第九章 多目标决策分析

课程负责人：张所地 博士 教授

多目标决策分析教学目的： 通过本章的学习，使学生了解单目标决策与多目标决策的区别与

联系，理解多目标问题的特点、要素，理解并掌握常用的多目标决策分析方法： TOPSIS 法和 AHP 法，结合项目决策分析理解多目标决策分析的应用。

教学重点和难点： 本章主要介绍多目标决策的基本理论及多目标决策问题的要素，

并结合著者进行企业绩效评价的实例，介绍常用多目标决策求解方法 TOPSIS 法和 AHP 法及其应用。并应用多目标决策方法对项目决策中项目与产品衔接策略进行了分析。

难点：多目标决策与多目标评价、多目标决策问题的一般性表述、AHP 法、 TOPSIS 法。

课程导入 我们面临的是一种充满竞争而又富于挑战的复

杂环境。在这样的环境中，无论是高层制定战略规划或对策，中层对于经济建设或生产经营的管理，以及基层具体工作安排等，都不得不权衡各方利益，考虑多种决策目标，同时，还不得不面临国际、国内各种各样的风险，也就是说必须要以一种系统、全面的观念来做出决策。从这一意义上讲，多目标决策更符合现实情况，在决策中更具有普遍性，因此，对它的研究具有十分重要的现实意义。

§9.1 多目标决策及其特点

1. 多目标决策的概念 ： 在现实生活和实际工作中遇到的更普

遍的问题常常会有多个目标。如评价一个可能的就业职位优劣的问题就是典型的多目标决策问题。

2. 多目标决策的特点 ： ① 决策问题的目标多于一个。 ② 多目标决策问题的目标间不可公度 (non-co

mmensurable) ，即各目标没有统一的衡量标准或计量单位，因而难以进行比较。

③ 各目标间的矛盾性。

3. 多目标决策问题的分类 ： 最常用的多目标决策问题的分类法是按决策

问题中备选方案的数量来划分。一类是多属性决策 问 题 (multi-attribute decision making proble

m) ，另一类是多目标决策问题 (multi-objective

decision making problem), 有些文献也称之为无限方案多目标决策问题 (multi-objective decision

making problems within finite alternative) 。

4. 几个术语的含义 ： (1) 属性 (attribute): 备选方案的特征、品质或性能参数。 (2) 目标 (objective): 决策人所感觉到的比现状更佳的客观存在，

用来 表示决策人的愿望或决策人所希望达到的、努力的方向。在多目标决策问题中，目标是求极值 ( 极大或者极小 ) 的对象，即需要优化的函数式。

(3) 目的 (goal): 目的是在特定时间、空间状态下，决策人所期望的事情。目标给出预期方向，目的给出希望达到的水平或具体数值。

(4) 准则 (criterion): 准则是判断的标准或度量事物价值的原则及检验事物合意性的规则，它兼指属性及目标。

§9.2 多目标决策与多目标评价

1. 多目标决策的求解过程 ： 用规范化的方法求解一个多目标决策问题

的全过程包括：第一步是提出问题。第二步是阐明问题。这时要使目标具体化，要确定衡量各目标达到程度的标准即属性以及属性值的可获得性，并且要清楚地说明问题的边界与环境。第三步是构造模型。第四步是分析评价。第五步是根据上述评价结果，择优付诸实施。

2. 多目标评价 ： 评价是多目标决策过程中的重要步骤，或者

说是关键性环节，评价的结果用作最终决策的依据。评价或称评估，大致可以分为两类。一类是对现存的已有系统或被评价对象进行的，是根据一定的标准去测量和判定被评价对象的性能和质量。另一类评价是针对待建系统的评价，通常是对某个工程项目或拟开发系统的若干个不同的设计方案进行的分析和评价。

3. 价值判断 ： 作为研究对象的元素可以分为两类，

一类是事实元素 (factual factor) ；另一类是价值元素 (value factor) 。在多目标决策过程中，需要对所涉及的价值元素进行价值判断。

§9.2 多目标决策与多目标评价

9.2.1 多目标决策概述 1. 多目标决策的示例

1 ）宏观经济决策中的大型投资项目决策问题 经济评价： 国民经济评价： 社会评价： 环境评价： 项目后评价：

2 ）学校的扩建 满足入学要求： 扩建费用最少：

3 ）候选人选择 年龄和健康状况： 工作作风： 品德： 才能：

4 ）学生毕业后的择业选择 收入： 工作强度： 发展潜力： 学术性： 社会地位： 地理位置： 个人偏好：

5 ）个人购物 价格： 尺寸： 款式： 材料： 流行度： 个人偏好：

2. 多目标决策的特点 多目标性： 目标的不可公度性： 目标之间的矛盾性： 定性指标与定量指标相混合：

1 ）多目标性 决策问题的多目标性，有示例所见，是

显而易见的。

2 ）目标的不可公度性 是指：量纲的不一致性，即各目标没有

统一的衡量标准或计量单位，因而难以比较。

例如：投资项目评价

3 ）目标之间的矛盾性 如果多目标决策问题中存在某个备选方案，它能使所有目标达到最优，即存在最优解，此时，不存在目标间的矛盾性。

一般情况下，各个备选方案在各目标间存在着某种矛盾。

即如果采用一种方案去改进某一目标的值，很可能会使另一目标的值变坏。

4 ）定性指标与定量指标相结合 在多目标决策中： 有些指标是明确的，可以定量表示出来，如：价格、时间、产量、成本、投资等。

有些指标是模糊的、定性的，如候选人问题中，有变量：人的思想品德、工作作风、机制改革问题、市场应变能力。

不能用求解单目标决策问题的方法求解多目标决策问题。

3. 多目标决策问题的分类 1 ）多属性决策问题（有限方案多目标决

策问题） 决策变量是离散的 备选方案数量是有限的 对备选方案进行评价后排定各方案的优劣次序，再从中择优。

2 ）多目标决策问题（无限方案多目标决策问题）

决策变量是连续的 备选方案是无限的 用线性规划理论，进行向量优化，选取

最优方案

多属性决策问题和多目标决策问题，都是多准则决策问题。

9.2.2 多目标决策的求解过程 第一步，提出问题。 第二步，阐明问题。 第三步，构造模型。 第四步，分析评价。 第五步，择优实施。

1 ）提出问题 第一步，提出问题。目标高度概括。

2 ）阐明问题 第二步，阐明问题。使目标具体化，要确定衡量各目标达到程度的标准。即属性以及属性值的可获得性，清楚地说明问题的边界与环境。

3 ）构造模型 第三步，构造模型。选择决策模型的形

式，确定关键变量以及这些变量之间的逻辑，估计各种参数，并在上述工作的基础上产生各种备选方案。

4 ）分析评价 第四步，分析评价。利用模型并根据主

观判断，采集或标定各备选方案的各属性值，并根据决策规则进行排序或优化。

5 ）择优实施 第五步，择优实施。根据优化结果，选

择优化方案，付诸实施。

9.2.3 多目标评价 评价的类别 评价的原则 评价的实施 价值判断

1 ）评价的类别 评价或评估 一类是对现存的已有系统或被评价对象

进行的。 该类评价以获取评价结果作为目的，评

价结果可以作为决策的依据，但是不必与决策发生直接的联系。

对一个方案进行评价，主要用于考核。

另一类是对待建系统的评价。 该类评价以获取系统为目的、评价只是获取系统的决策的依据。

对多个方案进行评价，主要用于决策。

2 ）评价的原则 科学性：评价所用的方法要科学化，程序化。信息的管理要集中化、系统化。

客观性：应当尽量避免由于评价实施者的个人倾向或偏见造成评价结果的主观随意性。

可比性：在确定评价对象和评价标准时，还应当注意只有在相类似的条件或基础上才能进行相互间的比较

有效性：在评价时，要力争用最少费用取得尽可能好的结果。

动态性：一是被评价对象的属性往往是动态的，二是评价的指标是动态的。

3 ）评价的实施 评价应该分两个阶段进行： 首先要搞清已有系统的实际性能和质量

状况或待建系统可达到的性能和质量状况。

其次是把这些性能和质量状况与规定的标准相对照（比较），对系统的性能和质量作出判断。

4 ）价值判断 事实元素：用科学手段和方法，借助仪器仪表检测，或通过变换成为可以检测的元素。

价值元素：无法用任何科学手段或仪器来检测或处理。

决策科学与自然科学区别：是否研究价值元素。

决策科学与社会科学区别：是否对价值判断进行量化。

多目标决策所涉及的价值元素和需进行的价值判断有：

构造问题的时候，决策人的需要、企图等主观因素对所辨识问题的界限和决策问题环境、对确定决策问题的目标及相应属性有着重要影响。

系统建模中，选择决策模型的形式、确定模型的关键变量也不可避免地涉及决策人的价值判断。

进行分析评价时，要选择适当的决策原则，并由决策分析人员根据决策人的偏好结构即价值观来进行分析和评价。

在整个多目标评价和多目标决策问题的求解过程中，决策人的价值判断始终在起作用，而决策人的偏好结构对最终结果的影响最为关键。

§9.3 多目标决策问题的要素

1. 决策单元和决策人 决策人是有能力改变系统的人，这里的

能力指进行这种变化的责任与权力。决策单元则是由决策人、分析人员和作为信息处理器的人机系统构成。决策单元的功能是：接受输入信息，产生内部信息，形成系统知识，提供价值判断，做决定。

2. 目标集及其递阶结构 为了清楚地阐明目标，可以将目

标表示成层次结构：最高层目标是促使人们研究该问题的原动力，但是它过于笼统，不便运算，需分解为具体而便于运算的下层目标。

3. 属性集和代用属性 属性就是对基本目标达到程度的直接

度量，也就是说对每个最下层目标要用一个或几个属性来描述目标的达到程度。

当目标无法用属性值直接度量时，用以衡量目标达到程度的间接量称为代用属性 (pr

oxy attribute) 。

4.决策形势 一个多目标决策问题的基础是决策形势（或称

决策情况），它说明决策问题的结构和决策环境。为了说明决策形势，必须清楚地识别决策问题的边界和基本的组成，尤其是要详细说明决策问题所需的输人的类型和数量，以及其中哪些是可获得的；说明决策变量集和属性集以及它们的测量标度，决策变量之间、决策变量共属性之间的因果关系；详细说明方案集和决策环境的状态。

5. 决策规则 在作决策时决策人力图选择“最好的”可行方案，这就需要对方案根据其所有属性值排列优劣次序 ( 或分档定级 ) 。而对方案排序或分档定级的依据称做决策规则。

§9.4 多目标决策问题的符号表示

1. 多目标决策问题的一般性表述 ： 完整地表达多目标决策问题（MODP）

需要清楚地说明下列五个要素： ① 决策单元（ DMU ) ，包括决策人（ D

M )； ② 目标集及其层次结构，或称指标体系； ③ 属性集，如果目标与属性之间的关系不

是显而易见的，则应说明目标与属性间的关系；

④  决策形势（ DS）； ⑤ 决策规则（ DR）。

2. 几种典型多目标决策问题的符号表示 ：

① 风险型多属性决策问题 ② 在确定性情况下采用满意决策规则求解

多属性决策问题 ③ 具有最优化决策规则的连续型多目标决策问题

3. 两类多目标决策问题的对照表 多 属 性 决 策 问 题 多 目 标 决 策 问 题

决 策 变 量 离 散 型 连 续 型 ， ),,,( 21 Nxxxx

方 案 集 },,,{ 21 mxxxX Ni RxmixgxX ,,,2,1,0)(|

属 性 集 },,,{ 21 nyyyY 或

},,,{ 21 nfffF 用 目 标 函 数 )( xf j ， nj ,,2,1 表 示

决 策 形 势

只 包 括 分 析 评 价

根 据 属 性 矩 阵 进 行 分 析 评 价

的 主 要 目 的 是 对 方 案 排 序

包 括 系 统 建 模 、 由 模 型 生 成 方 案 集 ；

分 析 评 价 主 要 是 求 解 多 目 标 规 划 问

题 ， 要 从 非 劣 解 集 中 获 取 偏 好 解

1. 逼近理想解的排序方法（ TOPSIS 法）： TOPSIS 是逼近理想解的排序方法

(technique for order preference by similar

ity to ideal solution) 的英文缩略。它借助多属性问题的理想解和负理想解给方案集X 中各方案排序。

§9.5 多目标决策分析方法

TOPSIS法的具体算法如下：

步骤一，用向量规范化的方法求得规范决策矩阵。

设多属性决策问题的决策矩阵 ijyY ，规范化决策矩阵 ijzZ ，则

njmiyyzm

iijijij ,,1;,,1

1

步骤二，构成加权规范阵 ijxX 。

设由决策人给定 Tn ,,, 21 ，则 njmiz ijjij ,,1;,,1,

步骤三，确定理想解 x 和负理想解 0x 。

设理想解 x 的第 j个属性值为jx ，负理想解 0x 第 j个属性值为

jx ，则

njjx

jxx

iji

iji

j ,,1min

max

为成本型属性

为效益型属性理想解

njjx

jxx

iji

iji

j ,,1min

max0

为效益型属性

为成本型属性负理想解

步骤四，计算各方案到理想解与负理想解的距离。

备选方案 ix 到理想解的距离为 mixxd

n

jjiji ,,1,

1

2

备选方案 ix 到负理想解的距离为 mixxd

n

jjiji ,,1,

1

200

步骤五，计算各方案的排队指示值（即综合评价指数）。

midddC iiii ,,1,00

步骤六，按iC 由大到小排列方案的优劣次序。

9.5.2 层次分析法（AHP法）

层次分析法概述 层次分析法的基本步骤 层次分析法的应用 层次分析法的发展

(1) 层次分析法概述

层次分析法（ Analytic Hierarchy Process ，简称 AHP）是 20 世纪 70 年代由美国学者萨蒂最早提出的一种多目标评价决策法。

将决策者对复杂系统的评价决策思维过程数学化 , 保持决策者思维的一致性。

先分解后综合的系统思想

在决策中使用 AHP法的优点： 适用性 选择和判断 反映了对问题的认识 简洁性 应用只需掌握简单的数学工具 特征 : 分解、判断、综合 实用性 定性与定量结合 优化技术 应用范围广 系统性 复杂问题 系统的各个组成部分与相互关系

(2) 层次分析法的基本步骤

建立层次结构模型； 构造判断矩阵； 层次单排序及一致性检验； 层次总排序及一致性检验。

① 建立层次结构模型

多级递阶结构一般可以分成三层，即目标层，准则层和方案层。

目标层：解决问题要想达到的目标。准则层：针对目标，评价各方案时所考虑的各

个子目标（因素或准则），可以逐层细分。方案层：解决问题的方案。•分解法：目的 分目标 (准则 ) 指标 ( 子准则 ) …… 方案 •解释结构模型化方法 (ISM 法 )

例：购买某型号设备

在功能、价格、维护三个方面进行考虑购买设备

功能 价格 维护

A B C

A目标层

C准则层

P方案层

例 挑选合适的研究工作有三个单位表示愿意录用某毕业生，该生根据已有信息建立了一个层次结构模型。

工作满意程度

研究课题

1工作 2工作 3工作

A目标层

C准则层

P方案层

发展前途

待遇

同事情况

地理位置

单位名气

提高流域内人民的生活水平

促进经济发展 改善环境质量

利用水力资源

增加农业生产

发展航运

改进水质

水土保持

改善旅游条件

生态保护

防止洪涝灾害

发电量（度/年）

作物产量（吨/年）

增加运量吨公里/年

COD（mg/l）

流失吨/年

流失吨/年

增加景点（个）

动物品种数量

植物品种数量

减灾面积（亩）

层次结构往往用结构图形式表示，图中标明上一层次与下一层次要素之间的联系。

如果上一层的每一要素与下一层次所有要素均有联系，称为完全相关结构。如上一层每一要素都有各自独立的、完全不相同的下层要素，称为完全独立性结构由上述两种结构结合的混合结构

完全相关结构

目标

1准则 2准则 3准则

1方案 2方案 3方案

A目标层

C准则层

P方案层

——经济 生态效益最佳

经济效益 生态效益

工业总产值

产品销售收入

……

全员劳动生产率

物能消耗量

……

环保投资回报率

产品回收利用率

完全独立性结构

混合结构

总人口数

出生率 死亡率

生育能力 计生政策 传统习惯 期望寿命

保健水平 食物营养 国民收入 污染程度

② 判断矩阵

判断矩阵是层次分析法的基本信息，也是计算各要素权重的重要依据。建立判断矩阵

假设在准则 H 下要素 的权重分别为 ，即

nnijaA )(

jiij wwa /

nAAA ,,, 21 nwww ,,, 21 T

nwwww ),,,( 21

表示以判断准则 H 的角度考虑要素

对 的相对重要程度。

对于准则 H ，对下一层的 n 个要素 进行两两比较，来确定矩阵的元素值 应该满足：

ija

1ijaija

jiij aa /1

ijkjik aaa

nAAA ,,, 21

iA

jA

判断尺度

• 判断矩阵中的元素 是表示两个要素的相对重要性的数量尺度，称做判断尺度，其取值如表所示。

•选择 1—9 之间的整数及其倒数作为 aij取值的主要原因是，它符合人们进行比较判断时的心理习惯

•实验心理学表明，普通人在对一组事物的某种属性同时作比较、并使判断基本保持一致时，所能够正确辨别的事物最大个数在 5～ 9

ija

判断矩阵标度定义

标度 含义1 两个要素相比，具有同样重要性

3 两个要素相比，前者比后者稍微重要

5 两个要素相比，前者比后者明显重要

7 两个要素相比，前者比后者强烈重要

9 两个要素相比，前者比后者极端重要

2 ， 4 ， 6 ， 8 上述相邻判断的中间值

倒数 两个要素相比，后者比前者的重要性标度

③相对重要度及判断矩阵的最大特征值的计算 ( 单排序 )

在应用层次分析法进行系统评价和决策时，需要知道 Ai 关于 H 的相对重要度，也就是 Ai 关于 H 的权重

WWA max

由于判断矩阵 A 的最大特征值所对应的特征向量即为 W ，为此，可先求出判断矩阵的最大特征值所对应的特征向量，再经过归一化处理，即可求出 Ai 关于 H 的相对重要度

求 A 的最大特征值

和其对应的

特征向量

单位化

权重向量

W

(a) 求和法 (算术平均法 )

•A的元素按列归一化

•将归一化后的各列相加

•将相加后的向量归一化

iij

ijij a

ab

j

iji bv

jj

ii v

vw

（b）方根法 ( 几何平均法 )

•A的元素按行相乘

•开 n次方

•归一化

j

ijij ab

niji bv

jj

ii v

vw

(c)特征根方法

由正矩阵的 Perron定理可知 存在且唯一，W的分量均为正分量，可以用幂法求出 及相应的特征向量W。该方法对 AHP的发展在理论上有重要作用。

WWA max

max

max

(d)最小二乘法

用拟合方法确定权重向量 ，使残差平方和为最小，这实际是一类非线性优化问题。 •普通最小二乘法 •对数最小二乘法

Tnwwww ),,,( 21

求特征值：

j i

i

nW

AW )(max

④相容性（一致性）判断

根据矩阵理论，判断矩阵在满足上述一致性的条件下， n阶矩阵具有唯一非零的、也是最大的特征值 ，其余特征值均为零。

W 是矩阵 A 的对应于特征值 n 的特征向量。

nmax

WnWA

由于判断矩阵的三个性质中的前两个容易被满足，第三个“一致性“则不易保证。如判断矩阵 A 被判断为 A' 有偏差，则称 A' 为不相容判断矩阵，这时就有

若矩阵 A 完全相容，则有 λmax=n ，否则 λmax>n

这样就提示我们可以用 λmax-n 的关系来度量偏离相容性的程度。

'max

'' WWA

度量相容性的指标为 C.I. 一般情况下，若 C.I.≤0.10 ，就可认为判断矩阵 A' 有相容性，据此计算的 W ' 是可以接受的，否则重新进行两两比较判断。一致性检验：

1.. max

n

nIC

判断矩阵的维数 n越大，判断的一致性将越差，为克服一致性判断指标随 n增大而明显增大的弊端，于是引入修正值 R.I. ，见下表：

n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

R.I. 0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46 1.49

R.I. 是同阶平均随机一致性指标

C.R . 作为衡量判断矩阵一致性的指标更为合理的 C.R.<0.1 时，便认为判断矩阵具有满意的一致性

..

....

IR

ICRC

⑤综合重要度的计算

最终归结为最低层（方案、措施、指标等）相对于最高层（总目标）相对重要程度的权值或相对优劣的次序。

(3) 层次分析法的应用

例 1 购买某型号设备

在功能、价格、维护三个方面进行考虑购买设备

功能 价格 维护

A B C

A目标层

C准则层

P方案层

对准则 G的 G-C矩阵

G C1 C2 C3 W

C1 1 5 3 λmax=3.038 0.6333

C2 1/5 1 1/3 C.I.=0.019 0.1061

C3 1/3 3 1 C.R.=0.03 0.2604

对准则 C1 的 C1-P矩阵

C1 P1 P2 P3 W

P1 1 1/4 2 λmax=3 0.1818

P2 4 1 8 C.I.=0 0.7272

P3 1/2 1/8 1 C.R.=0 0.0910

对准则 C2 的 C2-P矩阵

C2 P1 P2 P3 W

P1 1 4 1/3 λmax=3.018 0.2572

P2 1/4 1 1/8 C.I.=0.009 0.0738

P3 3 8 1 C.R.=0.0150.6690

对准则 C3 的 C3-P矩阵

C3 P1 P2 P3 W

P1 1 1 1/3 λmax=3.029 0.1867

P2 1 1 1/5 C.I.=0.014 0.1577

P3 3 5 1 C.R.=0.02 0.6555

层次总排序： B ≻ C ≻ A

C1 C2 C3 总排序结果 0.6333 0.1061 0.2604

P1 0.1818 0.2572 0.1867 0.1910

P2 0.7272 0.0738 0.1577 0.5094

P3 0.0910 0.6690 0.6555 0.2993

例 2 设某高校拟从三个候选人中选一人担任中层领导

候选人的优劣用六个属性去衡量：①健康状况② 业务知识③书面表达能力④口才⑤道德水平⑥工作作风

关于这六个属性的重要性，有关部门设定的属性重要性矩阵A为

① ② ③ ④ ⑤ ⑥① 1 1 1 4 1 1/2② 1 1 2 4 1 1/2③ 1 1/2 1 5 3 1/2④ 1/4 1/4 1/5 1 1/3 1/3⑤ 1 1 1/3 3 1 1⑥ 2 2 2 3 1 1

①健康状况 X Y ZX 1 1/4 1/2 λmax=3.0193 0.1429

Y 4 1 3 C.R.=0.019 0.5714Z 2 1/3 1 0.2857

② 业务知识 X Y Z

X 1 1/4 1/5 λmax=3.0258 0.0974

Y 4 1 1/2 C.R.=0.025 0.3331

Z 5 2 1 0.5695

③书面表达能力

X Y Z

X 1 3 1/3 λmax=3.5607Y 1/3 1 1 C.R.=0.539 *Z 3 1 1

调整判断矩阵为：

X Y ZX 1 3 1/3 λmax=3.0328 0.2583Y 1/3 1 1/5 C.R.= 0.032 0.1047

Z 3 5 1 0.6370

④口才

X Y ZX 1 1/3 5 λmax=3.0651

0.2790Y 3 1 7 C.R.=0.062

0.6491Z 1/5 1/7 1 0.0719

⑤道德水平 X Y ZX 1 1 7 λmax=3.00 0.4667

Y 1 1 7 C.R.=0.000 0.4667

Z 1/7 1/7 1 0.0667

⑥工作作风 X Y ZX 1 7 9 λmax=3.2074Y 1/7 1 5 C.R.=0.199 *Z 1/9 1/5 1

调整为：

X Y ZX 1 7 9 λmax=3.0213 0.7928

Y 1/7 1 2 C.R.= 0.020 0.1312

Z 1/9 1/2 1 0.0760

健康状况 业务知识 书面表达能力 口才 道德水平 工作作风

0760.0

1312.0

7928.0

0667.0

4667.0

4667.0

0719.0

6491.0

2790.0

6370.0

1047.0

2583.0

5695.0

3331.0

0974.0

2857.0

5714.0

1429.0

Z

Y

X

B

W=(0.3771,0.3148,0.30810)

可知，应选择候选人 X担任该职务

例 3 挑选合适的研究工作 经双方恳谈，已有三个单位表示愿意录用某毕业生。该生根据已有信息建立了一个层次结构模型，如下图所示。

工作满意程度

研究课题

1工作 2工作 3工作

A目标层

C准则层

P方案层

发展前途

待遇

同事情况

地理位置

单位名气

（层次总排序）如下表所示 准则 研究

课题发展前途

待遇同事情况

地理位置

单位名气

总排序

准则权值

0.1507 0.1792 0.1886 0.0472 0.1464 0.2879

工作 1 0.1365 0.0974 0.2426 0.2790 0.4667 0.7980 0.3952

工作 2 0.6250 0.3331 0.0879 0.6491 0.4667 0.1049 0.2996

工作 3 0.2385 0.5695 0.6694 0.0719 0.0667 0.0965 0.3052

(4) 层次分析法的发展

层次分析法对人们的思维过程进行了加工整理，提出了一套系统分析问题的方法，为科学管理和决策提供了有力的依据。

AHP 方法经过几十年的发展，许多学者针对 AHP的缺点进行了改进和完善，形成了一些新理论和新方法，像群组决策、模糊决策和反馈系统理论近几年成为该领域的一个新热点。

层次分析法其局限性主要表现在：

它在很大程度上依赖于人们的经验，主观因素的影响很大，它至多只能排除思维过程中的严重非一致性，却无法排除决策者个人可能存在的严重片面性。

比较、判断过程较为粗糙，不能用于精度要求较高的决策问题。

只能从方案中选优，不能生成方案。

应用层次分析法的注意事项

应用层次分析法研究问题时，主要困难有两个：

如何根据实际情况抽象出较为贴切的层次结构； 如何将某些定性的量作比较接近实际定量化处理。

小 结

§9.6 　项目决策分析

9.6.1 项目投资决策 9.6.2 项目实施决策 9.6.4 项目与产品衔接策略