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编程问答

清风老师数学建模视频课程第1讲层次分析法

發(fā)布時間:2023/12/14 编程问答 52 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 清风老师数学建模视频课程第1讲层次分析法 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

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1 / 94?
數(shù)學建模常.模型及其MATLAB等軟件實現(xiàn)
講師:清風

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十大模型,涉及近三十種算法
2 / 94

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為什么錄制這門課程??
3 / 94?
如何準備數(shù)模?

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數(shù)學建模的任務分配
數(shù)學建模三大塊: 建模+ 編程+ 寫作

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模型講解
5 / 94?
從簡單的例子開始,慢慢的引出模型。
(體驗真正的建模過程)

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編程講解
6 / 94?
不需要MATLAB基礎,先講基礎語法和函數(shù),再講模型的實現(xiàn)(注釋詳細)。

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寫作訓練
7 / 94?
每一講結(jié)束后都會有相應的作業(yè)供你練習,例如:

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寫作訓練
8 / 94?
每個算法都會配有拓展資料
(看看優(yōu)秀論文是如何寫作的吧)

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第一講:層次分析法
(The analytic hierarchy process, 簡稱AHP)?
建模比賽中最基礎的模型之一,其主要用于解決
評價類問題(例如:選擇哪種方案最好、哪位運
動員或者員工表現(xiàn)的更優(yōu)秀)。
10 / 94

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溫馨提示
(1)視頻中提到的所有附件可在售后群的群文件中下載。
包括講義、代碼、軟件安裝包、優(yōu)秀的作業(yè)、我視頻中推薦的資料等。
(2)視頻中或者有講義中發(fā)現(xiàn)有錯誤可私戳群主清風反饋。我會將錯誤修改后重新上傳到群文件,?
大家留意文件名稱后面的日期。在線勘誤地址:?
http://note.youdao.com/noteshare?id=66f9dd707874e0428610502b45c074d9?
(3)討論群的群號獲取地址(討論群是付費群,群文件也有大量資料,大家可自愿決定是否入群)?
http://note.youdao.com/noteshare?id=4997251d8219a45d56631e412b1e9392?
(4)更多優(yōu)質(zhì)數(shù)學建模資料大家可關注我的微店店鋪(微信掃右邊二維
碼進店)和b站網(wǎng)站獲取。
https://space.bilibili.com/52614961?
(5)配套的資源和代碼可發(fā)給你的朋友或者隊友一起交流,請不要上傳
到公開的互聯(lián)網(wǎng)上,版權(quán)歸清風老師所有。
(未經(jīng)授權(quán)將原創(chuàng)資料散播到互聯(lián)網(wǎng)的行為是違規(guī)的哦)?
11 / 94

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模型介紹
1

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評價類問題可用打分解決
13 / 94?
高考結(jié)束了,?
我該選華科還是武大呢?

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評價類問題可用打分解決
14 / 94?
小明最關心大學里面的這四個方面:?
學習氛圍(0.4)?
就業(yè)前景(0.3)?
男女比例(0.2)?
校園景色(0.1)?
括號里面的數(shù)值表示小明認為的重要性程度(權(quán)重),其和為1。
注:本例子僅用于學習,大家可暫時忽略真實情況下應考慮到的更多細節(jié)(例如學校中的具體專業(yè))。

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評價類問題可用打分解決
15 / 94?
學習氛圍
注:本例子對涉及到的學校并無惡意,僅用于教學使用
(請觀看到此視頻的華科武大同學別吐槽哦)?
0.7?
0.3

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評價類問題可用打分解決
16 / 94?
就業(yè)前景
= = 0.5

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評價類問題可用打分解決
17 / 94?
男女比例
0.3 0.7?
約為1.35:1

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評價類問題可用打分解決
18 / 94?
校園景色
華科玉蘭
VS?
武大櫻花
0.25 0.75

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根據(jù)權(quán)重表格計算得分
19 / 94?
指標權(quán)重華科武大
學習氛圍0.4 0.7 0.3?
就業(yè)前景0.3 0.5 0.5?
男女比例0.2 0.3 0.7?
校園景色0.1 0.25 0.75?
小明整理好了這張權(quán)重表格:?
華科最終得分:0.515?
0.7 × 0.4 + 0.5 × 0.3 + 0.3 × 0.2 + 0.25 ×0.1?
武大最終得分:0.485?
0.3 × 0.4 + 0.5 × 0.3 + 0.7 × 0.2 + 0.75 ×0.1

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華科最終得分:0.515?
武大最終得分:0.485?
由于華科分數(shù)高于武大,小明最終選擇了華科。。。

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一個小小的總結(jié)
21 / 94?
使用打分法解決評價問題,只需要我們補充完成下面這張表格即可:?
指標權(quán)重方案1 方案2 ……?
指標1?
指標2?
指標3?
……?
指標權(quán)重華科武大
學習氛圍0.4 0.7 0.3?
就業(yè)前景0.3 0.5 0.5?
男女比例0.2 0.3 0.7?
校園景色0.1 0.25 0.75?
同顏色的單元格的和為1,它們表示的針對某一因素
所占的權(quán)重。

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一道引出層次分析法的例題
22 / 94?
填好志愿后,小明同學想出去旅游。在查閱了網(wǎng)上的攻略后,他初步選擇
了蘇杭、北戴河和桂林三地之一作為目標景點。
請你確定評價指標、形成評價體系來為小明同學選擇最佳的方案。

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一道引出層次分析法的例題
23 / 94?
填好志愿后,小明同學想出去旅游。在查閱了網(wǎng)上的攻略后,他初步選擇
了蘇杭、北戴河和桂林三地之一作為目標景點。
請你確定評價指標、形成評價體系來為小明同學選擇最佳的方案。
評價類問題

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一道引出層次分析法的例題
24 / 94?
填好志愿后,小明同學想出去旅游。在查閱了網(wǎng)上的攻略后,他初步選擇
了蘇杭、北戴河和桂林三地之一作為目標景點。
請你確定評價指標、形成評價體系來為小明同學選擇最佳的方案。
評價類問題
解決評價類問題,大家首先要想到以下三個問題:?
① 我們評價的目標是什么??
② 我們?yōu)榱诉_到這個目標有哪幾種可選的方案??
③ 評價的準則或者說指標是什么?(我們根據(jù)什么東西來評價好壞)

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一道引出層次分析法的例題
25 / 94?
填好志愿后,小明同學想出去旅游。在查閱了網(wǎng)上的攻略后,他初步選擇
了蘇杭、北戴河和桂林三地之一作為目標景點。
請你確定評價指標、形成評價體系來為小明同學選擇最合適的方案。
解決評價類問題,大家首先要想到以下三個問題:?
① 我們評價的目標是什么??
答:為小明同學選擇最佳的旅游景點。
② 我們?yōu)榱诉_到這個目標有哪幾種可選的方案??
答:三種,分別是去蘇杭、去北戴河和去桂林。
③ 評價的準則或者說指標是什么?(我們根據(jù)什么東西來評價好壞)?
答:題目沒給相關數(shù)據(jù)支撐,需要我們確定。

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一道引出層次分析法的例題
26 / 94?
解決評價類問題,大家首先要想到以下三個問題:?
① 我們評價的目標是什么??
答:為小明同學選擇最佳的旅游景點。
② 我們?yōu)榱诉_到這個目標有哪幾種可選的方案??
答:三種,分別是去蘇杭、去北戴河和去桂林。
③ 評價的準則或者說指標是什么?(我們根據(jù)什么東西來評價好壞)?
答:題目沒給相關數(shù)據(jù)支撐,需要我們查閱相關的資料。
一般而言,前兩個問題的答案是顯而易見的,第三個問題的答案
需要我們根據(jù)題目中的背景材料、常識以及網(wǎng)上搜集到的參考資料進
行結(jié)合,從中篩選出最合適的指標。

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優(yōu)先選擇知網(wǎng)(或者萬方、百度學術(shù)、谷歌學術(shù)等平臺)搜索相關的文獻:

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大學生啦!?
一定要知道知網(wǎng)哦。
為什么優(yōu)先在別人發(fā)表的論文中尋找指標??
顯得專業(yè)
另外,別人研究使用的方法你也可以借鑒

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假如你沒找到相關的文獻怎么辦??
和小組成員來場頭腦風暴
+?
在平臺上搜索別人或者專家的看法唄

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強烈推薦一個很膩害的網(wǎng)站:?
蟲部落-快搜: https://search.chongbuluo.com/?
優(yōu)先級:?
. 谷歌搜索(國內(nèi)進不去的話就使用百度搜索吧)?
. 微信搜索
. 知乎搜索
例如本題我們可以搜索關鍵字:?
旅游選擇因素、根據(jù)什么因素選擇旅游景點、旅游景點評價指標等

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假如我們查詢了資料后選擇了以下五個指標:?
①景點景色
②旅游花費
③居住環(huán)境
④飲食情況
⑤交通便利程度
填好志愿后,小明同學想出去旅游。在查閱了網(wǎng)上的攻略后,他初步選擇
了蘇杭、北戴河和桂林三地之一作為目標景點。
請你確定評價指標、形成評價體系來為小明同學選擇最佳的方案。

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解決評價類問題,大家首先要想到以下三個問題:?
① 我們評價的目標是什么??
答:為小明同學選擇最佳的旅游景點。
② 我們?yōu)榱诉_到這個目標有哪幾種可選的方案??
答:三種,分別是去蘇杭、去北戴河和去桂林。
③ 評價的準則或者說指標是什么?(我們根據(jù)什么東西來評價好壞)?
答:景色、花費、居住、飲食、交通。
腦洞:假如現(xiàn)在小明就在我們面前,我們要對他提
哪些問題才能幫他合理的做決定?

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還記得這張權(quán)重表格嗎??
33 / 94?
指標權(quán)重蘇杭北戴河桂林
景色
花費
居住
飲食
交通

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直接問權(quán)重的弊端
34 / 94?
有同學可能會想,直接叫小明填好這張表不就完事啦~?
這樣往往比較片面和不周全
(隔一天問他答案可能就變了)?
在確定影響某因素的諸因子在該因素中所占的比重時,遇到的主要困難
是這些比重常常不易定量化。此外,當影響某因素的因子較多時,直接
考慮各因子對該因素有多大程度的影響時,常常會因考慮不周全、顧此
失彼而使決策者提出與他實際認為的重要性程度不相一致的數(shù)據(jù),甚至
有可能提出一組隱含矛盾的數(shù)據(jù)。
——選自司守奎[kuí]老師的《數(shù)學建模算法與應用教材》

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分而治之的思想
35 / 94?
指標權(quán)重蘇杭北戴河桂林
景色
花費
居住
飲食
交通
分而治之:我們先來確定指標的權(quán)重吧~?
問題:?
一次性考慮這五個指標之間的關系,往往考慮不周。
解決方法:?
兩個兩個指標進行比較,最終根據(jù)兩兩比較的結(jié)果來推算出權(quán)重。

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層次分析法的思想登場
36 / 94?
如果用1-9表示重要程度(見下表),請你兩兩比較上述這五個指標對
于選擇最終的旅游景點的重要性。
標度含義
1 表示兩個因素相比,具有同樣重要性
3 表示兩個因素相比,一個因素比另一個因素稍微重要
5 表示兩個因素相比,一個因素比另一個因素明顯重要
7 表示兩個因素相比,一個因素比另一個因素強烈重要
9 表示兩個因素相比,一個因素比另一個因素極端重要
2, 4, 6, 8 上述兩相鄰判斷的中值
倒數(shù)A和B相比如果標度為3,那么B和A相比就是1/3?
(注:這里的重要性有時候解釋為滿意度更方便理解)

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標度含義
1 同樣重要性
3 稍微重要
5 明顯重要
7 強烈重要
9 極端重要
2, 4, 6, 8 上述兩相鄰判斷的中值
倒數(shù)A和B相比如果標度為3,?
那么B和A相比就是1/3?
景色花費居住飲食交通
景色1?
花費1?
居住1?
飲食1?
交通1?
Q1: 根據(jù)右邊這個表,請你比較景色和花費的重要程度。
A1: 我認為花費比景色略微重要(介于同等重要1和稍微重要3之間吧)?
1/2?
Q2: 根據(jù)右邊這個表,請你比較景色和居住的重要程度。
A2: 我認為景色比居住要重要一點(介于稍微重要3和明顯重要5之間吧)?
4?
2?
1/4

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景色花費居住飲食交通
景色1 1/2 4 3 3?
花費2 1 7 5 5?
居住1/4 1/7 1 1/2 1/3?
飲食1/3 1/5 2 1 1?
交通1/3 1/5 3 1 1?
就這樣,小明回答了10次【組合數(shù)C(5,2) 】,你根據(jù)他所回
答的填好了上面這張表。
注:實際情況下沒有小明幫我們回答,層次分析法中這張表是交給‘專家’?
填的,具體我們等后面再說。
標度含義
1 同樣重要性
3 稍微重要
5 明顯重要
7 強烈重要
9 極端重要
2, 4, 6, 8 上述兩相鄰判斷的中值
倒數(shù)A和B相比如果標度為3,?
那么B和A相比就是1/3

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景色花費居住飲食交通
景色1 1/2 4 3 3?
花費2 1 7 5 5?
居住1/4 1/7 1 1/2 1/3?
飲食1/3 1/5 2 1 1?
交通1/3 1/5 3 1 1?
標度含義
1 同樣重要性
3 稍微重要
5 明顯重要
7 強烈重要
9 極端重要
2, 4, 6, 8 上述兩相鄰判斷的中值
倒數(shù)A和B相比如果標度為3,?
那么B和A相比就是1/3?
總結(jié):上面這個表是一個5 × 5的方陣,我們記為A,對應的元素為.......?
這個方陣有如下特點:?
(1)......表示的意義是,與指標..相比,..的重要程度。
(2)當.. = ..時,兩個指標相同,因此同等重要記為1,這就解釋了主對角線元素為1。
(3)...... > 0且滿足...... × ...... = 1 (我們稱滿足這一條件的矩陣為正互反矩陣)?
實際上,上面這個矩陣就是層次分析法中的判斷矩陣。

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景色花費居住飲食交通
景色1 1/2 4 3 3?
花費2 1 7 5 5?
居住1/4 1/7 1 1/2 1/3?
飲食1/3 1/5 2 1 1?
交通1/3 1/5 3 1 1?
得到了判斷矩陣,就可以計算出權(quán)重了。
具體方法我們稍后再講。

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指標權(quán)重蘇杭北戴河桂林
景色
花費
居住
飲食
交通
如何計算蘇杭、北戴河與桂林在景色方面所占的權(quán)重(得分)呢?

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填寫判斷矩陣
42 / 94?
景色蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 2 5?
北戴河1/2 1 2?
桂林1/5 1/2 1?
標度含義
1 同樣重要性
3 稍微重要
5 明顯重要
7 強烈重要
9 極端重要
2, 4, 6, 8 上述兩相鄰判斷的中值
倒數(shù)
A和B相比如果標度為3,?
那么B和A相比就是1/3?
Q1:你覺得蘇杭的風景和北戴河相比如何??
A1:稍微好一點點吧(介于1-3之間)?
Q2:你覺得蘇杭的風景和桂林相比如何??
A2:要明顯的好哦(5)?
Q3:你覺得北戴河的風景和桂林相比如何??
A3:稍微好一點點吧(介于1-3之間)

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花費蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 1/3 1/8?
北戴河3 1 1/3?
桂林8 3 1?
居住蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 1 3?
北戴河1 1 3?
桂林1/3 1/3 1?
飲食蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 3 4?
北戴河1/3 1 1?
桂林1/4 1 1?
交通蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 1 1/4?
北戴河1 1 1/4?
桂林4 4 1

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一個有可能出問題的地方:?
44 / 94?
景色蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 2 5?
北戴河1/2 1 2?
桂林1/5 1/2 1?
標度含義
1 同樣重要性
3 稍微重要
5 明顯重要
7 強烈重要
9 極端重要
2, 4, 6, 8 上述兩相鄰判斷的中值
倒數(shù)A和B相比如果標度為3,?
那么B和A相比就是1/3?
景色蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 2 1?
北戴河1/2 1 2?
桂林1 1/2 1?
蘇杭= A 北戴河= B 桂林= C?
蘇杭比北戴河景色好一點A > B?
蘇杭和桂林景色一樣好A = C?
北戴河比桂林景色好一點B > C?
出現(xiàn)了矛盾之處(不一致的現(xiàn)象)?
(要是把左表中的2換成更大的數(shù),那
么不一致會更加嚴重)

??
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一致矩陣
45 / 94?
景色蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 2 4?
北戴河1/2 1 2?
桂林1/4 1/2 1?
標度含義
1 同樣重要性
3 稍微重要
5 明顯重要
7 強烈重要
9 極端重要
2, 4, 6, 8 上述兩相鄰判斷的中值
倒數(shù)A和B相比如果標度為3,?
那么B和A相比就是1/3

??
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一致矩陣的例子
46 / 94?
景色花費居住飲食交通
景色1 1/2 4 3 3?
花費2 1 8 6 6?
居住1/4 1/8 1 3/4 3/4?
飲食1/3 1/6 4/3 1 1?
交通1/3 1/6 4/3 1 1?
景色蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 2 4?
北戴河1/2 1 2?
桂林1/4 1/2 1
觀察上面這兩個矩陣的特點:?
各行(各列)之間成倍數(shù)關系

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一致矩陣
47 / 94?
景色蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 2 5?
北戴河1/2 1 2?
桂林1/5 1/2 1?
景色蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 2 4?
北戴河1/2 1 2?
桂林1/4 1/2 1?
若矩陣中每個元素...... > 0且滿足...... × ...... = 1 ,則我們稱該矩陣為正互反矩陣。
在層次分析法中,我們構(gòu)造的判斷矩陣均是正互反矩陣。
若正互反矩陣滿足...... × ...... = ......,則我們稱其為一致矩陣。
注意:在使用判斷矩陣求權(quán)重之前,必須對其進行一致性檢驗。

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一致性檢驗
48 / 94?
原理:檢驗我們構(gòu)造的判斷矩陣和一致矩陣是否有太大的差別。
下面的知識需要用到線性代數(shù)
的知識,沒學過的同學可以忽
略掉證明過程,只需要了解如
何計算即可。

??
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景色蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 2 4?
北戴河1/2 1 2?
桂林1/4 1/2 1?
景色花費居住飲食交通
景色1 1/2 4 3 3?
花費2 1 8 6 6?
居住1/4 1/8 1 3/4 3/4?
飲食1/3 1/6 4/3 1 1?
交通1/3 1/6 4/3 1 1?
計算可看:EIG_consistent_matrix.m

??
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若正互反矩陣(判斷矩陣)滿足...... × ...... = ......,則我們稱其為一致矩陣。
景色蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 2 a?
北戴河1/2 1 2?
桂林1/a 1/2 1?
a = [1:1:8]?
b = []?
for i = 1:size(a,2)?
A =?
[1,2,a(i);1/2,1,2;1/a(i),1/2,1]?
b = [b,max(eig(A))]?
end?
plot(a,b)?
判斷矩陣越不一致時,最大特征值與n相差就越大。
代碼文件名稱:PPT_1.m

??
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一致性檢驗的步驟
51 / 94?
第一步:計算一致性指標CI?
第二步:查找對應的平均隨機一致性指標RI?
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15?
RI 0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59?
注:在實際運用中,n很少超過10,如果指標的個數(shù)大于10,則可考慮建立二級指標體系
第三步:計算一致性比例CR?
如果CR < 0.1, 則可認為判斷矩陣的一致性可以接受;否則需要對
判斷矩陣進行修正。

??
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兩個小問題
52 / 94?
(1)平均隨機一致性指標RI怎么計算來的??
(2)為什么要這樣構(gòu)造CI,為什么要以0.1為劃分依據(jù)??
大家有興趣的話可以去查看作者的原論文,?
作者是通過多次蒙特卡羅模擬得到的最佳的方案。

??
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一致矩陣怎么計算權(quán)重??
53 / 94?
景色蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 2 4?
北戴河1/2 1 2?
桂林1/4 1/2 1?
從簡單的開始入手,先來看一致矩陣:?
對于景色這點而言:(注:這里的重要性有時候解釋為滿意度更方便理解)?
蘇杭的重要性如果是1,那么北戴河的重要性就是1/2,桂林的重要性就是1/4.?
注意,權(quán)重一定要進行歸一化處理:?
蘇杭= 1 /(1+0.5+0.25)?
北戴河= 0.5 /(1+0.5+0.25)?
桂林= 0.25 /(1+0.5+0.25)?
標度含義
1 同樣重要性
3 稍微重要
5 明顯重要
7 強烈重要
9 極端重要
2, 4, 6, 8 上述兩相鄰判斷的中值
倒數(shù)A和B相比如果標度為3,?
那么B和A相比就是1/3

??
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判斷矩陣計算權(quán)重
54 / 94?
景色蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 2 5?
北戴河1/2 1 2?
桂林1/5 1/2 1?
僅使用第一列的數(shù)據(jù),計算出來的權(quán)重:?
蘇杭= 1 /(1+0.5+0.2)= 0.5882?
北戴河= 0.5 /(1+0.5+0.2)= 0.2941?
桂林= 0.2 /(1+0.5+0.2)= 0.1177

??
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判斷矩陣計算權(quán)重
55 / 94?
景色蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 2 5?
北戴河1/2 1 2?
桂林1/5 1/2 1?
僅使用第一列的數(shù)據(jù),計算出來的權(quán)重:?
蘇杭= 1 /(1+0.5+0.2)= 0.5882?
北戴河= 0.5 /(1+0.5+0.2)= 0.2941?
桂林= 0.2 /(1+0.5+0.2)= 0.1177?
使用第二列的數(shù)據(jù),計算出來的權(quán)重:?
蘇杭= 2 /(2+1+0.5)= 0.5714?
北戴河= 1 /(2+1+0.5)= 0.2857?
桂林= 0.5 /(2+1+0.5)= 0.1429?
使用第三列的數(shù)據(jù),計算出來的權(quán)重:?
蘇杭= 5 /(5+2+1)= 0.625?
北戴河= 2 /(5+2+1)= 0.25?
桂林= 1 /(5+2+1)= 0.125

??
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方法1:算術(shù)平均法求權(quán)重
56 / 94?
僅使用第一列的數(shù)據(jù),計算出來的權(quán)重:?
蘇杭= 1 /(1+0.5+0.2)= 0.5882?
北戴河= 0.5 /(1+0.5+0.2)= 0.2941?
桂林= 0.2 /(1+0.5+0.2)= 0.1177?
使用第二列的數(shù)據(jù),計算出來的權(quán)重:?
蘇杭= 2 /(2+1+0.5)= 0.5714?
北戴河= 1 /(2+1+0.5)= 0.2857?
桂林= 0.5 /(2+1+0.5)= 0.1429?
使用第三列的數(shù)據(jù),計算出來的權(quán)重:?
蘇杭= 5 /(5+2+1)= 0.625?
北戴河= 2 /(5+2+1)= 0.25?
桂林= 1 /(5+2+1)= 0.125?
綜合上述三列,我們求平均權(quán)重:?
蘇杭= (0.5882+0.5714+0.625)/3=0.5949?
北戴河= (0.2941+0.2857+0.25)/3=0.2766?
桂林= (0.1177+0.1429+0.125)/3=0.1285

??
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方法1:算術(shù)平均法求權(quán)重
57 / 94?
第一步:將判斷矩陣按照列歸一化
(每一個元素除以其所在列的和)?
第二步:將歸一化的各列相加(按行求和)?
第三步:將相加后得到的向量中每個元素除以n即可得到權(quán)重向量
景色蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 2 5?
北戴河1/2 1 2?
桂林1/5 1/2 1?
景色蘇杭北戴河桂林
蘇杭0.5882 0.5714 0.625?
北戴河0.2941 0.2857 0.25?
桂林0.1177 0.1429 0.125?
未歸一化的權(quán)重
蘇杭0.5882+0.5714+0.625 = 1.7846?
北戴河0.2941+0.2857+0.25=0.8298?
桂林0.1177+0.1429+0.125=0.3856?
權(quán)重
蘇杭1.7846 / 3 = 0.5949?
北戴河0.8298 / 3 = 0.2766?
桂林0.3856 / 3 = 0.1285

??
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方法1:算術(shù)平均法求權(quán)重
58 / 94?
第一步:將判斷矩陣按照列歸一化
(每一個元素除以其所在列的和)?
第二步:將歸一化的各列相加(按行求和)?
第三步:將相加后得到的向量中每個元素除以n即可得到權(quán)重向量

??
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方法2:幾何平均法求權(quán)重
59 / 94?
幾何平均法求權(quán)重也有三步:?
第一步:將A的元素按照行相乘得到一個新的列向量
第二步:將新的向量的每個分量開n次方
第三步:對該列向量進行歸一化即可得到權(quán)重向量
算術(shù)平均法權(quán)重幾何平均法權(quán)重
蘇杭0.5949 0.5954?
北戴河0.2766 0.2764?
桂林0.1285 0.1283?
注: 權(quán)重和應為1,這里由于四舍五入所以會有可以忽略的差距。

??
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方法3:特征值法求權(quán)重
60 / 94?
景色蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 2 4?
北戴河1/2 1 2?
桂林1/4 1/2 1?
注意,權(quán)重一定要進行歸一化處理:?
蘇杭= 1 /(1+0.5+0.25)?
北戴河= 0.5 /(1+0.5+0.25)?
桂林= 0.25 /(1+0.5+0.25)

??
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方法3:特征值法求權(quán)重
61 / 94?
假如我們的判斷矩陣一致性可以接受,那么我們可以仿照一致矩陣權(quán)重的求法。
第一步:求出矩陣A的最大特征值以及其對應的特征向量
第二步:對求出的特征向量進行歸一化即可得到我們的權(quán)重
景色蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 2 5?
北戴河1/2 1 2?
桂林1/5 1/2 1?
最大特征值為3.0055 , 一致性比例CR = 0.0053?
對應的特征向量:[-0.8902,-0.4132,-0.1918]?
對其歸一化:[0.5954,0.2764,0.1283]?
算術(shù)平均法幾何平均法特征值法
蘇杭0.5949 0.5954 0.5954?
北戴河0.2766 0.2764 0.2764?
桂林0.1285 0.1283 0.1283

??
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將計算結(jié)果填入權(quán)重表
62 / 94?
指標權(quán)重蘇杭北戴河桂林
景色0.5954 0.2764 0.1283?
花費
居住
飲食
交通
算術(shù)平均法幾何平均法特征值法
蘇杭0.5949 0.5954 0.5954?
北戴河0.2766 0.2764 0.2764?
桂林0.1285 0.1283 0.1283

??
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代碼演示(具體代碼詳講在視頻后半段)?
63 / 94?
景色花費居住飲食交通
景色1 1/2 4 3 3?
花費2 1 7 5 5?
居住1/4 1/7 1 1/2 1/3?
飲食1/3 1/5 2 1 1?
交通1/3 1/5 3 1 1?
算術(shù)平均法幾何平均法特征值法
景色0.2623 0.2636 0.2636?
花費0.4744 0.4773 0.4758?
居住0.0545 0.0531 0.0538?
飲食0.0985 0.0988 0.0981?
交通0.1103 0.1072 0.1087?
求左邊這個判斷矩陣的權(quán)重
代碼文件名稱:ccfx.m

??
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指標權(quán)重蘇杭北戴河桂林
景色0.2636 0.5954 0.2764 0.1283?
花費0.4758?
居住0.0538?
飲食0.0981?
交通0.1087?
算術(shù)平均法幾何平均法特征值法
景色0.2623 0.2636 0.2636?
花費0.4744 0.4773 0.4758?
居住0.0545 0.0531 0.0538?
飲食0.0985 0.0988 0.0981?
交通0.1103 0.1072 0.1087

??
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花費蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 1/3 1/8?
北戴河3 1 1/3?
桂林8 3 1?
居住蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 1 3?
北戴河1 1 3?
桂林1/3 1/3 1?
飲食蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 3 4?
北戴河1/3 1 1?
桂林1/4 1 1?
交通蘇杭北戴河桂林
蘇杭1 1 1/4?
北戴河1 1 1/4?
桂林4 4 1

??
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匯總結(jié)果得到權(quán)重矩陣
66 / 94?
指標權(quán)重蘇杭北戴河桂林
景色0.2636 0.5954 0.2764 0.1283?
花費0.4758 0.0819 0.2363 0.6817?
居住0.0538 0.4286 0.4286 0.1429?
飲食0.0981 0.6337 0.1919 0.1744?
交通0.1087 0.1667 0.1667 0.6667?
我們可以得到使用特征值法求得的權(quán)重矩陣,根據(jù)此矩陣,?
我們可以計算出每個旅游景點的得分。

??
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計算各方案的得分
67 / 94?
指標權(quán)重蘇杭北戴河桂林
景色0.2636 0.5954 0.2764 0.1283?
花費0.4758 0.0819 0.2363 0.6817?
居住0.0538 0.4286 0.4286 0.1429?
飲食0.0981 0.6337 0.1919 0.1744?
交通0.1087 0.1667 0.1667 0.6667?
蘇杭得分:

??
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類似的,我們可以得到北戴河得分為0.245,?
桂林得分為0.455.?
因此最佳的旅游景點是桂林。
這里用EXCEL計算可大大減輕工作量哦。
文件:根據(jù)權(quán)重矩陣計算得分.xlsx?
要點: F4可以鎖定單元格

??
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層次分析法
69 / 94?
層次分析法(The Analytic Hierarchy Process即AHP)是由美國運籌學家、
匹茲堡大學教授T . L. Saaty于20世紀70年代創(chuàng)立的一種系統(tǒng)分析與決策的綜合
評價方法,是在充分研究了人類思維過程的基礎上提出來的,它較合理地解
決了定性問題定量化的處理過程。
AHP的主要特點是通過建立遞階層次結(jié)構(gòu),把人類的判斷轉(zhuǎn)化到若干因
素兩兩之間重要度的比較上,從而把難于量化的定性判斷轉(zhuǎn)化為可操作的重
要度的比較上面。在許多情況下,決策者可以直接使用AHP進行決策,極大
地提高了決策的有效性、可靠性和可行性,但其本質(zhì)是一種思維方式,它把
復雜問題分解成多個組成因素,又將這些因素按支配關系分別形成遞階層次
結(jié)構(gòu),通過兩兩比較的方法確定決策方案相對重要度的總排序。整個過程體
現(xiàn)了人類決策思維的基本特征,即分解、判斷、綜合,克服了其他方法回避
決策者主觀判斷的缺點。

??
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三個問題對我們的啟發(fā)
70 / 94?
填好志愿后,小明同學想出去旅游。在查閱了網(wǎng)上的攻略后,他初步選擇
了蘇杭、北戴河和桂林三地之一作為目標景點。
請你確定評價指標、形成評價體系來為小明同學選擇最佳的方案。
解決評價類問題,大家首先要想到以下三個問題:?
① 我們評價的目標是什么??
答:為小明同學選擇最佳的旅游景點。
② 我們?yōu)榱诉_到這個目標有哪幾種可選的方案??
答:三種,分別是去蘇杭、去北戴河和去桂林。
③ 評價的準則或者說指標是什么?(我們根據(jù)什么東西來評價好壞)?
答:景色、花費、居住、飲食、交通。

??
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層次分析法第一步
71 / 94?
1.分析系統(tǒng)中各因素之間的關系,建立系統(tǒng)的遞階層次結(jié)構(gòu).?
選擇旅游地
(O)?
景色(C1) 花費(C2) 居住(C3) 飲食(C4) 交通(C5)?
蘇杭(P1) 北戴河(P2) 桂林(P3)?
目標層
Objective?
準則層
Criterion?
方案層
Plan?
圖1.1.旅游地選擇層次結(jié)構(gòu)圖
注意:如果你用到了層次分析法,那么這個層次結(jié)構(gòu)圖要放在你的建模論文中哦。

??
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使用SmartArt生成
72 / 94?
選擇最佳旅游地(O)?
景色(C1)?
花費(C2)?
居住(C3)?
飲食(C4)?
交通(C5)?
蘇杭(P1)?
北戴河(P2)?
去桂林(P3)

??
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使用專業(yè)軟件:億圖圖示
73 / 94?
簡單演示:?
(1)新建組織結(jié)構(gòu)圖——自定義組織結(jié)構(gòu)圖
(2)1個長方形方格,并復制出8個和它同大小的長方形
(3)將這9個長方形排成3行(1+5+3)?
(4)使用對齊和分布這兩個功能讓它們排列的有序
(5)選擇文本工具,在這些長方形里面輸入文字
(6)使用箭頭連接線工具中的直線連接上這些長方形
(7)保存后選擇文件——導出&發(fā)送——Word?
(8)將Word中的圖像復制到你的論文中即可,別忘了加上標題。

??
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層次分析法第二步
74 / 94?
2. 對于同一層次的各元素關于上一層次中某一準則的重要
性進行兩兩比較,構(gòu)造兩兩比較矩陣(判斷矩陣)。
選擇旅游地
(O)?
景色(C1) 花費(C2) 居住(C3) 飲食(C4) 交通(C5)?
蘇杭(P1) 北戴河(P2) 桂林(P3)?
目標層
Objective?
準則層
Criterion?
方案層
Plan

??
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構(gòu)造判斷矩陣
75 / 94?
O C1 C2 C3 C4 C5?
C1 1 1/2 4 3 3?
C2 2 1 7 5 5?
C3 1/4 1/7 1 1/2 1/3?
C4 1/3 1/5 2 1 1?
C5 1/3 1/5 3 1 1?
左邊這個矩陣的名稱是:?
判斷矩陣O — C?
任何評價類模型都具有主觀性:?
理想:采用專家群體判斷
現(xiàn)實:幾乎都是自己填的

??
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看看優(yōu)秀論文的做法吧
76 / 94?
【2008年國賽B題一等獎】關于高等教育學費標準的評價及建議

??
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看看優(yōu)秀論文的做法吧
77 / 94?
[2016年國賽MATLAB創(chuàng)新獎B題]中國人民大學-小區(qū)開放道路通行影響

??
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C1 P1 P2 P3?
P1 1 2 4?
P2 1/2 1 2?
P3 1/4 1/2 1?
C2 P1 P2 P3?
P1 1 1/3 1/8?
P2 3 1 1/3?
P3 8 3 1?
C3 P1 P2 P3?
P1 1 1 3?
P2 1 1 3?
P3 1/3 1/3 1?
C4 P1 P2 P3?
P1 1 3 4?
P2 1/3 1 1?
P3 1/4 1 1?
C5 P1 P2 P3?
P1 1 1 1/4?
P2 1 1 1/4?
P3 4 4 1?
判斷矩陣C1-P 判斷矩陣C2-P 判斷矩陣C3-P 判斷矩陣C4-P 判斷矩陣C5-P?
準則層—方案層的判斷矩陣的數(shù)值要結(jié)合實際來填寫,如果題目中有其他數(shù)據(jù),?
可以考慮利用這些數(shù)據(jù)進行計算。
例如:有一個指標是交通安全程度,現(xiàn)在要比較開放小區(qū)、半開放小區(qū)和封閉小區(qū),而且
你收集到了這些小區(qū)車流量的數(shù)據(jù),那么就可以根據(jù)這個數(shù)據(jù)進行換算作為你的判斷矩陣。

??
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層次分析法第三步
79 / 94?
3. 由判斷矩陣計算被比較元素對于該準則的相對權(quán)重,?
并進行一致性檢驗(檢驗通過權(quán)重才能用).?
三種方法計算權(quán)重:?
(1)算術(shù)平均法(2)幾何平均法(3)特征值法
強烈建議大家在比賽時三種方法都使用:?
以往的論文利用層次分析法解決實際問題時,都是采用其中某一種方法
求權(quán)重,而不同的計算方法可能會導致結(jié)果有所偏差。為了保證結(jié)果的
穩(wěn)健性,本文采用了三種方法分別求出了權(quán)重,再根據(jù)得到的權(quán)重矩陣
計算各方案的得分,并進行排序和綜合分析,這樣避免了采用單一方法
所產(chǎn)生的偏差,得出的結(jié)論將更全面、更有效。

??
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一致性檢驗的步驟
80 / 94?
第一步:計算一致性指標CI?
第二步:查找對應的平均隨機一致性指標RI?
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15?
RI 0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59?
注:在實際運用中,n很少超過10,如果指標的個數(shù)大于10,則可考慮建立二級指標體系
第三步:計算一致性比例CR?
如果CR < 0.1, 則可認為判斷矩陣的一致性可以接受;否則需要對
判斷矩陣進行修正。

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CR > 0.1 如何修正??
81 / 94?
景色蘇杭A 北戴河B 桂林C?
蘇杭A 1 2 1?
北戴河B 1/2 1 2?
桂林C 1 1/2 1?
往一致矩陣上調(diào)整~~~?
一致矩陣各行成倍數(shù)關系

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層次分析法第四步
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4 . 計算各層元素對系統(tǒng)目標的合成權(quán)重,并進行排序。
指標權(quán)重方案1 方案2 ……?
指標1?
指標2?
指標3?
……?
權(quán)重矩陣
指標權(quán)重蘇杭北戴河桂林
景色0.2636 0.5954 0.2764 0.1283?
花費0.4758 0.0819 0.2363 0.6817?
居住0.0538 0.4286 0.4286 0.1429?
飲食0.0981 0.6337 0.1919 0.1744?
交通0.1087 0.1667 0.1667 0.6667

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層次分析法的一些局限性
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(1)評價的決策層不能太多,太多的話n會很大,判斷矩陣和一致矩陣差異
可能會很大。
平均隨機一致性指標RI的表格中n最多是15。
(2)如果決策層中指標的數(shù)據(jù)是已知的,那么我們?nèi)绾卫眠@些數(shù)據(jù)來使得
評價的更加準確呢??
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15?
RI 0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49 1.52 1.54 1.56 1.58 1.59?
學生加權(quán)成績工時數(shù)課外競賽得分
蔣虹89.7 32 5?
時迎春86.5 20 4?
…… …… …… ……?
陶訪楓87.9 12 9?
梁冷安90.1 10 6?
姜秀芳82.6 12 3

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代碼詳解
2

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溫馨提示
代碼講解部分針對的是Matlab新手哦~?
如果你Matlab已經(jīng)學的很不錯,可以跳
過這部分哦,直接看代碼即可。
文件:ccfx_base.m和ccfx_Learn

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本節(jié)代碼部分知識點索引
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1. Matlab基本的小常識
分號的作用、注釋的快捷鍵、clc和clear、disp和input?
2. sum函數(shù)
3. Matlab中如何提取矩陣中指定位置的元素??
4. size函數(shù)
5. repmat函數(shù)
6. Matlab中矩陣的運算(加點和不加點)?
7. Matlab中求特征值和特征向量
8. find函數(shù)的基本用法
9. 矩陣與常數(shù)的大小判斷運算
10. 判斷和循環(huán)語句

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模型拓展
3

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企業(yè)資金分配問題.pdf

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層次分析法在太陽鏡產(chǎn)品質(zhì)量評價中的應用.pdf

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課后練習
4

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課后訓練
92 / 94?
代碼優(yōu)化:?
(1)請對代碼進行優(yōu)化,例如輸入判斷矩陣A時,是否能自動檢查
矩陣A是否為正互反矩陣??
(2)如果我們輸入的是一個二階的判斷矩陣,請觀察結(jié)果有什么問
題?怎么改進代碼來修正這個問題。
論文寫作訓練:?
題目來源:姜啟元《數(shù)學建模》第四版
也可以自選題目,你感興趣的評價類問題都行。

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注意事項
93 / 94?
注意:論文的格式可參考:全國大學生數(shù)學建模競賽論文模板.doc?
層次分析法模型交流群:821245457?
加群需要正確回答問題,層次分析法的英文縮寫:AHP?
課件、代碼以及拓展的文檔等全部會發(fā)到群文件,?
請大家自己下載學習。
作業(yè)大家打包后私發(fā)給群主(清風)即可。
(交了作業(yè)的同學我有時間會幫你們看的哦
會給你們相應的評價和建議)

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下一講預告:TOPSIS法
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題目:評價下表中20條河流的水質(zhì)情況。
注:含氧量越高越好;PH值越接近7越好;細菌總數(shù)越少越好;植物性營養(yǎng)物量介于10-20之間最佳,超
過20或低于10均不好。
注:數(shù)據(jù)是我隨手編的,僅用于講解相應的算法,可能有不合理之處,請見諒。
河流含氧量(ppm) PH值細菌總數(shù)(個/mL) 植物性營養(yǎng)物量(ppm)?
A 4.69 6.59 51 11.94?
B 2.03 7.86 19 6.46?
C 9.11 6.31 46 8.91?
D 8.61 7.05 46 26.43?
E 7.13 6.5 50 23.57?
F 2.39 6.77 38 24.62?
G 7.69 6.79 38 6.01?
H 9.3 6.81 27 31.57?
I 5.45 7.62 5 18.46?
J 6.19 7.27 17 7.51?
K 7.93 7.53 9 6.52?
L 4.4 7.28 17 25.3?
M 7.46 8.24 23 14.42?
N 2.01 5.55 47 26.31?
O 2.04 6.4 23 17.91?
P 7.73 6.14 52 15.72?
Q 6.35 7.58 25 29.46?
R 8.29 8.41 39 12.02?
S 3.54 7.27 54 3.16?
T 7.44 6.26 8 28.41

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第一節(jié)層次分析法為試聽課程
購買完整課程(2019版)請用微信掃描下面二維碼
歡迎大家加入我的數(shù)模群:739302750

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清風老師數(shù)學建模視頻課程第1講層次分析法

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的清风老师数学建模视频课程第1讲层次分析法的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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