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实现方法——构建两两比较判断矩阵:全国数学建模中的层次分析法

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简介:
本篇介绍在数学建模竞赛中常用的层次分析法(AHP),重点讲解如何通过两两比较建立判断矩阵,并进行一致性检验。 实现方法(2):构造两两比较判断矩阵 层次分析法的一个显著特点是将定性分析与定量计算相结合,并且能够把定性问题转化为定量数据。在已经建立的层次结构基础上,下一步是构建用于对比不同元素重要性的判断矩阵。 在这个过程中,决策者需要反复评估和回答针对特定准则C的问题:两个由该准则支配的元素ui 和uj 中哪一个更重要,以及它们之间的相对重要程度如何。根据1到9的标准尺度进行赋值(表7-1提供了这一标度的具体含义)。对于每个被比较的元素而言,在准则C下通过两两对比形成一个判断矩阵A=(aij)nxn,其中aij表示ui与uj相对于C的重要程度比率。 以下是各个数值所代表的意义: - 1:ui和uj具有相同的重要性 - 3:ui比uj稍重要 - 5:ui比uj更显著地重要 - 7: ui比uj强烈地重要 - 9: ui比uj极端地重要 对于中间值2、4、6、8,它们表示了两个元素之间的重要程度介于上述直接相邻的数值之间。 另外需要注意的是如果aij代表ui与uj之间的相对重要性比率的话,则反向来看即为ajji=1/aij。

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    本篇介绍在数学建模竞赛中常用的层次分析法(AHP),重点讲解如何通过两两比较建立判断矩阵,并进行一致性检验。 实现方法(2):构造两两比较判断矩阵 层次分析法的一个显著特点是将定性分析与定量计算相结合,并且能够把定性问题转化为定量数据。在已经建立的层次结构基础上,下一步是构建用于对比不同元素重要性的判断矩阵。 在这个过程中,决策者需要反复评估和回答针对特定准则C的问题:两个由该准则支配的元素ui 和uj 中哪一个更重要,以及它们之间的相对重要程度如何。根据1到9的标准尺度进行赋值(表7-1提供了这一标度的具体含义)。对于每个被比较的元素而言,在准则C下通过两两对比形成一个判断矩阵A=(aij)nxn,其中aij表示ui与uj相对于C的重要程度比率。 以下是各个数值所代表的意义: - 1:ui和uj具有相同的重要性 - 3:ui比uj稍重要 - 5:ui比uj更显著地重要 - 7: ui比uj强烈地重要 - 9: ui比uj极端地重要 对于中间值2、4、6、8,它们表示了两个元素之间的重要程度介于上述直接相邻的数值之间。 另外需要注意的是如果aij代表ui与uj之间的相对重要性比率的话,则反向来看即为ajji=1/aij。
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    简介:本课程详细解析层次分析法中的关键步骤——判断矩阵的构建方法与技巧,帮助学员掌握如何科学合理地建立评价指标权重体系。 讲解如何构造判断矩阵,并探讨层次分析法与判断矩阵之间的关系。此外,还会介绍MATLAB在这一领域的应用情况。
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    本文章通过具体案例解析在数学建模中如何应用层次分析法进行问题求解,详细介绍该方法的基本原理、操作步骤及其优势。 某市为了合理建设市政工程并实现综合效益最大化,提出了几个决策方案:修建铁路、高速公路、景观工程、综合管线工程以及水利工程。在制定这些决策的过程中需要考虑经济效益、社会效益及环境效益三个方面的影响因素。基于此需求,可以构建一个层次结构模型来进行分析和评估。
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    本文章通过具体案例阐述了在数学建模中应用层次分析法的过程与技巧,解析其如何有效解决复杂决策问题。 层次分析法在数学建模中的应用实例展示了该方法如何用于解决复杂决策问题。通过构建递阶结构模型,明确各因素之间的关系,并利用专家判断矩阵进行量化评价,最终得出不同方案的优先级排序。这种方法特别适用于那些目标众多、相互影响且难以用精确数据描述的问题场景中。
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    本文章通过具体案例阐述了在数学建模中运用层次分析法的过程与技巧,旨在帮助读者理解和应用该方法解决实际问题。 层次分析法在数学建模中的实例应用展示了该方法如何用于解决复杂决策问题。通过构建递阶结构、设定判断矩阵以及计算权重向量等一系列步骤,层次分析法能够帮助研究者清晰地评估不同选项的重要性,并做出更为科学合理的决策。这种方法尤其适用于那些涉及多准则评价的问题,在实际操作中具有很高的实用价值和应用前景。
  • 基于MATLAB(AHP)求解算
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    本文章介绍了在MATLAB环境下实现层次分析法(AHP)中判断矩阵构建及一致性检验的具体算法,并提供相应的源代码。 本段落讲解了如何使用Matlab求解层次分析法中的判断矩阵的权向量,并进行一致性检验。
  • SNK-SAS讲义
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    本讲义深入讲解了SNK法在SAS软件中的应用及其与两两比较的关系,并介绍了如何进行有效的方差分析。适合统计学和数据分析领域的学习者参考使用。 在使用SAS进行SNK法两两比较时,为了便于理解,结果会用英文字母表示。字母A、B、C等等标注的是处理因素变量的取值,并用来指示该处理组与其他各组是否有差异。如果两个组被标记了相同的字母(例如2和3都标为相同字母),则说明这两个组之间没有显著性差异;而如果有不同字母,则表明这两组间存在统计学意义上的差异。
  • 案例
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    本案例深入探讨了层次分析法在解决复杂决策问题中的应用,通过具体数学建模实例,解析如何构建递阶层次结构、设计判断矩阵及一致性检验等关键步骤。 本段落研究了五篇建模论文的评价与比较问题。首先对这五篇论文进行了详细研读并撰写评语。接着运用层次分析法和模糊综合评判方法进行综合量化评价。最后根据所得权重大小对这些论文进行了排序。
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    本简介介绍了一种基于MATLAB软件环境下的层次分析法(AHP)在数学建模中的应用与实现。通过系统地构建模型、计算权重及一致性检验,该方法为复杂决策问题提供了量化解决方案。 利用MATLAB实现层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)的数学建模算法。AHP是由美国运筹学家Thomas L. Saaty在20世纪70年代提出的一种多准则决策方法,旨在帮助决策者在一个复杂和结构化的环境中做出最佳选择。 层次分析法的主要步骤如下: 1. **建立层次结构**:将一个复杂的决策问题分解为若干个层次,包括目标层、准则层以及方案层。其中,目标层代表最终的决策目标;准则层则包含影响该决策的各种因素或标准;而方案层则是可供选择的不同策略。 2. **构建判断矩阵**:在每一层级中进行元素间的两两比较,并使用一种特定尺度(通常是1到9之间的数字)来量化它们之间的重要性关系。这种评估由决策者完成,从而形成一个表示相对重要性的判断矩阵。 3. **计算权重**:基于所建立的判断矩阵,应用数学技术来确定各元素在整体结构中的权重值,以此体现其相对于其他因素的重要程度。