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The hierarchy of the example has two levels. The higher level is the total objective, it is affected by six factors in the lower level. But when applying AHP, we should add one more level, the alternative level. Which should be evaluate all factors from lower level up to higher levels. How? Saaty also applied pairwise comparison in getting scores. It works this way. Here are the results of each factors Now we can compute the final scores of three schools. Since Score(B) is the largest, it is the best choice. The work is done. But wait a minute, Is the judgement believable? Is B really better than A since it is less than 2% higher in score? Why eigenvectors are reasonable? We raise a Consistency problem here about judgement. Let’s look at the example. 案例:排序 由上,B是最好的学校。 ?? 2.2 层次分析法 学校生活 第三十页,共四十三页。 专家们由局部的两两比较给出的判断矩阵,其判断是否一致? Def 4 满足以下条件的矩阵 实际上,专家们由两两比较给出的判断往往存在各种各样的不一致性! 是一致的。 ?? 2.2.3 一致性检验 2.2 层次分析法 第三十一页,共四十三页。 案例:不一致的判断矩阵 不一致表现在, 但 使用AHP时,应尽可能减少判断的不一致。 专家给出的不一致的判断矩阵 尽可能一致的判断矩阵 ? 2.2 层次分析法 第三十二页,共四十三页。 一致性度量 Def 5 定义判断矩阵A的一致性指标consistency index (C.I.)如下: A的一致性程度consistency rate (C.R.) 定义为: 其中,R.I. 平均随机一致性指标 random index :对n个因素构成的所有可能的判断矩阵的一致性指标求平均。 Def 6 若C.R.0.10,则认为判断矩阵足够一致。 Saaty通过仿真实验,给出了1~9阶判断矩阵的R.I. n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 R.I. 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.25 2.2 层次分析法 第三十三页,共四十三页。 案例:不一致判断矩阵 2.2 层次分析法 第三十四页,共四十三页。 案例: 一致和不一致 学习氛围 学校生活 假期安排 一致 一致 不一致 2.2 层次分析法 第三十五页,共四十三页。 2.2.4 AHP方法的后续发展 如何尽可能提高判断矩阵的一致性? 专家判断存在模糊性、不确定性,如何处理? Scale[1,9]足够合理吗? 还有更好的评价尺度吗? 左右特征向量得到结果不一样,采用哪一个能得到更好的排序结果? 群决策问题:如何将分歧的意见尽可能归纳、总结? 支持EM方法的数学理论是否存在?如何改进EM方法? 2.2 层次分析法 第三十六页,共四十三页。 改进判断矩阵的一致性 如果决策者依据实际存在的信息、或者可以验证的概念来作出判断,那么,总可以通过统计、枚举的办法改进判断矩阵的一致性的。 但是,如果决策者依据主观信息进行判断,就必须不断找出最不一致的判断信息,让专家们再次认真考虑。 2.2 层次分析法 第三十七页,共四十三页。 提高一致性 显然,一致的判断矩阵秩为 1. 所以,要改进不一致的判断矩阵B,,可以试图找到与它最接近的判断矩阵A,即A和B的偏差最小. 2.2 层次分析法 第三十八页,共四十三页。 案例:最终排序的概率解释 判断过程中可能存在不确定,所以最终的排序结果也蕴藏着不确定。 Score(A) = 0.37 Score(B) = 0.38 Score (C) = 0.25 问题: 学校B(0.38) 确实比学校A(0.37)更好吗? 2.2 层次分析法 第三十九页,共四十
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