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一、AHP法的理论是什么?
层次分析法（Analytic Hierarchy Process,简称AHP）是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法,它特别适用于那些难于完全定量分析的问题.它是美国运筹学家T.L.Saaty 教授于70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法.
§1 层次分析法的基本原理与步骤
人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中,面临的常常是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统.层次分析法为这类问题的决策和排序提供了一种新的、简洁而实用的建模方法.
运用层次分析法建模,大体上可按下面四个步骤进行：
（i）建立递阶层次结构模型；
（ii）构造出各层次中的所有判断矩阵；
（iii）层次单排序及一致性检验；
（iv）层次总排序及一致性检验.
下面分别说明这四个步骤的实现过程.
1.1 递阶层次结构的建立与特点
应用AHP分析决策问题时,首先要把问题条理化、层次化,构造出一个有层次的结构模型.在这个模型下,复杂问题被分解为元素的组成部分.这些元素又按其属性及关系形成若干层次.上一层次的元素作为准则对下一层次有关元素起支配作用.这些层次可以分为三类：
（i）最高层：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.
（ii）中间层：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,因此也称为准则层.
（iii）最底层：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,因此也称为措施层或方案层.
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带来困难
二、ahp层次分析法四个因素数据
AHP（层次分析法）四个因素数据：经济效益、可行性、风险性、社会影响。
1、经济效益：
经济效益是衡量决策方案的一个重要指标，可以考虑的数据包括投资回报率、盈利能力、成本效益等。在进行AHP分析时，需要将这些数据转化为判断矩阵，根据不同指标的重要性进行比较和评估，从而确定各项指标在决策方案中的相对重要性。
2、可行性：
可行性是指决策方案在技术、资源、人力等方面的可行性程度。在进行AHP分析时，需要将可行性方面的数据进行量化和比较，从而确定各项指标在决策方案中的相对重要性。
3、风险性：
风险性是指决策方案所面临的风险和不确定性程度。在进行AHP分析时，需要将风险性方面的数据进行量化和比较，从而确定各项指标在决策方案中的相对重要性。例如，对于两个决策方案A和B，可以根据其风险评估和不确定性分析，构建一个2×2的判断矩阵，将两个指标进行比较，最终得出各项指标的权重值，从而确定最优决策方案。
4、社会影响：
社会影响是指决策方案对社会环境、公众利益等方面的影响程度。在进行AHP分析时，需要将社会影响方面的数据进行量化和比较，从而确定各项指标在决策方案中的相对重要性。例如，对于两个决策方案A和B，可以根据其环境评估和社会效益评估，构建一个2×2的判断矩阵，将两个指标进行比较，最终得出各项指标的权重值，从而确定最优决策方案。
三、ahp层次分析法步骤
ahp层次分析法步骤包括：建立递阶层次结构；构造比较判别矩阵；在单准则下的排序及一致性检验；总的排序选优。
层次分析法，简称AHP，是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初，在为美国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。
ahp层次分析法优缺点
优点
1.系统性的分析方法
层次分析法把研究对象作为一个系统，按照分解、比较判断、综合的思维方式进行决策，成为继机理分析、统计分析之后发展起来的系统分析的重要工具。系统的思想在于不割断各个因素对结果的影响，而层次分析法中每一层的权重设置最后都会直接或间接影响到结果，而且在每个层次中的每个因素对结果的影响程度都是量化的，非常清晰明确。
2. 简洁实用的决策方法
这种方法既不单纯追求高深数学，又不片面地注重行为、逻辑、推理，而是把定性方法与定量方法有机地结合起来，使复杂的系统分解，能将人们的思维过程数学化、系统化，便于人们接受，且能把多目标、多准则又难以全部量化处理的决策问题化为多层次单目标问题，通过两两比较确定同一层次元素相对上一层次元素的数量关系后，最后进行简单的数学运算。
3. 所需定量数据信息较少
层次分析法主要是从评价者对评价问题的本质、要素的理解出发，比一般的定量方法更讲求定性的分析和判断。由于层次分析法是一种模拟人们决策过程的思维方式的一种方法，层次分析法把判断各要素的相对重要性的步骤留给了大脑，只保留人脑对要素的印象，化为简单的权重进行计算。这种思想能处理许多用传统的最优化技术无法着手的实际问题。
缺点
1. 不能为决策提供新方案
层次分析法的作用是从备选方案中选择较优者。在应用层次分析法的时候，可能就会有这样一个情况，就是我们自身的创造能力不够，造成了我们尽管在我们想出来的众多方案里选了一个最好的出来，但其效果仍然不够企业所做出来的效果好。
2. 定量数据较少，定性成分多，不易令人信服
在如今对科学的方法的评价中，一般都认为一门科学需要比较严格的数学论证和完善的定量方法。但现实世界的问题和人脑考虑问题的过程很多时候并不是能简单地用数字来说明一切的。层次分析法是一种带有模拟人脑的决策方式的方法，因此必然带有较多的定性色彩。
3. 指标过多时，数据统计量大，且权重难以确定
当我们希望能解决较普遍的问题时，指标的选取数量很可能也就随之增加。指标的增加就意味着我们要构造层次更深、数量更多、规模更庞大的判断矩阵。那么我们就需要对许多的指标进行两两比较的工作。由于一般情况下我们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，如果有越来越多的指标，我们对每两个指标之间的重要程度的判断可能就出现困难了。
4. 特征值和特征向量的精确求法比较复杂
在求判断矩阵的特征值和特征向量时，所用的方法和我们多元统计所用的方法是一样的。在二阶、三阶的时候，我们还比较容易处理，但随着指标的增加，阶数也随之增加，在计算上也变得越来越困难。不过幸运的是这个缺点比较好解决，我们有三种比较常用的近似计算方法。第一种就是和法，第二种是幂法，还有一种常用方法是根法。
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