指标综合及权重分配.doc

实验：指标综合及权重分布
一、实验目的：
掌握利用德尔菲法以及层次分析相结合的方法选指标及分配权重。
二、实验准备：
北京地区的各投入产出指标，如下表：
城市
万元地区生产总值能耗
平均每千人口拥有医院床位数
单位面积粮食产量
林木绿化率
二级以上天数
昌平区
0.79
4.32
4.48
61.77
301
朝阳区
0.32
4.25
6.11
23.28
278.5
大兴区
0.71
2.77
6.23
25.95
260
房山区
2.16
5.67
5.32
54.73
258
丰台区
0.47
3.57
3.46
39
263
海淀区
0.24
2.63
5.95
42.3
280
怀柔区
0.61
3.44
5.82
75.57
297
门头沟区
0.65
8.72
1.63
58.22
272
密云县
0.60
2.25
5.34
65.51
298
平谷区
0.74
3.92
5.73
66.75
286
石景山区
1.07
4.78
1.00
40.21
261
顺义区
0.90
2.65
5.86
26.68
281
通州区
0.72
1.45
5.84
23.92
271
延庆县
0.67
2.72
7.13
65.84
307
三、实验步骤：
1. 建立递阶层次结构
应用AHP解决实际问题，首先明确要分析决策的问题，并把它条理化、层次化，理出递阶层次结构。
AHP要求的递阶层次结构一般由以下三个层次组成：目标层（最高层）：指问题的预定目标；准则层（中间层）：指影响目标实现的准则；措施层（最低层）：指促使目标实现的措施；
通过对复杂问题的分析，首先明确决策的目标，将该目标作为目标层（最高层）的元素，这个目标要求是唯一的，即目标层只有一个元素。
2. 构造判断矩阵并赋值
根据递阶层次结构就能很容易地构造判断矩阵。 构造判断矩阵的方法是：每一个具有向下隶属关系的元素（被称作准则）作为判断矩阵的第一个元素（位于左上角），隶属于它的各个元素依次排列在其后的第一行和第一列。重要的是填写判断矩阵。填写判断矩阵的方法有：
大多采取的方法是：向填写人（专家）反复询问：针对判断矩阵的准则，其中两个元素两两比较哪个重要，重要多少，对重要性程度按1-9赋值（重要性标度值见下表）。
表1 重要性标度含义表
重要性标度
含 义
1
表示两个元素相比，具有同等重要性
3
表示两个元素相比，前者比后者稍重要
5
表示两个元素相比，前者比后者明显重要
7
表示两个元素相比，前者比后者强烈重要
9
表示两个元素相比，前者比后者极端重要
2，4，6，8
表示上述判断的中间值
倒数
若元素I与元素j的重要性之比为aij, 则元素j与元素I的重要性之比为aji=1/aij
设填写后的判断矩阵为A=(aij)n×n，判断矩阵具有如下性质：
(1) aij〉0；(2) aji=1/ aji；(3) aii=1
根据上面性质，判断矩阵具有对称性，因此在填写时，通常先填写aii=1部分，然后再仅需判
及填写上三角形或下三角形的n(n-1)/2个元素就可以了。在特殊情况下，判断矩阵可以具有传递性，即满足等式：aij*ajk=aik 当上式对判断矩阵所有元素都成立时，则称该判断矩阵为一致性矩阵。
3. 层次单排序（计算权向量）与检验
对于专家填写后的判断矩阵，利用一定数学方法进行层次排序。层次单排序是指每一个判断矩阵各因素针对其准则的相对权重，所以本质上是计算权向量。计算权向量有特征根法、和法、根法、幂法等，这里简要介绍和法。
和法的原理是，对于一致性判断矩阵，每一列归一化后就是相应的权重。对于非一致性判断矩阵，每一列归一化后近似其相应的权重，在对这n个列向量求取算术平均值作为最后的权重。具体的公式是：

需要注意的是，在层层排序中，要对判断矩阵进行一致性检验。在特殊情况下，判断矩阵可以具有传递性和一致性。一般情况下，并不要求判断矩阵严格满足这一性质。但从人类认识规律看，一个正确的判断矩阵重要性排序是有一定逻辑规律的，例如若A比B重要，B又比C重要，则从逻辑上讲，A应该比C明显重要，若两两比较时出现A比C重要的结果，则该判断矩阵违反了一致性准则，在逻辑上是不合理的。
因此在实际中要求判断矩阵满足大体上的一致性，需进行一致性检验。只有通过检验，才能说明判断矩阵在逻辑上是合理的，才能继续对结果进行分析。
一致性检验的步骤如下。
第一步，计算一致性指标C.I.（consistency index）

第二步，查表确定相应的平均随机一致性指标R.I.（random index）据判断矩阵不同阶数查下表，得到平均随机一致性指标R.I.
第三步，计算一致性比例C.R.（consistency ratio）并进行判断

当C.R.<0.1时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，C.R.>0.1时，认为判断矩阵不符合一致性要求，需要对该判断矩阵进行重新修正。
4. 层次总排序与检验
总排序是指每一个判断矩阵各因素针对目标层（最上层）的相对权重。这一权重的计算采用从上而下的方法，逐层合成。
很明显，第二层的单排序结果就是总排序结果。假定已经算出第k-1层m个元素相对于总目标的权重w(k-1)=(w1(k-1),w2(k-1),…,wm(k-1))T，第k层n个元素对于上一层（第k层）第j个元素的单排序权重是pj(k)p1j(k),p2j(k),…,pnj(k))T，其中不受j支配的元素的权重为零。
令P(k)=(p1(k),p2(k),…,pn(k)),表示第k层元素对第k-1层个元素的排序，则第k层元素对于总目标的总排序为：
w(k)=(w1(k),w2(k),…,wn(k))T= p(k) w(k-1)
或 I=1,2,…,n
同样，也需要对总排序结果进行一致性检验。假定已经算出针对第k-1层第j个元素为准则的C.I.j(k)、R.I.j(k)和C.R.j(k), j=1,2,…,m,则第k层的综合检验指标
C.I.j(k)=（C.I.1(k) ,C.I.2(k) ,…, C.I.m(k)）w(k-1)
R.I.j(k)=（R.I.1(k) ,R.I.2(k) ,…, R.I.m(k)）w(k-1)

当C.R.(k)<0.1时，认为判断矩阵的整体一致性是可以接受的。