謝 安
(南京財經(jīng)大學(xué),南京210046)
多指標(biāo)、多層次決策就是把多個描述被評價事物不同特征且量綱不同的指標(biāo),轉(zhuǎn)化為無量綱的相對的評價值,并綜合這些評價值,以便得出對該事物一個整體評價。針對多層次不確定決策的評價方法模型,探討其在實(shí)際問題中的應(yīng)用,不僅是一個理論問題,更是一個有重大應(yīng)用前景的問題。
多層次決策是指在多個指標(biāo)間相互矛盾、互相競爭的情形下所進(jìn)行的決策。是在若干個可供選擇的方案中確定最佳方案的分析過程。在社會生產(chǎn)生活的研究控制中我們所面對的系統(tǒng)決策問題常常是多指標(biāo)多層次的,比如,我們在進(jìn)行產(chǎn)品生產(chǎn)決策時,既要考慮如何使生產(chǎn)系統(tǒng)的產(chǎn)值達(dá)到最大值,同時又要確保生產(chǎn)出高質(zhì)量產(chǎn)品,而又使生產(chǎn)成本盡可能低。這多個目標(biāo)之間既相互作用又相矛盾,這就使決策過程變得復(fù)雜,決策者通常很難作出決策。這類具有多個目標(biāo)的決策就稱為多層次決策。
層次分析法在20世紀(jì)70年代中期由美國數(shù)學(xué)家薩蒂(T·LSaaty)正式提出,是一種定性和定量結(jié)合的系統(tǒng)化、層次化的分析方法。層次分析法,是將一個復(fù)雜的決策問題作為一個系統(tǒng),將被評價方案分解為若干目標(biāo)或準(zhǔn)則,進(jìn)一步可分解為多指標(biāo)及若干層次,通過定性指標(biāo)模糊量化方法算出展次單排序和總排序,以作為多指標(biāo)多層次方案優(yōu)化決策的系統(tǒng)方法。層次分析法(AHP)是一種定性分析和定量分析相結(jié)合研究復(fù)雜問題的問題系統(tǒng)方法。利用較少的定量信息,將復(fù)雜的問題利用數(shù)學(xué)思維簡單化,使人們?nèi)菀桌斫狻?/p>
1. 建立多階梯(一般不低于三階梯)。
2. 構(gòu)造判斷(成對比較)矩陣。公式2-2稱為判斷矩陣。(見表1)
2-2 判斷矩陣
表1
3. 層次單排序及一致性檢驗(yàn)。
(1)計算一致性指標(biāo)CI(consistency index)
(2)查找一致性指標(biāo)RI(見表2)
表2
(3)計算一致性比例 CR(consistency ratio)
當(dāng)CR<0.01時,認(rèn)為判斷矩陣的一致性是可以接受的,否則應(yīng)當(dāng)對判斷矩陣進(jìn)行修正。
4. 計算權(quán)向量并做一致性檢驗(yàn)。求出A的最大特征值 ,對應(yīng)的特征向量W。經(jīng)歸一化處現(xiàn)后即被認(rèn)為足同一層次各因素相對于上一層次W素要性的排序權(quán)值,稱此過程為單次單排序。
當(dāng)今信息化時代,每個人擁有一部屬于自己的智能手機(jī)已經(jīng)成為必然?,F(xiàn)在市場上的手機(jī)品牌層出不窮,選擇的余地也很大。從消費(fèi)者自己的角度出發(fā)可以用一種非常實(shí)用的決策分析方法——AHP層次分析法,來分析一下我對于選擇手機(jī)的決策。把定性的問題定量化分析。本文就以購買蘋果或者是小米手機(jī)為例。這里取了功能、價格、外觀3個維度進(jìn)行分析。價格層面,現(xiàn)在一部5s差不多在4 000元左右,小米3在1 700元左右。外觀上小米更個性化和多變,但是就功能而言,蘋果的系統(tǒng)更為先進(jìn),而小米的米優(yōu)系統(tǒng)通過自主開放創(chuàng)新被稱為最快的系統(tǒng)。下面,就對這兩個品牌手機(jī)進(jìn)行選擇。
1. 建立模型
如引言中所說,將功能、價格、外觀三個維度,運(yùn)用AHP分析分別填入表格,就得到了以下模型。
2. 成對比較
如果對三者進(jìn)行比較,將不容易得到這個權(quán)數(shù)值,此時可以兩兩成對相比,這樣得到權(quán)數(shù)比較簡單,而且也比較準(zhǔn)確。
(1)功能與價格之間的比較
對于學(xué)生而言,價格便宜的吸引力更大一些。但也不能完全忽略了功能,所以可以將兩者的比重設(shè)定為3:1。
(2)功能與外觀之間的比較
相對于外觀而言,一般人對于實(shí)用性的要求更加高一些,所以可以將功能和外觀的權(quán)重比定為5:1。
(3)價格與外觀之間的比較
如前面所言,價格是是消費(fèi)者最看重的特質(zhì),而外觀在基本上都差不多的情況下又恰恰是在這三者里面消費(fèi)者比較不重視的,所以可以將這兩者的比例定為7:1。
3. 得出權(quán)數(shù)
第一步:計算各列的總和
將每一列的數(shù)值相加,得出總和。
第二步:各個值除以該列的總和
第三步:計算各列的平均值
功能:(21/31+5/7+7/13)/3=0.643
價格:(7/31+5/21+5/13)/3=0.283
外觀:(3/31+1/21+1/13)/3=0.074
這些平均值,通稱為優(yōu)先向量(Priority Vector),簡稱PV值,填入表格后就得到下表:
第四步:計算出Level-1的權(quán)數(shù)值分別為0.643、0.283、0.074
第五步:開始演算Level-2的「價格」權(quán)數(shù)值
依據(jù)剛才的第1—3步,而進(jìn)行演算:(1)計算各行的總和。(2)各個值除以該行的總和。(3)計算各列的平均值。于是,計算出權(quán)數(shù)(即PV值)如下:
第六步:開始演算手機(jī)的「功能」權(quán)數(shù)值
依據(jù)剛才的第1—3步,而進(jìn)行演算:計算各行的總和,并且各個值除以該行的總和,然后計算各列的平均值。于是,計算出PV值如下:
第七步:開始演算手機(jī)的「外觀」權(quán)數(shù)值
依據(jù)剛才的第1—3步,而進(jìn)行演算:計算各行的總和,并且各個值除以該行的總和,然后計算各列的平均值。于是,計算出PV值如下:
于是計算出Level-2的權(quán)數(shù)值:
第八步:開始進(jìn)行評估
買蘋果對「價格」的貢獻(xiàn)度為0.50,而「價格」對總目標(biāo)的貢獻(xiàn)度為0.643,所以買蘋果透過「價格」對總目標(biāo)的貢獻(xiàn)度為:0.50*0.643=0.322。買蘋果對「功能」的貢獻(xiàn)度為0.75,而「功能」對總目標(biāo)的貢獻(xiàn)度為0.283,所以買蘋果透過「功能」對總目標(biāo)的貢獻(xiàn)度為:0.75*0.283=0.212。買蘋果對「外觀」的貢獻(xiàn)度為0.833,而「外觀」對總目標(biāo)的貢獻(xiàn)度為0.074,所以買蘋果透過「外觀」對總目標(biāo)的貢獻(xiàn)度為:0.833*0.074=0.063。于是可算出:
買蘋果所表現(xiàn)的理想度為:0.322+0.211+0.063=0.596。依據(jù)同樣的程序,可算出買小米的情形:
*買小米透過「價格」對總目標(biāo)的貢獻(xiàn)度為:0.50*0.643=0.322。
*買小米透過「功能」對總目標(biāo)的貢獻(xiàn)度為:0.25*0.283=0.071。
*買小米透過「外觀」對總目標(biāo)的貢獻(xiàn)度為:0.167*0.074=0.011。
于是可算出:買小米所表現(xiàn)的理想度為:0.322+0.071+0.115=0.404。兩者相比,蘋果優(yōu)。
4. 成對比值的一致性檢驗(yàn)
Step-1:基于上一小節(jié)的第三步所計算的總和及PV值,就可逐步計算并檢驗(yàn)出一致性了。例如上一小節(jié)的第三步所計算的總和及PV值為:
Step-2:計算最大值,其公式為:各行總和與各列PV相乘之和。于是可算出:
λmax=( 1.476*0.643)+(4.2*0.283)+(913*0.074)=3.097
Step-3:計算一致性指標(biāo)(Consistency Index),簡稱 CI,其公式為:
其中的n值就是選擇準(zhǔn)則的個數(shù),例如上圖的n值為3。所以可算出:
Step-4:計算一致性比率(Consistency Ratio),簡稱 CR,其公式為:
其中的RI代表隨機(jī)一致性指標(biāo),經(jīng)查表可得到CI值為0.58。所以可算出:
Step-5:判斷一致性:如果CR值小于0.1時,表示具有相當(dāng)?shù)囊恢滦?,所以上述例子是具有一致性的。反之,如果CR值大于0.1時,表示呈現(xiàn)顯著的不一致性。由于0.083小于0.1,所以是符合一致性的。
所以,綜上分析可得,消費(fèi)者在面臨蘋果和小米手機(jī)時候選擇蘋果手機(jī)更廣泛一些。這也就不難理解蘋果手機(jī)暢銷的原因了。通過對消費(fèi)者消費(fèi)選擇這種主觀判斷的定量客觀化可以很快做出選擇。
層次分析法(AHP)是一種定性分析和定量分析相結(jié)合的研究復(fù)雜問題的系統(tǒng)方法。它利用較少的定量信息,將復(fù)雜問題利用數(shù)學(xué)思維簡單化,使人們更容易理解。層次分析法使用系統(tǒng)性的分析方法簡潔實(shí)用,所需定量數(shù)據(jù)較少。
[1]劉寶碇,趙瑞清,王綱.不確定規(guī)劃及應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,2003.
[2]邢文訓(xùn),謝金星.現(xiàn)代優(yōu)化計算方法[M].北京:清華大學(xué)出版社,1999.
[3]劉寶碇,趙瑞清.隨機(jī)規(guī)劃和模糊規(guī)劃[M].北京:清華大學(xué)出版社,1998.
[4]高金伍.不確定多層規(guī)劃的模型與算法[D].北京:清華大學(xué),2004.
[5]hitchcock,F(xiàn).L.The Distribution of a Product from Several Sources to Numerous Localities.J.Math.Phys[J].1941,20:224-230.
[6]Michalewicz,Z.Genetic Algorithm+Data Structure=Evolution programs,3rd edition,Springer-Verlag[M].New York,1996.
[7]Michalewicz,Zand G.A.Vignaux and M.Hobbs.A non-standard genetic algorithm for the nonlinear transportation problem[J].ORSA Journal of Computing,1991,3(4):307-316.
[8]Gen,M and Y.Li.Spanning tree-based genetic algorithm for bicriteria fixed charge transpor-tation problem[J].In Proceeding of the Congress on Evolutionary comprtation.pp.2265-2271 washington,DC,1999.
[9]Haley K B.The solid transportation problem[J].Operational Research,1962,(11):446-448.
[10]Zadeh L A.Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility[J].Fuzzy Sets and Systems,1978,(1):3-28.