Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Лекция 11 (полная версия).docx
Скачиваний:
5
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
69 Кб
Скачать
☆

Метод анализа иерархий

Метод анализа иерархии (МАИ) - систематическая процедура для иерархического представления элементов определяющих суть любой проблемы. Он состоит в расчленении (декомпозиции) задачи на более простые составные части и дальнейшей обработке последовательных суждений оценщика по парным сравнениям.

В МАИ основная цель исследования и все факторы, в той или иной степени влияющие на достижение цели, распределяются по уровням в зависимости от степени и характера влияния. На первом уровне иерархии всегда находится одна вершина – цель проводимого исследования. Второй уровень иерархии составляют факторы, непосредственно влияющие на достижение цели. При этом каждый фактор представляется в строящейся иерархии вершиной, соединенной с вершиной 1-го уровня. Третий уровень составляют факторы, от которых зависят вершины 2-го уровня. И так далее. Этот процесс построения иерархии продолжается до тех, пока в иерархию не включены все основные факторы или хотя бы для одного из факторов последнего уровня невозможно непосредственно получить необходимую информацию. По окончании построения иерархии для каждой материнской вершины проводится оценка весовых коэффициентов, определяющих степень ее зависимости от влияющих на нее вершин более низкого уровня. При этом используется метод попарных сравнений.

Метод парных сравнений (версия Т. Саати).

В данной модификации, как и в классическом варианте метода парных сравнений, производится сравнение изучаемых факторов между собой. Причем в данном методе факторы сравниваются попарно по отношению к их воздействию («весу», или «интенсивности») на общую для них характеристику.

А1

А2

…

Аn

Пусть A1, A2, ..., An основные факторы, определяющие состав объекта. Тогда для определения структуры объекта заполняется матрица парных сравнений.

 Если обозначить долю фактора Ai через wi, то элемент матрицы aij= wi/ wj. Таким образом, в предлагаемом варианте применения метода парных сравнений, определяются не величины разностей значений факторов, а их отношение. При этом очевидно aij= 1/aji. Следовательно, матрица парных сравнений в данном случае является положительно определенной, обратносимметричной матрицей, имеющей ранг равный 1.

А1

1

a12

…

a1n

А2

a21

1

…

a2n

…

…

…

1

Аn

an1

an2

…

1

Для проведения субъективных парных сравнений Т. Саати была разработана шкала относительной важности. 

Шкала относительной важности

Интенсивность относительной важности

Определение

Объяснение

0

Несравнимы

Эксперт затрудняется в сравнении

1

Равная важность

Равный вклад двух видов деятельности в цель

3

Умеренное превосходство одного над другим

Опыт и суждения дают легкое превосходство одному виду деятельности над другим

5

Существенное или сильное превосходство

Опыт и суждения дают сильное превосходство одному виду деятельности над другим

7

Значительное превосходство

Одному из видов деятельности дается настолько сильное превосходство, что оно становится практически значительным

9

Очень сильное превосходство

Очевидность превосходства одного вида деятельности над другим подтверждается наиболее сильно

2,4,6,8

Промежуточные решения между двумя соседними суждениями

Применяются в компромиссном случае

Обратные величины приведенных выше чисел

Если при сравнении одного вида деятельности с другим получено одно из вышеуказанных чисел (например, 3), то при сравнении второго вида деятельности с первым получим обратную величину (т.е. 1/3)

 Выбор шкалы определялся следующими требованиями:

(а) Шкала должна давать возможность улавливать разницу в чувствах людей, когда они проводят сравнения, различать как можно больше оттенков чувств, которые имеют люди.

(б) Эксперт должен быть уверенным во всех градациях своих суждений одновременно.

Как показывают работы автора Т. Саати по сравнению этой шкалы с 28 другими шкалами, предложенными разными лицами, эта шкала и ее незначительные модификации лучше, чем все другие шкалы.