层次分析法数学建模例题
层次分析法(AHP)是一种数学建模技术,用于处理复杂的多准则决策问题。本文将以一个实际的例子来演示如何使用层次分析法解决数学建模问题。
问题描述
某政府机构想要从三个城市中选择一个作为新的行政中心。为了做出最合理的决策,他们将考虑以下几个因素:
城市的人口
城市的环境质量
城市的发展潜力
城市的经济实力
由于这些因素的重要性不同,政府机构需要一种方法来确保每个因素都被合理地考虑。这就是层次分析法可以发挥作用的地方。
层次结构
在使用AHP解决这个问题之前,我们需要确定一个层次结构。一个层次结构由多个层级组成,每个层级都代表着从一般到特殊的概念。层次结构很重要,因为它将问题与所有相关因素分组。
根据上述问题描述,我们可以定义以下层次结构:
第一层:城市
第二层:人口、环境质量、发展潜力和经济实力
第一层表示要做出选择的三个城市,第二层则表示四个详细因素,这些因素将用于评估每个城市。
确定每个因素的权重
在评估每个城市时,政府机构需要确定每个因素对于最终决策的重要性。这称为权重。如果不能确定每个因素的权重,可能会导致偏见或错误的决策。
为了确定每个因素的权重,政府机构将向专业人士发出调查,并要求他们对每个因素进行打分。打分是一个0到9的数字,表示该因素对于决策的重要性。
如下,政府机构向3名专业人士发出调查,要求他们对每个因素进行打分:
因素 |
专家1 |
专家2 |
专家3 |
平均分 |
权重 |
人口 |
8 |
7 |
6 |
7.0 |
0.332 |
环境质量 |
9 |
8 |
7 |
8.0 |
0.384 |
发展潜力 |
5 |
6 |
4 |
5.0 |
0.238 |
经济实力 |
7 |
6 |
5 |
6.0 |
0.046 |
可以看出,人口和环境质量是最重要的因素,这意味着在做出最终决策时,政府机构应该重点考虑这些因素。
决策矩阵
要使用AHP确定最终选择的城市,我们需要将每个城市的每个因素与它的权重相乘。这个过程将生成一个决策矩阵。此矩阵将反映出每个城市在所有因素方面的整体得分。
政府机构可以使用下表来显示他们根据权重的调查最后的总结的得分及其对最终决策的影响:
城市 |
人口 |
权重 |
环境质量 |
权重 |
发展潜力 |
权重 |
经济实力 |
权重 |
总分 |
城市A |
3500000 |
0.332 |
0.70 |
0.384 |
0.60 |
0.238 |
0.30 |
0.046 |
0.586 |
城市B |
5500000 |
0.332 |
0.80 |
0.384 |
0.50 |
0.238 |
0.40 |
0.046 |
0.638 |
城市C |
4500000 |
0.332 |
0.60 |
0.384 |
0.70 |
0.238 |
0.60 |
0.046 |
0.776 |
最后的总结
根据决策矩阵中的分数,政府机构可以看到城市C是最理想的选择。它为四个因素中的三个因素提供了最高的分数,这使其成为政府机构的首选。
最后的总结
层次分析法可以帮助决策者在复杂决策过程中更好地透明地评估和权衡多个因素。通过确定每个因素的权重和使用决策矩阵,政府机构可以确保做出的决策是最全面和理性的,而不是根据直觉或听说。
层次分析法还可以扩展到更广泛的问题领域,例如选择投资组合、评估新产品的市场潜力和确定公司战略等。使用AHP将有助于您更好地理解制定决策时的所有维度。