本文主要是介绍【数学建模】清风视频笔记1、层次分析法,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
层次分析法
主要用于解决评价类问题.
例子:
小明最关心大学里的四个方面(学习氛围-0.4,就业前景-0.3,男女比例-0.2,校园景色-0.1)括号里面的数值表示小明认为的重要性程度(权重,其和为1).
小明的权重表格
指标权重 | 华科 | 武大 | |
---|---|---|---|
学习氛围 | 0.4 | 0.7 | 0.3 |
就业前景 | 0.3 | 0.5 | 0.5 |
男女比例 | 0.2 | 0.3 | 0.7 |
校园景色 | 0.1 | 0.25 | 0.75 |
最终华科:0.515;武大:0.485
评价类问题关键词:
确定评价指标,形成评价体系
首先想到以下三个问题:
-
我们评价的目标是什么
-
我们为了达到这个目标有哪几种可选方案
-
评价的的准则或者指标是什么
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确定权重思想
1、分而治之,两个两个进行比较根据两两比较的结果推出权重
标度 | 含义 |
---|---|
1 | 同样重要性 |
3 | 稍微重要 |
5 | 明显重要 |
7 | 强烈重要 |
9 | 极端重要 |
2,4,6,8 | 上述两相邻判断的中值 |
倒数 | A和B相比如果标度为3,那么B和A相比就是1/3 |
景色 | 花费 | 居住 | 饮食 | 交通 | |
---|---|---|---|---|---|
景色 | 1 | 1/2 | 4 | 3 | 3 |
花费 | 2 | 1 | 7 | 5 | 5 |
居住 | 1/4 | 1/7 | 1 | 1/2 | 1/3 |
饮食 | 1/3 | 1/5 | 2 | 1 | 1 |
交通 | 1/3 | 1/5 | 3 | 1 | 1 |
上述表为 5 × 5 5×5 5×5的方阵,我们记为 A A A,对应元素为 a i j a_{ij} aij
(1) a i j a_{ij} aij的意义是,与指标 j j j相比, i i i的重要程度
(2)当 i = j i=j i=j时,说明指标 i i i和指标 j j j相同重要
(3) a i j > 0 a_{ij}>0 aij>0且满足 a i j × a j i = 1 a_{ij}×a_{ji}=1 aij×aji=1(我们称满足这一条件的矩阵为正互反矩阵)
就是层次分析法中的判断矩阵
一致矩阵
各行(各列)之间成倍数关系
a i j × a j k = a i k a_{ij}×a_{jk}=a_{ik} aij×ajk=aik
在使用判断矩阵求权重之前,必须对其进行一致性检验
一致性检验
a i j > 0 , a 11 = a 22 = … … = a n n = 1 , [ a i 1 , a i 2 … … ] = k i [ a 11 , a 12 … … ] a_{ij}>0,a_{11}=a_{22}=……=a_{nn}=1,[a_{i1},a_{i2……}]=k_i[a_{11},a_{12……}] aij>0,a11=a22=……=ann=1,[ai1,ai2……]=ki[a11,a12……]
一致性指标
1. C I = λ m a x − n n − 1 CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1} CI=n−1λmax−n
2.查找一致性指标 R I RI RI
3.一致性比例 C R = C I R I CR=\frac{CI}{RI} CR=RICI,之后与0.1比较
一致矩阵计算权重
判断矩阵计算权重
方法1:算术平均法求权重
1、将判断矩阵按照列归一化
2、按归一化的各列相加
3、将相加后得到的向量中除以n即可得到权重向量
ω i = 1 n ∑ j = 1 n a i j ∑ k = 1 n a k j \omega_i=\frac{1}{n}\sum_{j=1}^{n}\frac{a_{ij}}{\sum_{k=1}^{n}a_{kj}} ωi=n1j=1∑n∑k=1nakjaij
方法2:几何平均法求权重
1、将A的元素按照行想成得到一个新的列向量
2、将新的向量的每个分量开n次方
3、对该列向量进行归一化即可得到权重向量
ω i = ( ∏ j = 1 n a i j ) 1 n ∑ k = 1 n ( ∏ j = 1 n a i j ) 1 n \omega_i=\frac{(\prod_{j=1}^{n}a_{ij})^{\frac{1}{n}}}{\sum_{k=1}^{n}(\prod_{j=1}^{n}a_{ij})^{\frac{1}{n}}} ωi=∑k=1n(∏j=1naij)n1(∏j=1naij)n1
方法3:特征值法求权重(使用最多)
一致矩阵有一个特征值为n,其余特征值为0
特征值为n时,对应的特征向量正好为 k [ 1 a 11 , 1 a 12 , … … , 1 a 1 n ] T k[\frac{1}{a_{11}},\frac{1}{a_{12}},……,\frac{1}{a_{1n}}]^T k[a111,a121,……,a1n1]T,这一特征向量正好就是一致矩阵的第一列,(权重一定要进行归一化处理)
(用PPT中SmartArt生成)(亿图图示)(draw.io)
判断矩阵 O − C O-C O−C
判断矩阵 C 1 − P , C 2 − P C1-P,C2-P C1−P,C2−P
可以利用题目数据进行计算
建议比赛时三种方法都使用
总结
步骤
1、计算一致性指标
2、查找对应的平均随机一致性指标
3、计算一致性比例
4、计算各层元素对系统目标的合成权重,进行排序
局限性
1、评价的决策层不能太多,太多的话n会很大,判断矩阵和一致矩阵差异会很大
时三种方法都使用
总结
步骤
1、计算一致性指标
2、查找对应的平均随机一致性指标
3、计算一致性比例
4、计算各层元素对系统目标的合成权重,进行排序
局限性
1、评价的决策层不能太多,太多的话n会很大,判断矩阵和一致矩阵差异会很大
2、如果决策层中指标的数据是已知的
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