企业正常生产的不确定性。企业在外包的过程中有可能由于丧失对外包的控制而影响整个业务的发展。

（二）增大外包依赖风险。长期依赖某一个第三方物流服务商对企业的资本投资、效率提高具有潜在的好处，但同时又会使第三方物流服务商滋生自满情绪而让企业难以控制。

（三）内部员工抵制。企业物流外包往往会影响企业的内部业务流程，需要企业的内部业务流程重组，这个过程很可能对所有员工都产生影响，受到企业内部员工的抵制而对企业正常的生产经营产生负面影响。

（四）降低用户满意度。企业过于依赖第三方物流服务商，又无法控制或影响他们，使企业不能取得所需的用户需要信息，从而影响企业的产品改进。从长期来看，由于对物流活动的失控可能阻碍核心业务与物流活动之间的联系而降低用户满意度。

（五）企业利益受损。物流活动的长期外包，会使第三方物流服务商认为企业缺乏专家技术，因此抬高物流服务的价格或提供较差的物流服务，从而使企业蒙受损失。

综上所述，物流外包虽然具有成本节约等方面的优势，但同时隐藏着潜在的风险。这也是有些企业放弃物流外包而选择物流自营的原因之一。因此，企业需要进行物流决策：物流活动是完全依赖第三方物流服务商而承担一些风险，还是自身培养一些技术专家来防范相关的风险。

三、企业物流外包决策模式

到底使用哪种物流运作方式，必须对企业的物流进行战略上的考虑。

（一）识别企业核心能力(Key Competence)

企业核心力量是企业组织内部一系列互补的技能和知识的组合。它具有价值优越性、差异性、难代替性、可延伸性等特征。对企业的核心力量和非核心力量进行区分是非常困难的。企业在某一业务上的突出业绩并不意味着该项业务就一定是战略核心的一部分。在识别了本企业的核心力量之后，也就明确了非核心的能力。

（二）物流外包决策考虑因素

从某种意义讲，物流是一种思考问题的方式。对于任一物流活动，都存在着自己做或外购的决策。对于企业而言，物流外包决策的依据有以下几个方面：

1．物流对企业战略的影响

Hamel等BPR专家认为：“一个组织应该将价值创造体系中的每项活动定义为一种服务；仔细分析每项服务活动，看其是否能成为世界最佳；对于那些不能通过公司内部供应成为世界最佳的活动，就将其取消、外包或与他人合作”。如果自营物流不是企业的核心力量，并且通过自身努力难以达到最佳，那么，从企业战略上考虑，应将有限的资源投入到企业的核心业务，从而将物流外包。另外我们还要看到外包存在的风险。

2．物流对企业降低成本的影响

降低成本往往是使用第三方物流的最原始的动机。由于第三方物流提供商往往拥有规模、专业优势、管理经验等方面的优势，这些都是降低成本的重要驱动因素，因此企业可以借此获得较为显著的成本降低。据美智管理顾问公司与中国仓储协会2002年对第三方物流市场状况的调查表明：有33%的企业选择第三方物流的原因是降低成本，占第一主要原因，而专注企业核心业务、提高服务水平和质量、减化复杂流程、增强供应链的灵活性分别占27%、24%、13%、3%。

物流总成本的计算公式如下：

D=T+S+L+FW+VW+P+C

式中：D为物流系统总成本；T为系统运输总成本；S为库存维持费用；L为批量成本；FW为系统总固定仓储费用；VW为系统总变动仓储费用；P为订单处理和信息费用；C为客户服务费用。

3．物流对企业提高服务水平的影响

物流实际上是服务水平与物流成本的一种权衡。企业使用第三方物流的目的，在于以更少的成本达到目前的服务水平，或以现有的成本达到更高的服务水平，或增加少量成本，以实现服务水平的大提升。

4．物流外包对企业形象的影响

当前制造企业的竞争优势集中体现在低成本、高质量和准时交货等方面，其中低成本和高质量可由制造企业在生产过程中加以控制，但往往容易在交货时 间和售后服务质量等方面做得不尽人意，这在很大程度上影响企业的形象和顾客满意度。因此将物流外包给第三方物流供应商可以使客户得到优质的物流服务，从而 缩短定单的备货周期，有效地满足顾客多样化的需求，使制造企业全面提升客户服务质量，提高顾客满意度。

5．物流外包对企业经营风险分担的影响

制造企业进行物流外包时，可以通过外向资源配置，分散由政府、经济、市场、财务等因素产生的风险。制造企业利用第三方物流供应商的专业和规模优势对物流进行整合，可以更好地控制其生产经营活动，并在生产经营活动和物流活动中找到一种平衡，保持两者之间的连续性，使企业的物流成本和总成本都达到最低，从而使企业的经营风险得到分担。

参考文献

[1]骆温平：《第三方物流---理论、操作与案例》，上海社会科学出版社，2001。

[2]郝聚民：《第三方物流》，四川人民出版社，2002。

[3]董蕊等：《供应链管理与第三方物流策划》，中国经济出版社，2003。

ahp决策分析法 篇7

多属性值是指对于现实世界的统一实体,因为表示方式、数据比例或编码方法不同,造成不同数据源的属性值可能不同。从理论上讲,运用层次分析法可解决许多重要决策都是很有帮助的,在很多决策问题中,似乎只有一个解,但由于要从多方面去反映,有多个约束条件,而这些条件又是彼此约束的。所以,通过研究线性目标规划模型的多属性决策方法,更有助于我们在数学领域内的研究。

层次分析法已被广泛应用于工商企业、军事部门、民政事业等研究组织内的决策问题,它具有很强的实践性,最终能向决策者提供建设性意见,并能收到实效,它以整体最优为目标,从系统的观点出发,力图以整个系统最佳的方式来解决系统各部门之间的利害冲突。对所研究的问题求出最优解,寻求最佳的行动方案,所以它也可看成是一门优化技术,提供解决各类问题的优化方法。

1 决策理论和方法

1.1 数据预处理

目前,数据挖掘的研究工作大都集中在算法的探讨而忽视对数据处理的研究。事实上,数据预处理对数据挖掘十分重要,一些成熟的算法对其处理的数据集合都有一定的要求:比如数据的完整性好,冗余性小,属性的相关性小等。要使挖掘算法挖掘出有效的知识,必须为其提供干净,准确,简洁的数据。然而,实际应用系统中收集的数据通常是“脏”数据,其中“脏”的表现有:数据的杂乱性、重复性、不完整性以及噪声数据。为了提高数据挖掘的精度和速度,可以将多个数据源中的数据集成起来,这样有助于减少或避免结果数据集中数据的冗余度和不一致性。数据预处理的方式主要有:数据清洗、数据变换、数据集成和数据规约。

1.2 层次分析法的基本步骤

层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是一种定性和定量相结合的、系统化的、层次化的分析方法。它深具数学理论基础,且有强烈的逻辑性与系统性,比较适用于一些复杂且难以量化的问题,如最适化、替代方案的产生选择最佳方案或政策等问题。同时通过建立层次结构,将复杂的问题系统化,并予以评估,以帮助决策者找到最适当的方案。

1.2.1 层次结构的建立

层次模型一般分为三层,目标层位于最上面,方案层位于最下面,中间则是准则层或指标层。

1.2.2 成对比较矩阵的构造

设备层有n个因素,X={x1,x2,⋯,xn}

通过对X中两两元素间进行比较,能计算出这n个元素在相对于某一准则所占的比重及对上一层某一准则的影响程度,一般在比较时可以取1-9尺度。用aik表示第i个因素相对于第k个因素的比较结果,则

则称A为成对比较矩阵。

比较尺度各尺度值的定义:

中间没有定义的偶数尺度表示第i个因素相对于第k个因素的影响介于上述两个相邻等级之间。根据aik=1aki,则成对比较矩阵A=(aik)n×n,并满足以下性质:

则称之为正反判断矩阵。

1.2.3 层次单排序及其一致性检验

层次单排序是指确定层次结构中下层各因素对上层某因素影响程度的过程。用权值表示影响程度。例如一块石头质量记为1,打碎成不均匀的n小块,各块的质量分别记为:w1,w2,⋯,wn。则其成对比较矩阵为

在成对比较矩阵A中,若aik⋅akj=aij,则称A为一致矩阵。

其中,一致矩阵的性质有:

2)AT也是一致矩阵

3)A的各行成比例,则Rank(A)=1

4)A的最大特征根为λ=n,其余n-1个特征根均等于0

5)A的任一列或行都是对应于特征根n的特征向量。

假如成对比较矩阵是一致矩阵,则我们可以取对应于某个最大特征根n的归一化特征向量{w1,w2,⋯,wn}且下层第i个因素对层次结构中上层某因素影响程度的权重值可用wi表示。特征根法假设成对比较矩阵不是一致矩阵,则可用其最大特征根对应的归一化特征向量作为权向量W,则Aw=λw,w={w1,w2,⋯,wn}。

定理:n阶互反阵A的最大特征根λ≥n,当且仅当λ=n时,A为一致矩阵。

用最大特征向量作为被比较因素对上层某因素影响程度的权向量,由于λ连续的依赖于aij,则λ比n大的越多,A的不一致性就会越严重,引起的判断误差也会越大,其不一致程度越严重,因而可以用λ-n数值的大小来衡量。

定义一致性指标其中n为A的特征根之和,即成对比较矩阵中所有对角线元素之和。

随机一致性指标RI的定义:随机构造500个成对比较矩阵,A1,A2,⋯,A500,CI1,CI2,⋯,CI500分别表示一致性指标,则很小时,认为A的不一致程度在系统容许范围之内,可用其归一化特征向量作为权向量,否则要通过重新构造成对比较矩阵,以便对A加以修正。最后利用一致性比率、一致性指标和随机一致性指标的数值表,对A进行检验。

1.2.4 层次总排序及其一致性检验

层次总排序是指确定某层所有因素对于总目标相对重要性的排序权值过程。

从最高层到最低层逐层进行,设A层m个因素A1,A2,…,Am,对总目标Z的排序为a1,a2,⋯,am,B层n个因素对上层A中因素为Aj的层次单排序为b1j,b2j,⋯,bnj(j=1,2,⋯,m)

B层的层次总排序为:

层次总排序的一致性检验:

设B层B1,B2,⋯,Bn对A层中影响因素Aj(j=1,2,⋯,m)的层次单排序一致性指标为CIj,随机一致性指标为RIj,则层次总排序的一致性比率为:

进行检验。一致性比率CR成对比较矩阵的构造影响到一致性检验能否通过。

1.3 正反判断矩阵的最大特征值和最大特征向量的实用算法

对于阶数较高的矩阵计算其特征值和特征向量相当困难,对成对比较矩阵的精确计算是没有必要的,只需通过定性比较得到比较粗糙的结果。我们有如下定理:

对于正矩阵A(A的所有元素为正)

1)A的最大特征根为正单根λ;

2)λ对应正特征向量W;

下面介绍常见的一种方法:

步骤如下:

d)计算w。

2 运用层次分析法解多属性决策问题的优点与局限性

层次分析法的优点主要有以下几点:

1)简单实用:这种方法不涉及高深数学知识,又没有很严密的推理及逻辑证明,而是把定性方法与定量方法有机地结合起来,把决策问题化为多层次单目标问题,可以使复杂的系统分解,通过两两比较的结果来确定同一层次元素相对上一层次元素的数量关系后,最后只需进行简单的数学运算处理。

2)系统性较强:运算的最终结果直接或间接都会受层次分析法中每一层的权重设置的影响,而且每个因素对结果的影响程度在每个层次中都是量化的,非常清楚、明确。这种方法特别适应于对无结构特性的系统评价以及多目标、多准则、多时期等的系统评价。

3)所需定量数据信息较少:由于层次分析法是一种模拟人们决策过程的大脑思维方式的一种方法,大脑的主要作用在于判断各要素的相对重要性的步骤,只需对简单的权重进行计算。对于许多用传统的最优化技术无法着手的实际问题这种思想能较快的处理。

该法的局限性主要表现在以下几个方面:

第一、不能有效及时为决策者提供最新方案

层次分析法只能从已有的现有方案中选择较优的方法,而不能为决策者及时提供解决问题的新方案。

第二、定性成分过多而定量数据较少

如今在对各种科学方法的评价,关键看有没有完善的定量方法和严密的数学证明。但我们人考虑问题的过程和现实世界的具体问题大部分时间并不能简单地用数字符号来表示和说明。层次分析法必然带有较多的定性色彩主要因为它是一种模拟人脑的决策方式的方法,带有比较强的主观意识性。

第三、数据运算量比较大,且权重难以确定

指标的选取数量跟一致性检验的正确性成正比,而指标的增加就需要构造数量更多、层次更深、规模更大的判断矩阵,而矩阵中元素越多,成对比较的次数也越多。由于一般情况下对层次分析法的两两比较是用1至9来说明其相对重要性,指标越多则对指标之间重要程度的判断也就越复杂,甚至会对层次单排序和总排序的一致性产生影响,使一致性检验不能通过,特征向量通过所构造的判断矩阵求出的权值也不一定合理。

3 总结

该文在探讨线性目标规划模型的多属性决策方法中,比较深入地研究了层次分析法的步骤及算法,并对其优缺点进行了综合评价。

摘要：层次分析法(AHP)是一种较为理想的处理线性目标规划模型的多属性决策问题的方法。文章介绍了数据预处理的方法、层次分析法的基本步骤以及应用这种方法所存在的优势和其局限性。

关键词：数据预处理,层次分析法,正反判断矩阵

参考文献

[1]王倩.多属性决策方法分析[J].电脑知识与技术,2011(3).

[2]祝国强.医药数理统计方法[M].北京:高等教育出版社,2004:20-21.

[3]陆伟锋.关于多属性决策TOPSIS方法的一种综合改进[J].统计与决策,2012(19).

[4]魏书堤.基于最小熵值相似矩阵构造方法及其聚类过程[J].湖南科技大学学报:自然科学版,2012(3).

[5]武银萍.AHP在事业单位绩效考评权重中的应用[J].武汉电力职业技术学院学报,2009(4).

ahp决策分析法 篇8

[关键词] 科技查新 质量评价 模糊层次综合评价法（FHAP） 实证分析

科技查新，是指查新机构根据查新委托人的要求，按照《科技查新规范》，围绕项目科学技术要点，针对查新点，判定其新颖性的信息咨询服务工作。具体而言，科技查新是针对某一特定的研究课题进行的，首先通过计算机检索和手工检索等手段查出国内外公开发表的与该课题相关的文献；再对查出的相关文献与被查课题进行对比分析；最后根据分析结果对被查课题的“新颖性”进行判定并作出结论[1]。科技查新的结果，是为被查课题出具一份包括检索过程陈述、检索结果分析和新颖性结论等内容的“查新报告”。科技查新的开展能够避免科学研究项目的盲目立项、科技资源的浪费和低水平重复研制，有利于国家科学研究水平的提高。

科技查新的实际意义和作用取决于查新质量，查新质量是科技查新的生命线，如果没有质量，查新工作在科研管理中也就毫无意义可言。因此，科技查新质量的评价是查新工作管理的一项重要内容，是科技查新工作机构自我完善科技查新工作的重要依据。本文采用模糊层次综合评价法对科技查新质量评价进行探讨，并在此基础上提出完善本校科技查新质量的建议与对策。

1 南昌大学科技查新质量评价

南昌大学科技查新中心是具有部级查新资质的理工类科技查新机构，是2009年教育部批准的“教育部部级科技查新工作站(L25)”，也是目前江西省内唯一的部级查新工作站[2]。它主要面向江西省以及临近省份的高校、政府机构、工矿企业、科研院所开展科技查新与咨询服务，为省内外科研人员在科研课题立项、科技成果鉴定和奖励、专利申请、技术交易等方面提供客观评价依据。

模糊层次综合评价方法是将层次分析法中的指标分层方法和模糊数学的理论相结合，它集层次结构、模糊数学、权衡比较于一体，在科学决策中占有重要的地位。该方法中判断矩阵的模糊性弥补了AHP的缺点，简化了人们判断目标相对重要性的复杂程度，并借助模糊判断矩阵实现决策由定性向定量化转化，直接由模糊判断矩阵构造模糊一致性判断矩阵，使判断的一致性得到解决[3]。FAHP对评价对象的指标体系进行分层归类，构造一个多层次的结构体系模型，利用层次分析法计算出各层指标相对于上层目标的权重，并利用模糊关系矩阵得出评价结果，将底层的评价结果作为上一层的原始数据，再使用模糊评价模型进行分析处理，得出最终结果。

本文采用美国著名运筹学家萨蒂提出的1-9标度法（见表1）建立评价标度，对不同指标进行两两比较构造判断矩阵来确定指标的权重系数w，根据公式Mi= ，j=1，2，3…n； ； 计算，确定权重为：w111=0.104729，w112=0.258285，w113=0.636986，w121=0.139648，w122=0.332516，w123=0.527836，w131=0.5，w132=0.5，w141=0.104729，w142=0.636986，w143=0.258285，w211=0.2，w212=0.2，w213=0.6，w221=0.069416，w222=0.29801，w223=0.29801，w224=0.29801，w225=0.036554，w231=0.5，w232=0.5，w311=0.75，w312=0.25，w321=0.833702，w322=0.099514，w323=0.166298。

针对近两年的科技查新工作，咨询了10位专家和课题项目委托人（主要针对曾经向南昌大学查新站申请过课题项目查新的委托人）评价南昌大学图书馆科技查新质量现状和满意度（其详情见表2）。利用模糊层次分析法，分析各个指标的具体情况，判断其质量状况，提出相应的质量控制方法。

表中数字示意：例“用户满意度”所在行的数字为3，7，0，0，0的含义为10位专家中对南昌大学科技查新站的用户满意度的情况有3位专家非常满意的，7位比较满意，0位一般，0位不太满意，0位不满意。依此可知其他数据的意义。根据上表的调查统计结果，得到R11、R12、R13、R14、R21、R22、R23、R31和R32。

R11= ，R12= ，R13= ，R14= ，R21= ，R22= ，

R23= ， R31= ， R32=

根据单因素判断矩阵和指标的权重，利用U= •R模糊评判该层次的质量：

U11= 11•R11=（0.104729，0.258285，0.636986）

=（0，0.46213，0.453226，0.084644，0），U’11=67.55

U12= 12•R12=（0.139648，0.332516，0.527836）

=（0.066748，0.60049，0.266258，0.0665032，0），U’12=73.35

U13= 13•R13=（0.5，0.5） =（0.25，0.65，0.1，0，0）

U14= 14•R14=（0.104729，0.636986，0.258285）

=（0.191096，0.338578，0.406628，0.063699，0），U’13=83 ，U’14=73.14

U21= 21•R21=（0.2，0.2，0.6） =（0.24，0.68，0.08，0，0）

U22= 22•R22=（0.069416，0.29801，0.29801，0.29801，0.036554）

=（0.610228，0.382831，0.006942，0，0），U’21= 83.2，U’22=92.06

U23= 23•R23=（0.5，0.5） =（0.45，0.45，0.1，0，0）

U31= 31•R31=（0.75，0.25） =（0.6，0.2，0.1，0.05，0.05）

U32= 32•R32=（0.833702，0.099514，0.166298）

=（0.3，0.703273，0.046484，0.049757，0），U’23=87， U’31= 79，U’32=91.04

所以起始环节的质量评价U1、中间环节质量指标评价U2和最终环节质量评价U3计算如下：

U1= 1•R1=（0.304593，0.047332，0.097001，0.551074）

=（0.304593，0.047332，0.097001，0.551074）

=(0.132712，0.418806，0.384423，0.06403，0) ，U’1=72.4

U2= 2•R2=（0.104729，0.258285，0.636986）

=(0.465202，0.456739，0.07387，0，0) ，U’2=87.5

U3= 3•R3=（0.833333，0.166667）

=(0.55，0.283879，0.09108，0.049959，0.041667)，U’3=86

根据最大隶属度原则和上述评价结果，该校的科技查新起始环节的质量介于比较满意和一般水平之间，中间环节质量是比较满意的，最终环节的质量一般，因此，总体质量还有待提高。

2 问题分析

2.1 起始阶段质量

起始阶段质量的总体质量偏低，主要受文献资源质量、网络环境的不稳定以及查新人员对课题掌握的不够全面、学历职称结构不合理的影响。专家咨询和单因素评价结果显示：南昌大学科技查新站起始阶段的总体质量为72.4分，处于比较满意和一般之间。5位专家对南昌大学馆藏纸质文献比较满意，3位专家认为该校的馆藏文献一般，2位专家对该校的文献馆藏量不太满意，2位专家认为南昌大学图书馆中早期的文献资源的数量不够；对于南昌大学查新站拥有的网际联机系统现状，4位专家比较满意，5位专家认为一般，1位专家不太满意该校目前的网际联机系统；2位专家对南昌大学的网络环境的稳定性比较满意，6位专家认为网络环境一般，还有2位专家认为网络环境不够稳定，偶尔不能进行网上文献传输，影响到用户查阅文献的时间。查新人员的素质也是影响科技查新起始阶段质量的一个重要因素，1位专家认为查新人员对课题内容的掌握程度一般，2位专家认为南昌大学科技查新站硕士以上查新人员的数量不够，需要提高查新人员的学历。

2.2 中间阶段质量

中间阶段质量主要受文献检索质量、专家学科背景和咨询保障率的影响。文献检索质量是科技查新质量的重中之重，专家们对南昌大学科技查新过程中检索策略、命中密切相关文献率、查新点逐条分析率和密切相关文献引用率比较满意，但是3位专家和1位专家认为南昌大学查新人员选择的检索手段和检索范围一般。“对专业性查新，将查新定位于创新点上时，专家参与查新咨询就成为必要。科技查新提出信息与专家相结合的捆绑模式，即信息检索+同行专家=初步判断+反馈”[4]，专家学科背景以及专家咨询保障率影响科技查新中间阶段质量的可靠性。分别有1位和2位专家认为南昌大学科技查新站的专家学科背景和专家咨询保障率处于一般水平，还有待于继续完善和提高。

2.3 最终阶段质量

最终阶段质量中，档案管理查询的自动化程度和查新知识的宣传力度是影响查新质量的主要因素。提高科技查新档案的自动化程度和查新用户知晓率可节约查新人员对类似课题项目查新的时间和精力。2位专家对南昌大学科技查新站的档案查询自动化不太满意，认为该校尚未建立档案管理自动化系统；5位专家对查新用户知晓率不太满意，用户填写的查新委托书不明确，在查新技术要点中常常填写课题项目的具体内容，不利于查新人员判断课题项目的创新点，最终影响科技查新质量。

3 建议与对策

针对南昌大学科技查新工作站在科技查新起始阶段、中间阶段和最终阶段的不足之处，笔者提出相应的改进对策。

3.1 文献资源、人员素质、文献检索质量的提高和工作环境的改善

3.1.1 加强文献资源建设 南昌大学图书馆是中国高等教育文献保障系统（CALIS）成员馆，是江西省高校文献信息服务中心，现有图书文献270万余册，电子图书108万余册，订购中、外期刊1 338种，引进EI、SCI、ELSEVIER等数字资源40种，其中自建“重点学科导航数据库”、“南昌大学博、硕论文数据库”等特色数据库6种，目前已基本形成了以重点学科文献建设为中心，理、工、医、农、文、史、哲、经、管、法、教育等多学科文献并存的文献资源保障体系。虽然具备了科技查新站文献资源的基本要求，但随着学科的发展和教育的需求还应该加强文献资源建设力度，确保科技查新的文献保障支撑作用。

3.1.2 不断提高查新人员业务素质 查新人员的素质高低是决定文献检索质量和查新报告质量的关键，其直接影响检索策略的制定及其完善程度、检索效果的满意度、查新点综合分析对比和查新结论的言语表达能力。结合本地区学科特色，建立一支高效专业的科技查新人员队伍，并且通过各种途径加强查新人员的专业知识培训和查新业务的学习，提高查新人员的专业素养和查新能力是很有必要的。

建议南昌大学科技查新站的查新人员在文献检索时，应注意学科的交叉性和相关文献分布的分散性，加强联机检索中的测词与选择数据库的学习与运用；重大课题进行团队联合查新，注重加强团队成员的合作意识；注意检索结果整合的层次与语言表达能力和方式的训练，保障查新结论有层次、通顺和简练。同时建立完善的培训制度，安排查新人员参加不同层次和不同要求的业务培训，以便查新人员之间进行学术交流，不断提高自身的业务水平，共同提高查新质量。

3.1.3 不断提升文献检索质量 文献检索质量涉及到检索策略的选取和检索式的制定。检索策略是依据查新项目内容和数据库系统选择合适的检索词、检索途径、组配符号，应具有可重复性，满足机器语言的需求。检索式的制定要符合项目内容，逻辑层次要清晰，从检索式的列举中可以反映检索项目的研究内容。

检索范围应注意全面性、系统性和连续性。检索文献的年限根据不同的委托查新项目类别、相关研究领域的发展情况而定。在检索过程中要做到机检为主，手检和机检相结合，并根据检索的具体情况适时调整检索策略，使检索结果符合用户的查新需求。

3.1.4 营造良好的工作环境 查新需要先进的设备和良好的设施支持。联机检索对于网络畅通的要求是非常重要的，没有网络，手动检索质量是非常有限的。为确保查新咨询质量，查新机构应加强对设备、设施的建设，投入和更新必不可少。同时，要营造良好的工作环境，保障查新机构整体的可持续发展。

3.2 专家咨询机制和档案管理自动化的建立

3.2.1 建立专家数据库，提高咨询质量 科技查新涉及学科范围广，为提高查新效率，查新站可建立查新咨询专家库，聘请相关学科专家作为科技查新的咨询专家，进行查新的学科专业知识指导。为保证查新结论的准确性，减少查新人员因专业知识缺乏而造成的查新质量下降，各查新工作站应利用所在高校的人力资源优势，将院、系中从事科研的教授聘为咨询专家，也可聘请校外专家弥补查新课题专业覆盖面不足的问题，这样有利于及时解答查新员在查新中遇到的专业问题，保证科技查新与咨询服务的质量。南昌大学查新站虽然聘请了江西省相关学科带头人担任查新咨询专家，但咨询专家学科背景覆盖率不高，此方面的工作还应予以改善。

3.2.2 建立档案自动化管理系统 查新机构应建立查新咨询档案自动化管理数据库，实现查新咨询工作的各项数据的登录、修改、核查、检索以及打印、统计、备份等功能，并由专门的档案管理人员进行管理。在每项查新工作完成以后，都有一套完整的项目资料、项目档案，包括查新合同、查新项目的主要科学技术资料、查新咨询专家的书面咨询意见、查新人员的工作记录等。档案管理的自动化管理系统可以保障每项查新课题有案可查，每个流程有迹可寻。

3.3 科技查新知识的宣传

查新站要加强对科技查新知识的宣传，使用户明确科技查新的目的与作用，为科研立项提供客观依据。通过科技查新活动，论证委托查新课题在论点、研究开发目标、技术路线、技术内容、技术指标、技术水平等方面是否具有新颖性。可避免科研课题重复立项，提高科研立项水平，促进科研管理工作的科学化；为科技成果的鉴定、评估、验收、转化、奖励等提供客观依据，以保证科技成果评价的科学性和可靠性；为科技人员进行研究开发提供可靠而全面的信息。

查新站要加强对科研管理部门的宣传与培训，发挥科技查新对高校科研管理工作的支持作用。科技查新可为学科研究方向的制定提供客观依据，为科研项目选题提供保障，为科研成果的鉴定、评审及推广应用等提供客观依据，专题情报服务整合还可为科研工作提供更深层次的服务。

建议教育部职能部门建立查新门户网站，共享人才与文献资源，缓解忙与闲业务量不均衡、质量上难以保障的局面。作为链接67所教育部部级查新网站的平台，可通过联合协同的服务模式，向社会公开提供查新服务，凡具有查新证的人员可凭业务能力产生优先级别，上网从事查新项目，进而保障服务质量。

科技查新是国家为避免科研课题重复立项和客观正确地判别科研成果的新颖性而设立的一项工作，由具有科技查新资质的查新机构承担完成。查新不只是一项专题文献调研，更是一门专题信息咨询技术。需要查新工作承担单位拥有较完整的文献资料获取能力以及很强的国际、国内联机检索支持能力，以保证对相关领域的检索能达到全面性、系统性和连续性的要求。

因此，建立和完善一套科学、完备、实用的查新质量评价指标体系，与时俱进地指导查新工作，实行全面、有效的质量控制，是科技查新系统工程中的重要环节，需要深入研究和探讨。

参考文献：

[1] 中国高等教育数字图书馆．[2010-11-01]．http://www.calis.edu.cn/educhina/libnav.do?page=servicenav．

[2] 南昌大学图书馆．[2010-04-20]．http://lib.ncu.cn．

[3] 潘宏伟.基于模糊层次分析法的信息安全风险评估研究[学位论文].南京：南京师范大学，2007.

[4] 夏萍，汪凯，霍永忠，等．专家可靠性分析在建立定点医院医疗保险业务监督评价指标体系中的运用．中国医学理论与实践，2006，6(8)：922-923，921.

［作者简介］何晓萍，女，1955年生，教授，发表论文30余篇。