ahp-层次分析法在物流中的应用

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1、层次分析法建模层次分析法(AHP-AnalyticHierachyprocess)----多目标决策方法70年代由美国运筹学家T·L·Satty提出的,是一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法论。吸收利用行为科学的特点,是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,是系统科学中,常用的一种系统分析方法,因而成为系统分析的数学工具之一。常用的传统的研究自然科学和社会科学的方法有:机理分析方法:利用经典的数学工具分析观察的因果关系;统计分析方法:利用大量观测数据寻求统计规律,用随机数学方法描述(自然现象

2、、社会现象)现象的规律。基本内容:(1)多目标决策问题举例AHP建模方法(2)AHP建模方法基本步骤      (3)AHP建模方法基本算法(3)AHP建模方法理论算法应用的若干问题。·参考书:·1、姜启源,数学模型(第二版,第9章;第三版,第8章),高等教育出版社2、程理民等,运筹学模型与方法教程,(第10章),清华大学出版社3、《运筹学》编写组,运筹学(修订版),第11章,第7节,清华大学出版社一、问题举例:A.大学毕业生就业选择问题获得大学毕业学位的毕业生,“双向选择”时,用人单位与毕业生都有各自的选择标准和要求。就毕业生来说选择单位的标准和要求是多

3、方面的,例如:①能发挥自己的才干为国家作出较好贡献(即工作岗位适合发挥专长);②工作收入较好(待遇好);③生活环境好(大城市、气候等工作条件等);④单位名声好(声誉-Reputation);⑤工作环境好(人际关系和谐等)⑥发展晋升(promote,promotion)机会多(如新单位或单位发展有后劲)等。问题:现在有多个用人单位可供他选择,因此,他面临多种选择和决策,问题是他将如何作出决策和选择?——或者说他将用什么方法将可供选择的工作单位排序?24工作选择生活环境工作环境声誉收入发展贡献可供选择的单位P1’P2‘-----PnB.假期旅游地点选择暑假有3

4、个旅游胜地可供选择。例如::苏州杭州,北戴河,桂林,到底到哪个地方去旅游最好?要作出决策和选择。为此,要把三个旅游地的特点,例如:①景色;②费用;③居住;④环境;⑤旅途条件等作一些比较——建立一个决策的准则,最后综合评判确定出一个可选择的最优方案。目标层选择旅游地准则层景色费用居住饮食旅途方案层C.资源开发的综合判断7种金属可供开发,开发后对国家贡献可以通过两两比较得到,决定对哪种资源先开发,效用最高。对经济发展、贡献U经济价值战略重要性交通条件要求量风险费开採费金Go铝Al钿Ur磷酸盐铁In铜Co24二、问题分析:例如旅游地选择问题:一般说来,此决策问题

5、可按如下步骤进行:(S1)将决策解分解为三个层次,即:目标层:(选择旅游地)这一层次中只有一个元素,一般它是分析问题的预定目标或理想结果,因此也称为目标层。准则层:(景色、费用、居住、饮食、旅途等5个准则)。这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环节,它可以由若干个层次组成,包括所需考虑的准则、子准则。方案层:(有,,三个选择地点)。这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等。递阶层次结构中的层次数与问题的复杂程度及需要分析的详尽程度有关,一般地层次数不受限制。每一层次中各元素所支配的元素一般不要超过9个。这是因为支配的元素过多会给两两比较判断

6、带来困难。(S2)互相比较各准则对目标的权重,各方案对每一个准则的权重。这些权限重在人的思维过程中常是定性的。例如:经济好、身体好的人:会将景色好作为第一选择;中老年人:会将居住、饮食好作为第一选择;经济不好的人:会把费用低作为第一选择。而层次分析方法则应给出确定权重的定量分析方法。(S3)将方案后对准则层的权重,及准则后对目标层的权重进行综合。(S4)最终得出方案层对目标层的权重,从而作出决策。以上步骤和方法即是AHP的决策分析方法。三、确定各层次互相比较的方法——成对比较矩阵和权向量层次结构反映了因素之间的关系,但准则层中的各准则在目标衡量中所占的比重

7、并不一定相同,在决策者的心目中,它们各占有一定的比例。在确定影响某因素的诸因子在该因素中所占的比重时,遇到的主要困难是这些比重常常不易定量化。此外,当影响某因素的因子较多时,直接考虑各因子对该因素有多大程度的影响时,常常会因考虑不周全、顾此失彼而使决策者提出与他实际认为的重要性程度不相一致的数据,甚至有可能提出一组隐含矛盾的数据。为看清这一点,可作如下假设:将一块重为1千克的石块砸成小块,你可以精确称出它们的重量,设为,现在,请人估计这小块的重量占总重量的比例(不能让他知道各小石块的重量),此人不仅很难给出精确的比值,而且完全可能因顾此失彼而提供彼此矛盾的

8、数据。24在确定各层次各因素之间的权重时,如果只是定性的结果,则常

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