什麼方法能取代層次分析法

㈠ 有什麼決策方法和層次分析法相似

層次分析法是將與決策總是有關的元素分解成目標、准則、方案等層次，在此基礎之上進行定性和定量分析的決策方法。

㈡ 數學建模的評價體系 除了層次分析法還有什麼方法 ！！！！急求.。謝謝大家了

圖論、神經網路、熵權法、模糊綜和評判、回歸分析、因子分析、灰色系統。。。。還有好多啦

㈢ 有哪個方法和AHP類似，也是計算權重，也就是說有什麼方法可以替代層次分析法急急急！論文需要

很多方法都可以，具體得看分析需求了，SPSSAU提供多種權重計算方法，及智能分析結果，不懂的地方可以參考幫助手冊，權重計算-SPSSAU。

AHP的適用條件更多的是約束指標的個數，關鍵是需要在計算屬性權重的時候得到判斷矩陣，所以如果屬性個數過多的話可能會導致判斷的混亂。多個因素影響排序這就是多屬性決策或者說多准則決策，排序方法非常多，包括SAW，TOPSIS，VIKOR，ELECTRE等等，方法很多，各有優劣。

基本原理

層次分析法根據問題的性質和要達到的總目標，將問題分解為不同的組成因素，並按照因素間的相互關聯影響以及隸屬關系將因素按不同層次聚集組合，形成一個多層次的分析結構模型，從而最終使問題歸結為最低層(供決策的方案、措施等)相對於最高層(總目標)的相對重要權值的確定或相對優劣次序的排定。

㈣ 層次分析法軟體 專家打分環節可以用其他方法代替嗎

專家打分環節，其實就是獲得判斷矩陣的過程，不知道，你為什麼要用其他方法代替？是因為找不到專家來進行打分嗎？其實，沒有必要，你可以通過經驗判斷、多人評審、參考文獻等其他途徑，來對各元素進行兩兩比較，來得到判斷矩陣，判斷矩陣的元素只要符合邏輯和常理，並且滿足判斷矩陣的一致性，就可以了。

㈤ 脆弱性評價除了層次分析法還有哪個比較簡單

層次分析法優缺點
（一）優點
1. 系統性的分析方法
層次分析法把研究對象作為一個系統，按照分解、比較判斷、綜合的思維方式進行決策，成為繼機理分析、統計分析之後發展起來的系統分析的重要工具。系統的思想在於不割斷各個因素對結果的影響，而層次分析法中每一層的權重設置最後都會直接或間接影響到結果，而且在每個層次中的每個因素對結果的影響程度都是量化的，非常清晰、明確。這種方法尤其可用於對無結構特性的系統評價以及多目標、多准則、多時期等的系統評價。
2. 簡潔實用的決策方法
這種方法既不單純追求高深數學，又不片面地注重行為、邏輯、推理，而是把定性方法與定量方法有機地結合起來，使復雜的系統分解，能將人們的思維過程數學化、系統化，便於人們接受，且能把多目標、多准則又難以全部量化處理的決策問題化為多層次單目標問題，通過兩兩比較確定同一層次元素相對上一層次元素的數量關系後，最後進行簡單的數學運算。即使是具有中等文化程度的人也可了解層次分析的基本原理和掌握它的基本步驟，計算也經常簡便，並且所得結果簡單明確，容易為決策者了解和掌握。
3. 所需定量數據信息較少
層次分析法主要是從評價者對評價問題的本質、要素的理解出發，比一般的定量方法更講求定性的分析和判斷。由於層次分析法是一種模擬人們決策過程的思維方式的一種方法，層次分析法把判斷各要素的相對重要性的步驟留給了大腦，只保留人腦對要素的印象，化為簡單的權重進行計算。這種思想能處理許多用傳統的最優化技術無法著手的實際問題。[1]
（二）缺點
1. 不能為決策提供新方案
層次分析法的作用是從備選方案中選擇較優者。這個作用正好說明了層次分析法只能從原有方案中進行選取，而不能為決策者提供解決問題的新方案。這樣，我們在應用層次分析法的時候，可能就會有這樣一個情況，就是我們自身的創造能力不夠，造成了我們盡管在我們想出來的眾多方案里選了一個最好的出來，但其效果仍然不夠企業所做出來的效果好。而對於大部分決策者來說，如果一種分析工具能替我分析出在我已知的方案里的最優者，然後指出已知方案的不足，又或者甚至再提出改進方案的話，這種分析工具才是比較完美的。但顯然，層次分析法還沒能做到這點。
2. 定量數據較少，定性成分多，不易令人信服
在如今對科學的方法的評價中，一般都認為一門科學需要比較嚴格的數學論證和完善的定量方法。但現實世界的問題和人腦考慮問題的過程很多時候並不是能簡單地用數字來說明一切的。層次分析法是一種帶有模擬人腦的決策方式的方法，因此必然帶有較多的定性色彩。這樣，當一個人應用層次分析法來做決策時，其他人就會說：為什麼會是這樣？能不能用數學方法來解釋？如果不可以的話，你憑什麼認為你的這個結果是對的？你說你在這個問題上認識比較深，但我也認為我的認識也比較深，可我和你的意見是不一致的，以我的觀點做出來的結果也和你的不一致，這個時候該如何解決？
比如說，對於一件衣服，我認為評價的指標是舒適度、耐用度，這樣的指標對於女士們來說，估計是比較難接受的，因為女士們對衣服的評價一般是美觀度是最主要的，對耐用度的要求比較低，甚至可以忽略不計，因為一件便宜又好看的衣服，我就穿一次也值了，根本不考慮它是否耐穿我就買了。這樣，對於一個我原本分析的『購買衣服時的選擇方法』的題目，充其量也就只是『男士購買衣服的選擇方法』了。也就是說，定性成分較多的時候，可能這個研究最後能解決的問題就比較少了。
對於上述這樣一個問題，其實也是有辦法解決的。如果說我的評價指標太少了，把美觀度加進去，就能解決比較多問題了。指標還不夠？我再加嘛！還不夠？再加！還不夠？！不會吧？你分析一個問題的時候考慮那麼多指標，不覺得辛苦嗎？大家都知道，對於一個問題，指標太多了，大家反而會更難確定方案了。這就引出了層次分析法的第三個不足之處。
3. 指標過多時數據統計量大，且權重難以確定
當我們希望能解決較普遍的問題時，指標的選取數量很可能也就隨之增加。這就像系統結構理論里，我們要分析一般系統的結構，要搞清楚關系環，就要分析到基層次，而要分析到基層次上的相互關系時，我們要確定的關系就非常多了。指標的增加就意味著我們要構造層次更深、數量更多、規模更龐大的判斷矩陣。那麼我們就需要對許多的指標進行兩兩比較的工作。由於一般情況下我們對層次分析法的兩兩比較是用1至9來說明其相對重要性，如果有越來越多的指標，我們對每兩個指標之間的重要程度的判斷可能就出現困難了，甚至會對層次單排序和總排序的一致性產生影響，使一致性檢驗不能通過，也就是說，由於客觀事物的復雜性或對事物認識的片面性，通過所構造的判斷矩陣求出的特徵向量（權值）不一定是合理的。不能通過，就需要調整，在指標數量多的時候這是個很痛苦的過程，因為根據人的思維定勢，你覺得這個指標應該是比那個重要，那麼就比較難調整過來，同時，也不容易發現指標的相對重要性的取值里到底是哪個有問題，哪個沒問題。這就可能花了很多時間，仍然是不能通過一致性檢驗，而更糟糕的是根本不知道哪裡出現了問題。也就是說，層次分析法裡面沒有辦法指出我們的判斷矩陣里哪個元素出了問題。
4. 特徵值和特徵向量的精確求法比較復雜
在求判斷矩陣的特徵值和特徵向量時，所用的方法和我們多元統計所用的方法是一樣的。在二階、三階的時候，我們還比較容易處理，但隨著指標的增加，階數也隨之增加，在計算上也變得越來越困難。不過幸運的是這個缺點比較好解決，我們有三種比較常用的近似計算方法。第一種就是和法，第二種是冪法，還有一種常用方法是根法。

模糊綜合評價法優缺點
1、模糊綜合評價法的優點
模糊評價通過精確的數字手段處理模糊的評價對象，能對蘊藏信息呈現模糊性的資料作出比較科學、合理、貼近實際的量化評價；
評價結果是一個矢量，而不是一個點值，包含的信息比較豐富，既可以比較准確的刻畫被評價對象，又可以進一步加工，得到參考信息。
2、模糊綜合評價法的缺點
計算復雜，對指標權重矢量的確定主觀性較強；
當指標集U較大，即指標集個數凡較大時，在權矢量和為1的條件約束下，相對隸屬度權系數往往偏小，權矢量與模糊矩陣R不匹配，結果會出現超模糊現象，解析度很差，無法區分誰的隸屬度更高，甚至造成評判失敗，此時可用分層模糊評估法加以改進

㈥ 與層次分析法類似的分析方法有哪些

註：國內普遍能找到的層次分析法的計算方法，算出的一致性檢驗指標，經常很難（
已在層次單排序時求得），則
層總排序隨機一致性比例為
當時，認為層次
.

㈦ 類似層次分析法的數學分析方法。

改進的話是把判斷矩陣給改了，然後按照這個矩陣接著做一致性檢驗，改進的入口點是看出判斷矩陣的矛盾。建議你看看系統工程的書

㈧ 層次分析方法

7.4.1 層次分析法基本原理

層次分析法 ( Analytical Hierarchy Process，簡稱 AHP 法) 是由美國著名運籌學家、匹茲堡大學 T.L.Saaty 教授於 20 世紀 70 年代中期提出的多目標多准則決策方法。它將人的主觀判斷定性分析進行量化，用數值來顯示各替代方案的差異，供決策者參考。層次分析法原理簡單，有數學依據，可以對非定量事物作定量分析，對人們的主觀判斷做客觀描述，已在許多領域得到了廣泛應用。

層次分析法是對所需要解決的問題，依據其內容和各因素間的相互關系，將因素按不同層次集合，把復雜的問題條理化、簡單化，明確要解決的問題，利用數學手段確定每一層各因素相對重要性的權值，再把上一層信息傳遞到下一層，最後給出各因素相對重要性總的排序。根據總排序 ( 即權值) ，確定出各因素對目標的影響程度，以此分析確定影響建設工程質量和可能造成工程隱患的原因，實施有效的控制措施。

層次分析法的基本步驟:

1) 對問題進行分析;

2) 建立描述系統功能或特徵的內部獨立的遞階層次結構;

3) 同屬一級的要素以上一級要素為准則進行兩兩比較，根據判斷尺度確定其相對重要性，建立判斷矩陣;

4) 對同一級元素的判斷矩陣進行層次單排序;

5) 對其判斷矩陣進行一致性檢驗;

6) 計算各要素的層次總排序。

圖7.5 層次分析法基本模型

構造各層的判斷矩陣，均是建立本層次對上一層次與某一因素有關的因素之間相對重要性程度的矩陣 ( 圖7.5) ，矩陣的元素是本層次各個因素相互之間的重要性的量化數值，由人的主觀判定給出。

層次分析法本質上是一種決策思維方法，按照 Saaty 提出的模型，其解決問題的基本過程如下:

( 1) 構造層次分析、層次結構模型

首先把決策的復雜系統分解為各種組成因素，將這些因素再按支配關系分解為次級組成因素，如此層層分解，形成一個有序的樹狀層次結構，稱為遞階層次結構，這就建立了不同層次因素之間的相互關系。其中最上層為目標層，最下層為可供選擇的決策方案層，中間各層為評價准則層 ( 表7.5) 。

表7.5 標准判斷矩陣模型

(2)構造判斷矩陣

一個因素被分解為若干個與之有關的下層因素，各下層因素對上層因素的作用大小不同，一般稱為權重W，通過各因素的權重兩兩比較，填入表7.5中，就構成一個判斷矩陣。例如圖7.5分為3個層次，需要構造O，A₁，A₂3個判斷矩陣，分別為O矩陣(影響因素為A₁、A₂)、A₁矩陣(影響因素為B₁、B₂、B₃、B₄、B₅)、A₂矩陣(影響因素為B₂、B₃、B₄、B₅)。各矩陣中的影響因素採用權重數值的方法表示對上層因素的重要程度(表7.6至表7.8)。其中權重按1～9標度選取數值表示不同的重要程度(如表7.9)。

表7.6中，a_ij表示對O來講，A_i對A_j的相對重要性的數值。a_ij=A_i/A_j，通常取值為1，2，…，9及其倒數(也有其他的選值標度，見表7.9):1表示A_i與A_j同樣重要;3表示A_i比A_j較重要;5表示A_i比A_j重要;7表示A_i比A_j重要得多;9表示A_i比A_j極為重要;1/3表示A_j比A_i較重要;1/5表示A_j比A_i重要，其餘類推;2，4，6，8代表介於上述相鄰判斷中間的取值。任何判斷矩陣都應滿足a_ii=1與a_ij=1/a_ji(i，j=1，2，…，n)。

表7.6 O矩陣計算

表7.7 A₁矩陣計算

表7.8 A₂矩陣計算

表7.9 幾種常見的正互反型標度

(3)逐層單排序，並進行一致性檢驗

層次單排序，首先解出判斷矩陣O的最大特徵值λ_max，再利用Aω=λ_maxω，解出λ_max所對應的特徵向量ω，ω經過標准化後，即為同一層次中相應元素對上一層中某因素相對重要性的排序權值。

λ_max和ω的計算方法很多，在這里介紹一種簡單的近似方法———和法:

第一步:A的元素按列歸一化;

第二步:將A的元素按行相加;

第三步:所得到的行和向量歸一化得排序向量ω;

第四步:按下列公式計算λ_max值:

煤層頂板穩定性評價、預測理論與方法

式中:(Aω)_i表示Aω的第i個元素。

得到λ_max後，需要進行一致性檢驗，首先計算O的一致性指標CI，定義:

煤層頂板穩定性評價、預測理論與方法

式中:n———O的階數，當CI=0，即λ_max=n時，O具有完全一致性。CI愈大，O的一致性愈差。

將CI與平均隨機一致性指標RI進行比較，令 ，稱CR為隨機一致性比率。當CR＜0.10時，O具有滿意的一致性，否則要對O重新調整，直到具有滿意的一致性。這樣計算出的λ_max所對應的特徵向量ω，經過標准化後，才可以作為層次單排序的權值。RI取值如表7.10所示。

表7.10 對於1～9階判斷矩陣的RI值

(4)總排序，取得決策結果

利用同一層次中所有層次單排序結果，計算針對上一層次而言本層次所有元素重要性的權值，這就是層次總排序。設上一層次所有元素A₁，A₂，…，A_m的總排序已經完成，其權值分別為a₁，a₂，…，a_m，與a_j對應的本層次元素B₁，B₂，..，B_n單排序的結果為b_1j，b_2j，…，b_nj(當B_k與A_j無關時，b_ki=0)， a_jb_ij=1，總排序值仍為標准化向量(表7.11)。

表7.11 B層總排序權值

層次總排序一致性指標為:

式中:CI_j為與a_j對應的B層次中判斷矩陣的一致性指標。

層次總排序隨機一致性指標為:

式中:RI_j———與a_j對應的B層次中判斷矩陣的隨機一致性指標。

層次總排序隨機一致性比率為:

當CR≤0.10時，認為總排序的計算結果具有滿意一致性。

7.4.2 影響因素權重的確定

由於影響煤層頂板穩定性的因素眾多而又復雜，而且絕大多數影響因素只是對其穩定性的定性評價，給進一步分析造成了困難。不管是傳統的穩定系數法、數值分析法，還是新近採用的模糊數學、相似模擬等方法，都需要大量影響穩定因素的定量指標。在頂板穩定性評價中，影響因素指標由定性化到半定量化、定量化的分析，也是這個領域發展的必然趨勢。本書以對兗州煤田頂板穩定性的層次分析法進行評價為例，說明其使用方法與步驟。通過對兗州煤田主採煤層頂板穩定性各影響因素的分析，結合層次分析法的獨特性及其適宜性，各因素的綜合影響結果進分析研究是比較合理的方法，以下就嚴格按照層次分析法的研究步驟，對兗州煤田主採煤層頂板穩定性的影響因素進行討論。

(1)建立問題的遞階層次結構

按頂板穩定性影響因素之間的關系，構成圖7.6所示的遞階層次結構。

圖7.6 頂板穩定性影響因素的遞階層次模型

目標層A:為最上一層主採煤層頂板穩定性。

基本層B:分頂板沉積條件B₁、頂板構造情況B₂、頂板岩石力學性質B₃和其他因素B₄四大類。

基本層中每一個因素又分為不同的分支層。

頂板沉積條件:分為岩層組合方式C₁、沉積岩性統計C₂、層理發育情況C₃;

頂板構造情況:分為區域構造展布C₄、小構造統計特徵C₅、結構面發育情況C₆;

頂板岩石力學性質:分為結構面的影響C₆、岩石力學指標C₇、岩石物理性質C₈;

其他因素:包括地震的影響C₉、開采技術條件C₁₀。

(2)構造兩兩比較矩陣

基本層因素，運用1～9標度(表7.12)，兩兩比較得到判斷矩陣(表7.13);對於基本層的分支層，用相同方法構造出兩兩比較判斷矩陣(表7.14至表7.17)。

表7.12 比較標度的取值方法

表7.13 A矩陣計算

表7.14 B₁矩陣計算

表7.15 B₂矩陣計算

表7.16 B₃矩陣計算

表7.17 B₄矩陣計算

(3)權值分配

根據判斷矩陣得出各因素的權值大小，計算並進行一致性和隨機性檢驗，最後可得各類、各項影響因素指標的兩級權重分配(表7.18)。

表7.18 各類、各項不同影響因素指標的權重分配

續表

採用AHP法確定煤層頂板各項影響因素指標的權值，合理地反映了各項因素對頂板穩定性的影響程度。權值的合理確定，為准確分析研究區的頂板穩定性打下了良好的基礎。

7.4.3 層次分析法在煤層頂板穩定性評價中的應用———以兗州煤田為例

(1)單因素分區

首先對影響煤層頂板穩定性的3個最基本因素進行分析，根據各分支因素的權值大小，得到3個基本因素分區圖:沉積分區圖(圖7.7)、構造分區圖(圖7.8)和岩石力學性質分區圖(圖7.9)。

1)根據沉積方面影響因素，按照權重大小對研究區頂板進行沉積分區(圖7.7)，共分出4種基本類型:厚層砂岩沉積區、砂-粉砂岩沉積區、粉砂-泥岩沉積區、泥岩沉積區。

·厚層砂岩沉積區，主要分布在煤田北部和南部，老頂砂岩發育較厚，以中、粗砂岩為主，大部分為硅質膠結，少量泥質膠結。頂板岩層以煤層-老頂組合為主，直接頂不發育或以薄層覆於煤層之上。約占井田面積的30%，工程性質屬沉積穩定區。

·砂-粉砂岩沉積區，主要分布在煤田中部和南部，以細砂岩、粉砂岩沉積為主，分層厚度中等。頂板岩層組合以細砂岩和粉砂岩互層為特徵，約占井田面積的25%。工程性質屬沉積較穩定區。

·粉砂-泥岩沉積區，主要分布在煤田中部，與砂-粉砂岩沉積間隔分布。岩性以粉砂岩及泥岩為主，頂板岩層組合以泥岩-粉砂岩、泥質粉砂岩和粉砂質泥岩互層等，分層厚度較薄，約占井田面積的30%，工程性質屬沉積較不穩定區。

·泥岩沉積區，在井田全區均有分布，分塊面積不大，呈零星分散狀展布。以泥岩、粘土岩、粉砂質泥岩為主，夾有煤線及軟弱層，且分層厚度一般較薄。約占井田面積的15%。工程性質屬沉積不穩定區。

2)依據研究區斷層及褶皺的展布情況，按已采區揭露的頂板小斷層分布特點，得出煤層頂板構造發育分區圖(圖7.8)。將頂板類型分為4種:構造極發育區、構造發育區、構造中等發育區和構造不發育區。

圖7.7 沉積類型分區圖

·構造不發育區，區內小構造數量有限，斷續展布，主要集中分布在井田北部及西部地區，分布在遠離構造密集的地帶。約佔全區面積的20%左右。

·構造中等發育區，小構造數量不多，連通性不良，獨個產出，這種類型全區基本均勻分布，屬較穩定頂板，與較不穩定頂板成過渡帶分布。約佔全區面積的30%左右。

·構造發育區，多指大構造附近區域，許多伴生小構造發育，相互貫穿連通，破壞岩體的完整性，岩石力學性質降低，是頂板冒落和破壞的主要因素，約佔全區的20%。

·構造極發育區，指大構造和小構造極發育的地區，彼此相互交叉，組合成更為復雜的型式。小斷層密集成帶，頂板岩層破碎，節理裂隙較多。一般大構造出現的地方往往小構造也很密集，因為在區域構造力的作用下，大構造逐漸形成過程中，小構造伴生出現，使岩體的不穩定程度和范圍都相應增加。這種類型約佔全區面積的30%。

圖7.8 構造發育分區圖

3)根據頂板岩層岩石力學性質特點，以及各影響因素分析，對煤層頂板按岩石力學性質進行分區，共分為4種類型:極高強度區、高強度區、中等強度區和低強度區(圖7.9)。

·極高強度區，頂板岩層的抗壓強度大於56MPa，僅分布在井田中部和南部，面積較小。約占井田面積的5%。

·高強度區，頂板岩層的抗壓強度為52～56MPa，井田北部、西部和南部大部分地區屬於此類。約占井田面積的60%。

圖7.9 岩石力學性質分區圖

·中等強度區，頂板岩層的抗壓強度為48～52MPa，主要分布在井田最北部、中西部以及東南部地區。約占井田面積的20%。

·低強度區，頂板岩層的抗壓強度＜48MPa，零星分布在全井田范圍內，主要受沉積和構造等多方面的影響，岩石力學性質低。約占井田面積的15%。

(2)多因素綜合分區

利用層次分析法確定影響因素權值後，對研究區進行綜合分區。依據沉積條件、構造發育特點和岩石力學特徵，按照基本因素權重大小進行復合疊加，把兗州煤田主採煤層頂板基本類型分為4種:頂板非常穩定區、頂板穩定區、頂板中等穩定區和頂板不穩定區(圖7.10)。

圖7.10 兗州煤田主採煤層頂板穩定性綜合分區圖

頂板非常穩定區，主要位於井田中北部，從沉積、構造、岩石力學等方面分析，均屬於穩定情況，岩性主要以中粗砂岩為主，構造極少發育，岩石力學強度高，抗壓強度＞56MPa。綜合分析，頂板工程性質好，約占井田面積的20%。

頂板穩定區，主要位於井田的西部、西南以及東北部，岩性主要以細砂岩、粉砂岩及薄層互層為特徵，含少量泥岩，構造發育中等，局部小構造密集，岩石力學性質處於高強度區與中等強度區的過渡地段，岩體抗壓強度介於48～56MPa之間。綜合分析，頂板工程性質較好，約占井田面積的40%。

頂板中等穩定區，主要位於井田西南部，中部及東南部地區，南北向條帶狀分布，岩性以粉砂岩、泥岩、粘土岩為主，構造屬極發育區、發育區或中等發育區，局部小構造密集發育，主要為大型斷裂的兩側或鄰近地區，岩石力學性質處於中等強度。綜合分析，頂板工程性質較差，約占井田面積的30%。

頂板不穩定區，主要位於井田北部及東部小塊區域，岩性以泥岩、泥質粉砂岩和粉砂岩為主，構造極發育，岩層裂隙較多，岩石力學性質較差，岩體抗壓強度＜48MPa。綜合分析，頂板工程性質很差，約占井田面積的10%。

中等穩定區和不穩定區煤層頂板屬於災害性頂板，在開采過程中需要及時進行管理和維護，防止出現頂板事故。非常穩定區和穩定區頂板屬於安全性頂板，在開采過程中必須按照技術要求及時進行放頂工作。

㈨ 層次分析法中「專家打分」環節可以用什麼方法替代

自己當專家，或者找同學讓他們分別打分，最後算平均值

㈩ 請問現代漢語 層次分析法的缺點如何完善 可否以其他分析方法輔助，解決

「層次分析法」可以了解句法結構的層次性，卻無法確定一個句子的具體句型。
而還有一種「成分分析法」是研究各類詞充當什麼句子成分的，著眼於句子成分的確定和結構方式的判別。
「成分分析法」（符號圖示法）和「層次分析法」（框式圖解法）具有互補性，正因為如此，目前句法分析時往往既進行成分分析，又進行層次分析，即把兩者結合起來。
希望我的答案會對您有幫助！