层次分析法范文10篇

层次分析法范文篇1

我国的物流基础设施近年来虽有较大改善，但是仍然不能满足我国经济发展的需求，对于大多数的物流企业来说，物流中心选址可以说是最重要的物流战略规划问题[1]。而对于专业化的物流企业来说选址的好坏更是决定了即将实现运营的整个流程是否顺畅，选址作为整个物流活动的第一步是基础的一步也是影响整个物流环节的一步，物流中心选址的成功与否决定了整个物流系统各个环节的效率是物流系统和供应链顺利运行的关键因素。

2我国物流中心选址常用方法

应用最广泛的有层次分析法及重心法。层次分析法是对问题进行分层分析，然后再给每个因素给与相对应的数值，最后根据相关计算对其合理性进行定量计算。重心法一般被应用在一元网点的布局问题，其特点是计算简单，大致计算过程是先对计划内的多个需求点进行需求量的计算。另外还有仿真法、运筹法、专家法等。本文主要对层次分析法进行分析研究。

3层次分析法应用介绍

3.1层次分析法简介。层次分析法（Theanalytichierarchyprocess）简称AHP，在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯•塞蒂（T.L.Satty）正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法，整个分析过程既有定性分析又有定量计算，即理性思维和理性计算[2]，它灵活多变的特点使其在很多方面得到应用。3.2层次分析法思路。首先，把要解决的问题分层次系列化，即根据问题的性质和要达到的目标，将问题分解为不同的组成因素，每层因素与上一层之间都是互相影响的隶属关系，然后根据其之间的关系对其进行建立一个有序的层次结构模型。根据各因素之间的相对重要性的关系，对其作出主观性的判断，再对主观性的判断进行定量的表示，结合数学计算方法对每一个层次的重要性权值计算，再对各层因素的相对重要性权值进行综合计算，得到方案层相对于总目标层的相对重要性次序的组合权值，由此便得出做出判断的依据。3.3层次分析法应用案例。我们以A公司在上海总部的物流中心选址为例，为了方便分析我们对公司整体进行简化：M代表需要进行选址的物流中心也是我们最终的目标,N代表各影响物流中心选址的因素也被称为准则层，经过A公司对物流中心选址的研究，在现有三个候选地址P1、P2、P3基础上，总结了影响这三个方案的最大的五个因素N1、N2、N3、N4、N5,在进行综合对比、计算后得出最合适的方案。首先构建判断矩阵，主要是公司内部领导对影响选址的因素与物流中心选址的相对重要性做出判断并进行赋值，然后，求得层次单排序的权向量并对其进行一致性检测，最后对层次总排序的权值计算和一致性检验，计算出层次总排序，通过了一致性检测。所求出的权重最终排序即为，所以RJ公司最终选择了松江区作为公司总部的选址。

4层次分析法的不足

（1）在对各层因素及其之间的相对重要性进行分析时，人为的客观性的因素占据大部分，个人观点的不一致性就有可能导致在决策过程中的分歧，很难让人相信其科学性和严谨性。（2）层次分析法是把问题逐层逐个进行分析计算，实际应用需要考虑很多因素，当因素过多时，考虑的关系数量就会增加，计算的规模就会变大，构造的矩阵也会变得复杂[3]，对各因素的相对重要性判断就会出现偏差，导致最后的结果不准确，所以它只适用于影响因素不多，计算规模不大的决策。（3）计算过程比较复杂，当我们在计算特征值和特征向量的时候，通常是采用构造判断矩阵来进行计算，现实中的过多的指标往往是二阶、三阶矩阵无法处理的，这就需要我们构造更为复杂的矩阵，所以相对而言，计算量也会增加。

5总结

层次分析法主要是通过模拟人脑对问题的思考过程，是一种比较人性化的思维方式，通过人为的客观角度来判断各要素的重要性，然后用固定的计算方式对最终的结果进行计算，定性和定量的过程相结合。但层次分析法对于目前所现存的主要问题，是在进行选址之初的对于影响各方案的影响因素的判定，这需要先对一个城市或地区的各方面的发展进行分析，这就需要专业人士进行专业分析，这或将成为未来研究道路上的主要方向。

参考文献：

[1]丁浩,李电生.城市物流配送中心选址方法的研究[U].华中科技大学学报(城市科学版),2014(01):123-126.

[2]王莲芬,许树柏.层次分析法引论[M].北京：中国人民大学出版社,2016:23-24.

层次分析法范文篇2

关键词：软课题；层次分析法；供应商选择

0引言

供应商的选择是企业采购管理中不可或缺的一部分，选择合适的供应商，有利于项目的顺利开展，同时对于企业的稳定运行也发挥着重要作用。当前，在供应商选择及后评价方面许多专家学者开展了大量的研究。例如在指标体系研究方面，Caddick&Dale提出评价体系应考虑历年绩效、质量、生产计划管理体系的完备性、采购价格等因素；Ellram（1990）提出除了要考虑质量、成本、交货期等一般的量化指标外，还应该一些管理相容性、目标一致性等软性指标；Yahya&Kingsman提出评价体系应包括质量、响应、交货指标等因素。在评价方法方面，主要有定性法、定量法和层次分析法三大类。定性法主要以人的经验为主，定量法所考虑的影响因素不够全面，评价结果比较片面化，而层次分析法结合了定量法和定性法的特点，既考虑人为主观因素及经验，同时也采用科学的定量矩阵计算加权值，得到更全面、精准的分析结果。然而，现阶段研究主要基于比较宏观的一级指标评价体系研究或针对某个行业细化的评价指标体系研究，而从不同类型项目的特点着手，按照项目类型进行定制化指标体系研究比较缺乏。为此，本课题以软课题类型项目为研究对象，考虑其独有特点，通过层次分析法构建层次结构，将复杂的问题层次化，并科学的构造判断矩阵取代评价者的定性评价，使得决策更为客观、科学。

1层次分析法的基本原理

1.1层次分析法的基本原理与步骤

在处理社会实际问题的时候，经常会遇到一些比较复杂的问题，这个问题牵涉到很多相互关联、制约的因素，并伴随着一些历史数据的缺失，很难更合理的解决。而层次分析法能够很好的解决该类问题，该方法包含以下四个步骤：①分析影响决策对象的各个因素，构建递阶层次结构模型；②专家给出各个因素之间的影响值，构建判断矩阵；③对各个判断矩阵进行最大特征值和特征矩阵向量的计算，并在同层次进行排序，进行一致性检验；④对各个判断矩阵进行加权计算求和，得到层次总排序。

1.2递阶分层次结构的建立

在利用层次分析法去求解时，首先需把待决策的问题作为一个系统，然后将问题所涉及的因素条理化、层次化，并进行层层分解，得到递阶分层次结构模型。该结构模型由最高层、中间层及最低层共三层组成，且各层次之间有一定的关系。具体如下：①最高层：该层是最上层，是指决策的目的、要解决的问题，通常只有一个元素，有时也称为目标层。②中间层：该层介于最高层和最底层中间，指为实现目标所涉及到的因素、决策的准则，也可以有很多层次构成，有时也称为准则层。③最底层：该层在最下层，指为了实现目标所提供的备选方案及各种措施，通常也成为指标层。

1.3构造判断矩阵

针对某个系统问题，往往涉及的影响因子很多，如果只是孤立的主观去看各个影响因子对系统的影响程度，而不考虑各个影响因子之间的相互关联，得到的结果往往会有失全面性，甚至有可能会得到一个颠覆性，与实际情况完全不符合的数据。针对这个问题，Saaty等人提出构造一致判断矩阵，即利用因子间两两相互比较，采用相对尺度，避免性质完全不同的诸因素难以相互比较的困难，以提高准确度。判断矩阵的构造方法如下：①假设因素Z有n个因子：X={x1，…，xn}（1）②针对任意两个因子xi和xj，aij用于表示因子xi和xj对因素Z的影响大小，aij所组成的矩阵A=（aij）n×n为Z-X的判断矩阵。③利用数字1~9和其倒数作为aij值得一个标度。具体含义如表1所示。

1.4层次单排序及一致性检验

首先，求解判断矩阵的最大特征值λmax；然后，对对应最大特征值λmax的特征向量进行归一化，得到特征向量W；该特征向量为准则层对目标层以及各指标层对相应的准则层的重要性的排序权值，该过程被称为层次单排序。进行排序后，还需对判断矩阵A进行一致性检验，具体方法如下：于矩阵A先计算一致性指标CI，计算方法如下：②为衡量CI的大小，引入随机一致性指标RI，RI=（λmax-n）（n-1），最后给出了RI的值。RI对应的数值如表2所示。③然后，计算一致性比例CR，计算方法如下：CR=CIRI（3）当CR<0.10时，判断矩阵A的一致性在可接受范围之内，如果不在该范围之内则需要适当修正判断矩阵。1.5层次总排序及一致性检验层次总排序是指计算最低层次所有因素对于最高层相对重要性的权值。在层次单排序中，仅能得到准则层对目标层以及各指标层对相应的准则层的重要性的排序权值，但我们最终要得到矩阵中的所有元素对于目标层的权重向量。具体计算方法如下：在层次结构模型中，我们假设层含有m个指标A1，…，Am，他们的权重排序分别为a1，…，am。另外假设A层的下一层B层含有B1，…，Bn共n个因素，这n个因素对于Aj的层次单排序权重是b1j，…，bnj。现在我们要求B层中各个因素的层次总排序b1，…，bn，我们按照公式bi=mj=1Σbijaj，i=1，…，n。

2软课题项目评价体系的指标构建

笔者通过对企业技术人员、采购人员等相关方进行访谈、问卷调查，按照要素之间的支配关系，划分了递阶层次，建立了软课题项目采购供应商选择评价模型树（如图1）。其中，第一层为目标层，即A层，软课题采购供应商选择评价指标体系；第二层为准则层，即B层，科研能力、合作态度、企业资信和质量管理能力；第三层为指标层，即C层，科研能力有负责人资质、团队人员资质、相关领域研究情况、实验室建设情况，合作态度有沟通效率、响应速度、合作态度，企业资信有商业信誉、管理运作能力、财政状况，质量管理能力有整合资源能力、业务水平能力、质量措施保证方面。

3供应商开发选择评价体系的指标权重计算

首先，组织企业技术、采购相关人士，利用Saaty等提出的1-9标度法，对各层因素进行两两比较打分，然后讨论优化，达到共识，得到表3-表7的比较矩阵；其次，计算各比较矩阵的最大特征根（λmax）和最大特征向量（W）；再次，进行一致性检验，经过计算，5个矩阵都通过了一致性检验；最后，计算组合权重向量并利用层次总排序方法得到综合排序（见表8）。

4供应商开发选择评价体系的指标分析

4.1准则层分析

从表8可以看出，在准则层中，科研能力的权重值（0.4486）最大，这是因为软课题项目主要是以理论、方法、机制、技术为开发目标，研究提出解决问题或方案优化的建议，以研究报告为成果形式的项目。因此，采购供应商的人员资质、相关领域的研究情况、实验室建设情况等对方案优化的建议及研究报告的水平的影响较大，同时采购供应商的项目负责人及团队人员如果长期从事该领域研究的话，且在该领域有一定的地位，将更有利于软课题的研究工作开展。合作态度（0.2811）位列第二，它也是选择软课题供应商时极为看重的因素，因为软课题项目的开发目标是提出解决方案，需要双方保持高频率的需求和技术方案交流，因此如果沟通效率、响应速度、合作态度不顺畅，也会直接影响项目的开展。而企业资信（0.0899）和质量管理能力（0.1803）是影响供应商选择的一般因素。

4.2指标层分析

从指标层13个因子分析出的权重结果来看，团队人员资质、沟通效率、负责人资质、整合资源情况是评价供应商的重要因素。团队人员资质主要考察企业或者高校的团队人员配置、人员学历、人员资历（正高级、副高级等），因为，软课题项目主要依靠团队成员的智慧及群策力。其次，沟通效率也很必要，因为软课题牵涉到多次的需求、技术交流，且每交流完一次，就需要立刻提交一个可交付成果进行讨论。负责人作为整个项目的核心人物，他对项目的统筹、把控也会直接对项目产生影响。整合资源其实就是完成结构性的调整重塑，使现有资源实现“腾笼换鸟”，发挥最大效能。在开展软课题项目期间，会遇到在课题的某个领域不是你的强项。你需要寻求到在这个领域方面比较强的团队进行合作或交流。另外，响应速度、质量保证措施、相关领域研究成果、财务状况等因子的权重值相对较低。

5结束语

层次分析法范文篇3

1研究区域概况与数据来源

1.1研究区域

郑州市位于东经112°42′~114°14′和北纬34°16′~34°58′。截至2019年，郑州市行政区域包括惠济区、管城回族区、二七区、中原区、上街区、金水区6个辖区、巩义市、荥阳市、新郑市、登封市、新密市5个县级市和1个县（中牟县），总面积7567.18km2。郑州市是河南省省会、特大城市、中原城市群核心城市、国务院批复确定的中国中部地区重要的中心城市、国家重要的综合交通枢纽，目前常住人口1035.2万人，城镇人口772.1万人。近年郑州市经济发展较快，据统计，2019年房屋建筑施工面积约为3.20亿m2。随着旧城区拆迁改造、新城区拓建和城市规划修建产生了大量建筑垃圾。2018年3月住房和城乡建设部在35个市（区）启动建筑垃圾治理试点工作，郑州市是其中之一。

1.2数据来源

郑州市人口密度数据来自LandScan人口密度数据集；行政区域、中心城区范围、主要道路分布、地表水分布和居民区分布数据从1∶100万和1∶25万全国基础地理数据库中获取；高程数据从地理空间数据云获取；土地使用类型数据从数据禾网站中获取。

2研究方法

2.1方法设计

以郑州市为研究区域，选取建筑垃圾资源化设施选址影响因子，采用层次分析法确定权重结合GIS分析得到郑州市建筑垃圾资源化设施选址适宜性等级。研究方法流程如图1所示。

2.2核心技术概述

2.2.1层次分析法层次分析法（AHP）是通过确定权重系数解决复杂的决策问题，在不确定性问题的决策分析中具有非常系统化的判断。该法操作过程便捷，包括建立层次结构模型、构建判断矩阵、一致性检验和计算权重。2.2.2空间分析ArcGIS中缓冲区分析根据需设置一定的距离，可构建点状要素、线状要素和面状要素多环缓冲区，缓冲区得到的是一个区域。ArcGIS中的栅格计算器可将每个因子的权重和具体得分等级进行叠加运算，得到建筑垃圾资源化设施选址的适宜性等级。

2.3层次分析法中权重的确定

2.3.1确定影响因子，构建层次结构模型2019年3月住房和城乡建设部的《建筑垃圾处理技术标准》包括建筑垃圾资源化利用和填埋处置工程选址需符合的规定，结合国内外关于选址方面的文章总结影响因素，得出建筑垃圾填埋场选址的6个影响因素，其中社会因素为人口密度，经济因素包括与中心城区距离、与主要道路距离和高程，环境因素包括与地表水距离和土地使用类型。在社会因素方面，居民反对在自家附近设建筑垃圾资源化设施，人口密度越大反对声越大。以人口密度为影响因子既可维护居民的权益又可减少社会负面影响。在经济因素方面，若在建筑垃圾资源化设施选址时充分考虑与中心城区距离、与主要道路距离和高程可减少建厂经济费用。在环境因素方面，建筑垃圾资源化设施在选址和建造运行使用过程中若考虑不充分会对周围环境产生危害。为减少环境危害，在选址时应考虑建厂与地表水的距离和土地使用类型。根据所选因子建立层次结构模型，模型分为目标层、准则层、标准层和方案层，如图2所示。2.3.2构造判断矩阵依据专家评分法构造判断矩阵，使用1~9标度对各指标打分，构造判断矩阵。1~9标度表和判断矩阵见表1、表2。2.3.3一致性检验和计算权重一致性比率CR=CI/RI，当CR＜0.1时，通过一致性检验。在MATLAB软件中运行层次分析法代码输入判断矩阵，获得CI=0.0065，CR=0.0047＜0.10，通过一致性检验。每个影响因素的权重见表3.2.4选址适宜性分级标准参考已有文献，本文以打分的方式进行选址适宜性分级，以1~5分为评分准则，分数越高越适宜建筑垃圾资源化设施建设。最后，在ArcGIS中对影响因子进行缓冲区分析和重分类并赋值，通过栅格计算器和重分类得到建筑垃圾资源化设施选址适宜性等级。

3研究结果与分析

3.1影响因子计算结果

根据GB50869—2013《生活垃圾卫生填埋处理技术规范》和北京市《固定式建筑垃圾资源化处置设施建设导则》，建筑垃圾资源化设施选址不应位于居民区500m以内，故将与居民区距离设为建筑垃圾资源化设施选址约束条件。各影响因子计算如下。3.1.1人口密度依据自然间断点进行分级评分共分为5级，人口密度越小得分越高，评分依据见表4。3.1.2与中心城区距离2018年郑州市人民政府《郑州市土地利用总体规划（2006—2020年）调整方案》,确定郑州市中心城区规划控制范围位于中原区、金水区、二七区、管城回族区和惠济区以内。综合文献和规范要求，以这5个区为中心进行缓冲区分析，距中心城区越近建筑垃圾运输成本越低，得分越高，评分依据见表5。3.1.3与主要道路距离建筑垃圾资源化设施选址距主要道路越近交通越便利，运输所花费的成本越低。综合文献和规范要求，以主要道路为中心进行缓冲区分析，距离越近得分越高，评分依据见表6。3.1.4与地表水距离建筑垃圾资源化设施选址与地表水距离近，可减少其产生的环境污染。在地表水周围建立多环缓冲区，距离地表水越近得分越低，评分依据见表7。3.1.5高程对郑州市高程数据进行自然间断点重分类，分为3.1.6土地使用类型根据LUCC分类体系，居民用地、耕地、水域、特殊用地不适宜建筑垃圾资源化设施选址，得分为1。未利用土地、林地和低覆盖度草地适宜建筑垃圾资源化设施选址，得分为5，评分依据见表9。3.1.7与居民区距离按政策规范规定，建筑垃圾资源化设施选址位置不得位于居民区500m以内，将与居民区距离设为约束因子。获取郑州市居民区数据，建立500m缓冲区，居民住宅区500m以内，得分为0，其余部分得分为1，评分依据见表10。

3.2选址适宜性结果与分析

应用ArcGIS栅格计算器，输入表达式“0.2184×人口密度得分×与居民区距离得分+0.1197×与中心城区距离得分×与居民区距离得分+0.1197×与主要道路距离得分×与居民区距离得分+0.1197×与地表水距离得分×与居民区距离得分+0.0678×高程得分×与居民区距离得分+0.3547×土地使用类型得分×与居民区距离得分”，得到郑州市建筑垃圾资源化设施选址适宜性区划图。对建筑垃圾资源化设施选址适宜性区划图进行等级划分，得分越高越适宜建筑垃圾资源化设施选址。共分为不适宜、一级适宜、二级适宜、三级适宜、四级适宜和五级适宜，其中一级适宜区最适合建筑垃圾资源化设施选址。等级划分依据见表11。对建筑垃圾资源化设施选址适宜性等级面积进行分析，不适宜、五级适宜和四级适宜区占郑州总面积的88%，一级适宜、二级适宜、三级适宜区分别占总面积的4%,3%,5%，故科学合理地进行建筑垃圾资源化设置选址很有必要。郑州市建筑垃圾资源化设施选址适宜性统计分析图如图3所示。郑州市建筑垃圾资源化设施选址最适宜区域分布在巩义市的东南部、登封市的北部和南部边界区域、新密市的西北部和南部边界区域、新郑市西南边界区域、中牟县东北部和中南部、荥阳市西部和南部边界区域、二七区西南边界区域和惠济区西北部边界区域。

4结论与展望

层次分析法范文篇4

其实这种分析法是结合于定性分析和定量分析的系统分析法。一般层次分析法主要是经过明确问题，建立层次以及分析结构的模型，构造出其判断矩阵，对层次进行单排序，对层次进行总的排序这5个步骤来计算每个层次的构成要素占总目标的一个组合权重，这样不同的方案的一些综合评价的数据就能够得出来了，从而能够给在选择最佳方案的时候提供出一些依据。但是以前的层次分析法有着很多的缺点，例如，对矩阵是否一致性进行判断和调整，在进行调整的时候还要进行大量的计算与修改；对矩阵的一致性和人们的一些思维决策能否保持一致性来进行判断；对一致性进行调整的时候，事先不晓得哪些元素是要进行调整的，所以只能靠自己的经验来进行调整，因此有一种盲目性。但是模糊层次分析方法能够把这方面的一些问题给解决了。

二、模糊层次方法的一些基本步骤

1．首先是根据自己的需要，来构建一个多层次的结构模型。

2．建立模糊一致的判断矩阵，把权重集给确定下来。设m1，m2，，mn这种两两比较重要的程度的判断模糊一致的矩阵是F=[f11f12..f1nf21f22...f2nfn1fn2...fnn]其中fab主要表示的就是这层的第a个元素对这层的第b个元素有模糊的关系“比要重要的很多”这样的一个隶属度，fab越大的话，ma也就比mb更加的重要，如果fab为0.5的话，也就是说ma和mb是一样重要的。3．模糊矩阵根据行来求和：Zi=∑（f1b+f2b++fnb），i=1，2，，n4．对Z进行一个数学变换：Zab=（Za-Zb）/2n+0.5得出一个权重矩阵，即：Z=[Z11Z12Z1nZ21Z22Z2nZn1Zn2Znn]5．根据模糊一致化的判断矩阵Z来求出元素的一个权重集E=（E1，E2，，En）来表示各个因素的一个权数的分配，然后对模糊一致矩阵的每一行的元素来进行求和（不包括自身），即Pi=∑（Zi1+Zi2++Zin）-0.5，i=1，2，3，，n。不包括对角线这些元素的一个总和是：∑（P1+P2++Pn）=n*（n-1）/2，其中式中的n是矩阵的一个阶数。因为Pi所表示的是指标i对上层目标来说的一个重要性，因此对Pi进行归一化，从而能够得到每个指标的一个权重，即Ei=Pi/∑（P1+P2++Pn）=2Pi/[n*（n-1）]，i=1，2，，n6．对方案的一个集合Q=（Q1，Q2，，Qn）进行一个确定，n是方案的一个数目。把结构里面的各个元素全部映射到Q里面，这样能够把一个模糊的关系L给确定下来，即L=[l11l12l1ml21l22l2mln1ln2lnm]其中式中的lab表示的是单个因素a在方案b里面的一个重要的程度。

三、在电力通信里面的应用举例

主要就是对某一个电力通信的研发为例，在选择方案的时候主要利用的就是模糊层次分析的方法，先根据每一层，把要研发要素的一个层结构给列出来。现在我们先假设有四个方案供选择，同时列出方案的一个集合，为P=（P1，P2，P3，P4）。把最佳方案的一个模糊判断矩阵给建立出来，主要运用的是0.1到0.9的一个数量标度，即0.5所表示的是一样重要，0.6所表示的是稍微重要一点，0.7所表示的是明显的重要，0.8所表示的是重要的多一些，0.9所表示的是非常极端的重要。现在我们假设性能要比成本重要的多一点，那么能够列出的模糊判断矩阵就是：M=[0.50.20.80.2]然后能求出权重矩阵，即：Z=[0.5000.4250.5750.500]接着再求出最佳方案的一个权重集是E=（0.425，0.575）再利用一样的方法把性能与成本的一个权重集给计算出来，现在我们假设研发的这个成本要比购买的这个成本要稍微重要一点，购买的这个成本又比维护的这个成本稍微重要一点，研发的这个成本比维护的这个成本明显重要一点，电力的这个指标性能和基本的通信性能是一样重要的，稳定的可靠性能相对于基本的通信性能来说是明显重要的，基本的通信性能相对于其他的一些性能来说是重要的多了，稳定的可靠性能相对于电力的指标性能来说是明显重要了，电力的指标性能相对于其他的一些性能来说是重要的多了，稳定的可靠性能相对于其他的一些性能是极端的重要，这样能够把成本与性能的一个模糊判断矩阵给计算出来，即：M1=[0.50.50.60.60.50.70.40.40.5]M2=[0.50.50.30.80.50.50.30.80.70.70.50.90.20.20.10.5]能够得到权重的矩阵Z1与Z2，即：Z1=[0.500.450.550.550.500.600.450.500.50]Z2=[0.5000.5000.4120.6380.5000.5000.4120.6380.5880.5880.5000.7250.3620.3620.2750.500]接着能够把成本与性能的一个权重集E1与E2给计算出来，即：E1=（0.333，0.383，0.283）E2=（0.258，0.258，0.317，0.167）把结构里面的各个元素映射到这个方案的集合Q=（Q1，Q2，Q3，Q4）里面，能够得出模糊集合L1=[0.40.30.20.10.30.50.10.10.30.30.30.1]L2=[0.50.00.30.20.40.40.10.10.20.30.30.20.40.10.30.2]其中式中的Lab所表示的是因素a在方案b里面的一个重要程度。从而能够把最后的一个综合评判给得出来，即是这个方案集Q的权，即：K=ES=E[E1S1E2S2]从而得到K=[0.3500.2840.2240.143]从权重能够看出来最佳的方案是方案1，最差的方案是方案4。

层次分析法范文篇5

现有一国有物流企业经营效益良好，有一笔可观的企业留成利润要由企业高层管理者和职工代表大会共同决定如何使用，可供选择的方案有以下几个：（1）派员工外出进修；（2）给员工发放奖金；（3）给企业购买新货架、托盘等物流设备；（4）修建图书馆和报刊阅览厅等。这些方案看起来都有其合理的因素，但是究竟哪一个方案更能调动员工的积极性，更能促进企业快速、高效的发展，这是该物流企业的高层管理者和职工代表大会需要决策的问题。面对这个问题，我们可以引入层次分析法（英文缩写为AHP）进行决策。该方法首先是由在运筹学领域做出重要贡献的美国的萨蒂（Saaty）在二十世纪世纪七十年代提出来的，用以解决企业决策和评价问题的一种方法[1]。该方法对于那些多目标、多层次的复杂的决策问题比较适用。是一种新的、简洁的、实用而富有成效的决策方法。

2.问题的解决过程

2.1建立层次结构分析模型

我们经过深入分析后，结合层次分析法，可以将这家物流公司所面临的决策问题包含的因素划分为目标层，准则层和方案层三个大的方面：最高层（目标层）：合理得使用一笔企业的留成利润，促使公司高效的发展。中间层（准则层）：如何合理使用企业的这笔留成利润的各种方案所要考虑的准则，包括：（1）调动职工劳动积极性（2）提高企业技术水平；（3）改善职工物质文化生活。最低层（方案层）：（1）派员工外出进修；（2）给员工发奖金；（3）购买新货架、托盘等物流设备；（4）修建图书馆、报刊阅览厅等。上面方案层中的四个措施可以归结为三个方面的准则，准则层中的三个方面又都是以合理使用该物流企业留成利润，促进企业发展为目的的。我们可以用层次图的形式说明层次的递阶结构与因素的从属关系，如图2-1所示。

2.2根据模型构造所需的判断矩阵

判断矩阵元素的数值反映的是判断者对各判断要素相对重要性的一种认识，它会直接影响到判断决策的结果。一般的，我们用1-9及其倒数来表示各个要素的重要性，如表2-1所示。在构造的判断矩阵A-B中，第二行第一列元素B12=3表示的是相对于促进该物流公司良好发展的总目标来说，准则B1（即提高该公司的技术水平）同准则B2（即调动职工劳动积极性）相比较，前者比后者稍微重要，依据表2-1的衡量标准故取值为3，B21取B12的倒数故取值为1/3。其余以此类推。

2.3层次单排序及其一致性检验

所谓的层次单排序指的是本层的各个要素相对于上层的某一要素的重要性的次序[2]。它可以由所构造的判断矩阵的特征向量来表示。比如，判断矩阵A的特征问题的解向量W，经规一化（即规范化）后即为同一层次相应要素相对于上一层某元素相对重要性的排序权值，这个过程我们称之为层次单排序。为保证层次单排序的合理性，我们需要对所构造的判断矩阵进行一致性检验，利用公式CR=CI/RI来检验，其中，随机一致性指标RI的取值可通过查表获得。当CR<0.1时，判断矩阵通过检验，否则当CR﹥0.1时，需要重新调整判断矩阵元素的取值，直到通过检验为止。接下来我们需要对已经构建好的判断矩阵进行求解，由于手工求解计算量大且容易出错，所以此处均采用电子表格EXCEL对各判断矩阵进行求解：准则层B对于目标层A的层次单排序及一致性检验，如表2-3所示。

2.4层次总排序及一致性检验

计算同一层次所有因素对于最上层相对重要性的排序权值，称为层次总排序，这一过程是由最高层次到最低层次逐层进行的。计算出层次总排序之后，同样的，我们需要对总排序的结果进行检验，只有当CR<0.1时，决策方案的层次总排序结果才具有令人满意的一致性，反之，我们需要重新给判断矩阵的各元素赋值重新进行计算。该物流公司决策问题最终的层次总排序及一致性检验如下表2-7所示：由表2-7我们可以看出，CR=0.074<0.1，则矩阵通过一致性检验，因此决策结果是可信的令人满意的，最优方案为方案4，即该物流公司为了使这笔留成利润能合理的发挥促进企业发展的目的，企业的管理者和职代会应从4个备选方案中选择修建图书馆、报刊阅览厅这一方案。

3.小结

层次分析法范文篇6

一、层次分析法在项目投资决策中的算法

层次分析法是一种定量与定性相结合的决策方法，它首先将复杂问题层次化，根据问题和需要达到的目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素的相互关联及隶属关系将各因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。根据系统的特点和基本原则，对各层的团素进行对比分析，引入1-5比例标度方法构造出判断矩阵，用求解判断矩阵最大特征根及其特征向量的方法得到各因素的相对权重。

1.单准则判断矩阵的构建

假设某个投资项目P有n个部分：P1、P2、……、Pi、Pn，其中Pi表示等i部分的地位(份量、作用、重要性)，而Pi/Pj则表示第i部分相对于整体P而言比第j部分重要的倍数。将这个倍数用kij表示，其中矩阵K中的元素kij满足互反性和一致性.假设用向量P表示整体，则:通过求解线性方程可得出向量P。如果上述线性方程满足一致性，则矩阵K的最大特征值λmax=n。此时λmax对应的特征向量即为向量P。矩阵K中元素的给出按以下原则给出:将P中的元素两两比较，可按下表得出标度:标度=Pi与Pj相比=1，具有同样重要性;Pi与Pj相比=2，前者比后者明显重要;Pi与Pj相比=3，前者比后者稍微重要;Pi与Pj相比=4，前者比后者强烈重要;Pi与Pj相比=5，前者比后者极端重要.

2.一致性检验问题

由于客观世界的复杂性以及人们对事物认识的模糊性和多样性，在构造判断矩阵时，不可避免地会产生认识上的不一致，为考虑层次分析得到的结果是否基本合理，需要对判断矩阵进行一致性检验。为了检验判断矩阵的一致性问题，需计算一致性指标CI:

另外判断矩阵的一致性还具有随机性，这种随机一致性可用平均随机一致性指标RI表示，M的值与矩阵的维数大小有关。表4.4是1到10维矩阵的平均随机一致性指标的取值:相对一致性指标CR=CI/RI。一般认为，当CR<0.1时，判断矩阵基本符合完全一致性条件;当CR≥0.1时，认为所给出的判断矩阵是不符合完全一致性条件的，需要讲行调整和修正。判断矩阵的产生可由评价专家组的专家给出。当同时需要评价的目标很多时(即第二层判断矩阵维数非常大时)，判断矩阵的一致性很难得到保证，此时需要对判断矩阵进行检验调整的反复迭代运算，直至满足一致性条件为止。

3.各层元素对目标层的合成权重

由上述可以得到一组元素对其上一层中某元素的权重，要得到最低层元素对目标的排序权重就是所谓的“合成权重”。合成权重的计算要自上而下，将单准则下的权重进行合成，并逐层进行总的一致性检验。假定已经算出第k-1层上的nk-1个元素相对于总目标的排序权重向量，第k层上nk个元素对第k-1层上第j个元素为准则的排序权重向量设为其中不受j支配的元素的权重为零。令这是一个nk×nk-1的矩阵，表示k层上元素对k-1层上元素的排序，那么第k层上元素对总目标的合成排序向量α(k)由下式给出:

这里α(2)是第二层上元素对总目标的排序向量，实际上它就是单准则下的排序向量。

同样要从上到下逐层进行一致性检验。若已经求得以k-1层上元素j为准则的一致性指标CIj(k)，平均一致性指标RIj(k)以及一致性比例相对一致性指标CRj(k),j=1,2,...nk-1，

当CR(k)<0.1是认为递阶层次结构在k层水平所有判断具有整体满意的一致性。

二、层次分析法在项目投资决策中的应用

1、确定决策目标

其总目标即是投资的安全性、增值性和变现性，概括说就是投资的综合效益。分三层目标确定:

第一层目标为G—综合效益；

第二层目标为C1—投资成本；C2—投资周期；C3—投资效益；C4—投资风险。

第三层分目标：在第二层目标C1投资成本下，第三层分目标为：D1—开发成本；D2—财务费用；D3—销售费用；D4—管理费用。

在第二层目标C2投资周期下，第三层分目标为：D5—建设工期；D6—投资回收期；D7—销售周期。

在第二层目标C3投资效益下，第三层分目标为：D8—销售收入；D9—投资利润。

在第二层目标C4投资风险下，第三层分目标为：D10—经济风险；D11—技术风险；D12—人为风险；D13—自然风险。

3.1建立递阶层次结构模型

3.2构造判断矩阵

3.2.1对于总目标G而言，求解各第二层目标的优先权数各是多少。用BC表示准则层对于总目标的判断矩阵。在总目标G下，将四个准则依次两两相比，并在比较中根据它们对于总目标的重要程度，得到判断矩阵.求出BC的判断矩阵的最大特征值=4.194，同时可得相应归一化特征向量即各准则的权系数为ac=[0.513，0.121，0.232，0.134]T,可得R.I=0.9。根据对具体情况的分析额，在各准则下，将第二层目标下的各个第三层目标两两相比，然后按规定标准，可做出各个第三层目标对相应第二层目标而言的判断矩阵.

3.2.2对于各第三层目标而言，三个备选方案的优先权数各是多少。

根据对具体情况的分析，在各第三层目标下，将三个方案两两相比，然后按规定标准，可做出十三个关于方案对各第三层目标而言的判断矩阵。

对于各第三层目标而言，相对于第一层总目标的优先权数各是多少。

根据对具体情况的分析，将第三层相对于第二层的优先权数矩阵AD乘以第二层相对于第一层的优先权数向量即可得到第三层目标相对于第一层总目标的优先权数向量，可以得出第三层目标相对于第一层总目标的优先权数.第三层目标相对于第一层总目标的优先权数的确定。结果如下：

上列求解判断矩阵得到的结果，向量aa的三个分量分别表示方案a1,a2,a3对于第三层各个目标的优先权数；向量aw的十三个分量分别表示第三层目标相对于第一层总目标的优先权数。于是，每个方案都分别通过第三层十三个目标的渠道实现了对于第一层总目标的优先权数，称之为方案的总体优先权数。即a1,a2,a3方案的优先权数分别为0.442，0.253，0.311。

层次分析法范文篇7

层次分析法是一种定量与定性相结合的决策方法，它首先将复杂问题层次化，根据问题和需要达到的目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素的相互关联及隶属关系将各因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。根据系统的特点和基本原则，对各层的团素进行对比分析，引入1-5比例标度方法构造出判断矩阵，用求解判断矩阵最大特征根及其特征向量的方法得到各因素的相对权重。

1.单准则判断矩阵的构建

假设某个投资项目P有n个部分：P1、P2、……、Pi、Pn，其中Pi表示等i部分的地位(份量、作用、重要性)，而Pi/Pj则表示第i部分相对于整体P而言比第j部分重要的倍数。将这个倍数用kij表示，其中矩阵K中的元素kij满足互反性和一致性.假设用向量P表示整体，则:通过求解线性方程可得出向量P。如果上述线性方程满足一致性，则矩阵K的最大特征值λmax=n。此时λmax对应的特征向量即为向量P。矩阵K中元素的给出按以下原则给出:将P中的元素两两比较，可按下表得出标度:标度=Pi与Pj相比=1，具有同样重要性;Pi与Pj相比=2，前者比后者明显重要;Pi与Pj相比=3，前者比后者稍微重要;Pi与Pj相比=4，前者比后者强烈重要;Pi与Pj相比=5，前者比后者极端重要.

2.一致性检验问题

由于客观世界的复杂性以及人们对事物认识的模糊性和多样性，在构造判断矩阵时，不可避免地会产生认识上的不一致，为考虑层次分析得到的结果是否基本合理，需要对判断矩阵进行一致性检验。为了检验判断矩阵的一致性问题，需计算一致性指标CI:

另外判断矩阵的一致性还具有随机性，这种随机一致性可用平均随机一致性指标RI表示，M的值与矩阵的维数大小有关。表4.4是1到10维矩阵的平均随机一致性指标的取值:相对一致性指标CR=CI/RI。一般认为，当CR<0.1时，判断矩阵基本符合完全一致性条件;当CR≥0.1时，认为所给出的判断矩阵是不符合完全一致性条件的，需要讲行调整和修正。判断矩阵的产生可由评价专家组的专家给出。当同时需要评价的目标很多时(即第二层判断矩阵维数非常大时)，判断矩阵的一致性很难得到保证，此时需要对判断矩阵进行检验调整的反复迭代运算，直至满足一致性条件为止。

3.各层元素对目标层的合成权重

由上述可以得到一组元素对其上一层中某元素的权重，要得到最低层元素对目标的排序权重就是所谓的“合成权重”。合成权重的计算要自上而下，将单准则下的权重进行合成，并逐层进行总的一致性检验。假定已经算出第k-1层上的nk-1个元素相对于总目标的排序权重向量，第k层上nk个元素对第k-1层上第j个元素为准则的排序权重向量设为

其中不受j支配的元素的权重为零。令

这是一个nk×nk-1的矩阵，表示k层上元素对k-1层上元素的排序，那么第k层上元素对总目标的合成排序向量α(k)由下式给出:

一般地有

这里α(2)是第二层上元素对总目标的排序向量，实际上它就是单准则下的排序向量。

同样要从上到下逐层进行一致性检验。若已经求得以k-1层上元素j为准则的一致性指标CIj(k)，平均一致性指标RIj(k)以及一致性比例相对一致性指标CRj(k),j=1,2,...nk-1，

当CR(k)<0.1是认为递阶层次结构在k层水平所有判断具有整体满意的一致性。

二、层次分析法在项目投资决策中的应用

1、确定决策目标

其总目标即是投资的安全性、增值性和变现性，概括说就是投资的综合效益。分三层目标确定:

第一层目标为G—综合效益；

第二层目标为C1—投资成本；C2—投资周期；C3—投资效益；C4—投资风险。

第三层分目标：在第二层目标C1投资成本下，第三层分目标为：D1—开发成本；D2—财务费用；D3—销售费用；D4—管理费用。

在第二层目标C2投资周期下，第三层分目标为：D5—建设工期；D6—投资回收期；D7—销售周期。

在第二层目标C3投资效益下，第三层分目标为：D8—销售收入；D9—投资利润。

在第二层目标C4投资风险下，第三层分目标为：D10—经济风险；D11—技术风险；D12—人为风险；D13—自然风险。

分析自然状况和提出方案

收集房地产投资机会决策所需各项信息资料。然后，对各种类型项目方案进行评选，确定可行方案有a1—商品住宅a2—酒店a3—办公写字楼

建立模型

3.1建立递阶层次结构模型

3.2构造判断矩阵

3.2.1对于总目标G而言，求解各第二层目标的优先权数各是多少。用BC表示准则层对于总目标的判断矩阵。在总目标G下，将四个准则依次两两相比，并在比较中根据它们对于总目标的重要程度，得到判断矩阵.求出BC的判断矩阵的最大特征值=4.194，同时可得相应归一化特征向量即各准则的权系数为ac=[0.513，0.121，0.232，0.134]T,可得R.I=0.9。根据对具体情况的分析额，在各准则下，将第二层目标下的各个第三层目标两两相比，然后按规定标准，可做出各个第三层目标对相应第二层目标而言的判断矩阵.

3.2.2对于各第三层目标而言，三个备选方案的优先权数各是多少。

根据对具体情况的分析，在各第三层目标下，将三个方案两两相比，然后按规定标准，可做出十三个关于方案对各第三层目标而言的判断矩阵。

对于各第三层目标而言，相对于第一层总目标的优先权数各是多少。

根据对具体情况的分析，将第三层相对于第二层的优先权数矩阵AD乘以第二层相对于第一层的优先权数向量即可得到第三层目标相对于第一层总目标的优先权数向量，可以得出第三层目标相对于第一层总目标的优先权数.第三层目标相对于第一层总目标的优先权数的确定。结果如下：

表2

第二层目目标C

第三层

目标DC1C2C3C4

0.5130.1210.2320.134

D10.4290000.220

D20.1470000.075

D30.1940000.100

D40.2300000.118

D500.648000.078

D600.122000.015

D700.230000.028

D8000.83300.193

D9000.16700.039

D100000.5640.076

D110000.1300.017

D120000.1360.018

D130000.1710.023

对第三层目标一致性检验，满足一致性检验要求。

求解模型确定方案优先顺序

上列求解判断矩阵得到的结果，向量aa的三个分量分别表示方案a1,a2,a3对于第三层各个目标的优先权数；向量aw的十三个分量分别表示第三层目标相对于第一层总目标的优先权数。于是，每个方案都分别通过第三层十三个目标的渠道实现了对于第一层总目标的优先权数，称之为方案的总体优先权数。即a1,a2,a3方案的优先权数分别为0.442，0.253，0.311。

层次分析法范文篇8

关键词：工程管理；建筑材料；层次分析法；次龙骨；数学建模

在工程施工决策过程中常会面临最优选型的问题。应用于智慧决策中的层次分析法数学建模，将施工管理中的材料选型决策问题的评价准则分解成若干个指标，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序和总排序，实现多方案优化决策。层次分析法是将人的思维层次化、数量化，并用数学为分析、决策、预报或控制提供定量依据，可为施工机械及材料供应商的选择等问题提供决策依据。

1层次分析法

1.1简介

层次分析法（Analytichierarchyprocess，AHP），由美国运筹学家沙旦于20世纪70年代初提出，是一种定性与定量相结合的层次权重决策分析方法，其基本步骤是将关于决策的因素划分为目标层、准则层和方案层，通过两两比较形成一个递阶有序的层次分析模型，计算出方案层对目标层的相对权重值进行方案优劣性排序，最终从候选方案中选出最优方案。

1.2判断矩阵

矩阵A为该层次因素两两对比得到的判断矩阵，式中，aij为该层次因素按照表1两两比较其重要程度而得出的标度。

1.3一致性判断

判断矩阵必须进行一致性检验，否则其不具备评价的意义。判断矩阵的一致性检验主要使用一致性比率法（Consistencyratio，CR），一致性检验需引入一致性指标CI和一致性检验系数CR，主要通过以下公式计算：式中：RI为随机一致性指标，λmax为矩阵A最大特征值。当CR＜0.1时，认为判断矩阵通过一致性检验；当CR＞0.1时，判断矩阵的一致性是不被接受的，需作适当修正直至一致性检验通过。一致性检验是评价权重排序、计分合理与否的基本指标。若检验通过，归一化后的特征向量则为权重向量；如若检验未通过，则需对判断矩阵做出适当修改直至取得令人信服的一致性为止。对通过一致性检验的权重结构进行分析，采取专家评判法对各因素的重要程度进行确定后，进行方案层的组合权重计算，从而得出最优方案。

2案例研究

2.1工程概况

本工程位于福州市仓山区，由13栋高层住宅、1栋幼儿园组成，高层住宅结构类型为框架-剪力墙结构，其余建筑为框架结构。本工程模板板材采用16mm厚黑色覆膜多层板板材，支撑采用φ48mm×3.2mm承插型盘扣架钢管支架。主楼梁支撑架采用盘扣式支撑架配合可调托座，支撑架立杆底部垫木质垫板，支撑架步距为1.0m，梁支撑架立杆横向间距0.6m，纵向间距1.2m，支撑架采用独立支撑，梁支撑体系搭设完成后将梁支撑立杆与楼板支撑架立杆用钢管连成整体。楼板支撑架纵横向间距为1.2m，水平杆步距为2.0m，支撑架立杆距墙间距应≤300mm。梁腹板面和底面及楼板主龙骨均采用50mm×50mm×3mm双方钢。对于次龙骨选型采用层次分析法进行决策。

2.2次龙骨选型方案对比

1）木方可操作性较高，可根据现场情况进行再加工，可用范围非常广泛，如墙面、平楼面、斜楼面、门窗洞口龙骨等，与面板连接采用木工钉，通用性强；缺点是现场加工会造成材料浪费、周转率低、污染环境。2）钢包木龙骨较木方龙骨周转次数增加，损耗率降低；但铁皮易受损。3）方钢模板加固体系为新工艺，抗扭曲，荷载大，操作简单，施工效率高，具有平整度好、周转率高的效果，节省大量木方，节能环保；但相应价格较高。

2.3次龙骨选型建模步骤

1）第1步，通过层次分析法对次龙骨选型共3种方案：木方、钢包木、方钢。2）第2步，建立层次结构模型。层次结构模型的目标、备选方案均已确定，对于考虑的因素或评价的准则，综合考虑多类指标，通过咨询专家、内部调研、查阅文献等方式，确定出经济性、利用率、施工技术、材料受力、绿色施工5种因素。指标两两对比，根据专家意见，生成正互反式权重判断矩阵。3）第3步，对判断矩阵进行一致性判定。通过一致性判定后的判断矩阵可用于层次单排序，即确定权重。逐步确定各层次权重，确定完整的层次分析法数学模型，并进行求解。

2.4次龙骨选型层次分析法数学模型

次龙骨选型层次分析法基本步骤与结构模型如图1，2所示。首先确定5个指标的权重。通过专家打分，对准则层的5种指标两两对比得到的判断矩阵，并对判断矩阵进行一致性检验，通过检验后，求得权重，如表2所示。若该矩阵可以通过一致性判断，可通过对该矩阵进行归一化处理，继而得出准则层5种指标的权重。对3种方案的每个指标依次评价，生成判断矩阵，通过一致性判断后，得出的权向量可以视为3种方案的此项得分，全部算出后可进行总排序，即选定优秀方案。表3为3种方案的经济性判断矩阵及权重。通过计算该判断矩阵通过一致性判断，计算可得出3种方案在经济性这一指标中的权重。同样步骤计算出其他4种准则的判断矩阵及权重。计算总权重后，得出层次分析法次龙骨选型的总排序如表4所示。计算总排序后得出结论，通过层次分析法数学建模对次龙骨选型的结果是方钢。

2.5应用效果评价

方钢的截面抵抗矩及截面惯性矩远大于木方，因此次龙骨采用方钢的加固间距要大于木方，施工周期相应缩短，施工质量更加容易控制；采用方钢次龙骨可保证覆膜胶合板的平整度，增加模板周转次数；采用方钢次龙骨可大大节省原木用量，节能环保。综合判断结果与层次分析法的判断结果一致，层次分析法在次龙骨的选型中取得良好的结果。这一方法的特点是在对复杂决策问题的本质、影响因素及内在关系等进行深入分析之后，构建一个层次结构模型，然后利用较少的定量信息，将决策的思维过程数学化，从而为求解多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供一种简便的决策方法，尤其适用于人的定性判断起重要作用且对决策结果难以直接准确计量的场合。

3结语

应用层次分析法进行次龙骨材料选型，能将各个指标因素量化，减少权重判断的主观影响，保证了方案选择的科学合理性，规范决策过程。建立数学模型的过程资料可重复应用于下次龙骨选型决策中，提高决策管理参与度，降低决策门槛，总结固化决策经验，有效提高施工管理水平，为智能化施工管理提供一种新思路，符合智慧建造的行业需求。

参考文献：

［1］沈婕，马凯悦，丁小彬.基于层次分析法的异形结构清水混凝土模板选型研究［J］.土木建筑工程信息技术，2021，13（4）：155-162.

［2］王伟.“以钢代木”龙骨体系研究与应用［J］.铁路技术创新，2020（5）：71-74.

［3］谢磊，刘晟源，王鹏.高大空间模板体系设计与施工［J］.城市住宅，2021，28（2）：148-151.

层次分析法范文篇9

层次分析法（简称AHP），其主要是将与决策有关的系统内的元分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行定性、定量分析的决策方法。该方法能够对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息是决策进程数学化，从而为多目标、多准则或无结构的复杂问题提供简便的决策方法。w本文主要谈及层次分析法在高校行政管理人员绩效评价模型中的运用，在运用中的要求包括：第一，要明确高校行政管理中普遍存在的问题；第二，建立层次结构模型；第三，对策次分析方法的实施进行检验。

二、高校行政管理人员绩效评价的目的

一方面，近年来，各大高校为了加快自身发展的步伐，扩大学校的影响力以及知名度等，均会开始规划长期性的战略目标、年度计划性目标以及分阶段具体性目标等。就目前中国的各大高校的发展趋势来看，学校的整体发展目标可以通过对行政管理人员的绩效评价实现。另一方面，在高校行政管理工作中引入绩效评价模型，其主要目的就是要提高高校行政人员的工作效率及改进工作中出现的问题。把目标达成度应用到高校行政管理工作中,加强高校行政管理人员岗位目标责任管理。而实施这一管理办法的优势就在于：第一,在一定程度上能够克服高校行政机关管理人员臃肿,办事效率低下的不良现象；第二，能够改善传统高校管理模式下各自为政的行政管理体制，据调查发现，目前中国的各个行政部门为了在领导面前抓住机会表现，普遍出现了三多状态，即会议多、文件多、重复劳动多。然而，高校行政管理人员绩效评价模型中运用层次分析法的实施过程中，要求组织对个人绩效做出公平公正、合理的评估，杜绝作假现象，也才具有促进行政管理人员端正工作态度,改进工作方法，调动和发挥他们工作的积极性、主动性以及创新能力等。

三、高校行政管理人员绩效评价中存在的问题

近年来，高校行政管理人员绩效评价存在着绩效考核的目标不明确、绩效考核缺乏监督导致违背公平、公正性。在对行政管理人员进行考核的过程中，考核对象包括校长、各科室领导以及一般的工作人员等，而对这些职务层次不同的人进行绩效评价，不免会出现为了迎合领导等而弄虚作假，让领导在绩效评价中处于顶尖水平等，甚至会直接给领导一个较好的绩效评价成绩等不良作风的发生。这是典型的绩效考核中考核目标不明确、缺乏公平、公正性的表现。然而，要避免这一现状的出现，就需要在考核的过程中，坚持公平公正原则将层次分析法运用到高校行政管理人员绩效评价模型中。

四、层次分析法在高校行政管理人员绩效评价模型中的运用

1.高校行政管理人员绩效评价体系的构建。其中，评价体系的构建要求具有合理性、公平性、科学性、适用性、可操作性等特点。层次分析法的运用，要求在根据高校行政管理人员的实际工作来选定评价体系后，可选择德、能、勤、绩4项作为一级评价指标，在一级评价指标体系下还可分层，即建立相应的二级指标项目。其中，在一级指标的德这一块又可划分为：政治品德、职业道德、伦理道德、心理道德、社会公德等二级指标项目。能、勤、绩也可以划分出相关的二级指标项目。

2.高校行政管理人员绩效评价指标体系的权重设置。

2.1要建立阶梯层次结构模型。通常情况下，高校行政管理人员绩效评价层次分析结构分为目标层A、准则层B、子准则层C三级。三个层次间呈现出递进的关系，下一个目标与上一目标关联。

2.2构建判断矩阵。在指标确定以及给分阶段主观臆断性强烈，那么，为了降低主观臆断思想，在运用层次分析法对高校行政管理人员绩效评价的过程中，采用T•L•Satty提出的“1-9比率标度法”表对在同一层次中的各个因素对上一层次中的某一准则的相对重要性主义进行比较，并构•建判断矩阵。通过矩阵来反映人们对各元素重要性的认识和表示重要性程度等。

层次分析法范文篇10

关键词绩效评估层次分析法权重实证

图书馆绩效评估即:“图书馆提供服务的效能,以及拨款和资源利用在提供服务中的效率”,就是对图书馆的各项资源的投入和产出的效益进行评价和测度。

一、图书馆绩效评估体系的建立

根据2001年的《国家图书馆绩效评估指标体系》,图书馆的绩效评估(P)体系分为资源(Z)、基础业务工作(J)、业务研究(Y)、管理(G)、读者服务(D)五大部分。本文在参考可大量文献的基础上,列出了如图所示由目标层、准则层及指标层的阶梯结构图书馆绩效评估体系。

二、基于层次分析法的图书馆绩效评估

层次分析法是一种定量与定性相结合的系统分析方法。其步骤如下:通过调查,对各个方面及指标的重要性进行两两比较,以九级分制对矩阵进行赋值,计算出判断矩阵的最大特征根max和对应的特征向量W,在满足一致性比率CR<0.1的情况下,特征向量W所对应的即是所求权重,否则需对判断矩阵进行调整直至具有满意的一致性为止。

1.权重确定

根据图书馆绩效评估体系可以构造出两两判断矩阵,即将准则层与目标层、指标层与其对应准则层的重要性进行两两判断。以某一高校图书馆为例,通过专家进行打分法,图书馆绩效评估中各部分的权重依次是:资源(Z)占48%,读者服务(D)占25%,基础业务(J)占18%,业务研究(Y)占7%,管理(G)占4%,这也与图书馆的基本功能相符。

对于具体指标对基础业务(J)、具体指标对业务研究(Y)、具体指标对管理(G),以及具体指标对读者服务(D)的判断矩阵的结构形式与表2类似,其计算结果在表3中能够反应出来,在此略之。

2.绩效评估

每一指标对图书馆绩效评估的合成权重(即根据权系数合成原理),是将每一指标对准则层的权重乘以所属准则层对目标层的权重;专家打分是请相关专家对当年图书馆每一具体指标以五分制进行的评价打分;每一指标的绩效分值就是该指标的专家打分乘以合成权重;最后将所有指标的绩效分值加总得到该图书馆当年绩效评估的综合得分。

由表3可知该图书馆当年绩效评估的综合得分是4.096。说明该图书馆各项资源的投入产出效益较好。但该图书馆绩效还有一些有待提高的地方,例如该馆权重排名第二、三位的指标,以及基础业务(J)的各项,专家打分均不高,说明该馆在这些方面还存在着不足之处。

三、结语

介绍了图书馆的绩效评估体系及应用层次分析法进行绩效评估的方法并结合某高校图书馆进行了实证分析。本文着重于绩效评估的示范研究,以期抛砖引玉,促进绩效评估工作的推广与应用。

参考文献:

[1]余胜:关于图书馆绩效评估的研究与实践.中国图书馆学报[J],2006(4):101-104

[2]富平:确立绩效评估体系进一步完善国家图书馆科学管理.国家图书馆学刊[J],2002(2):6-12

[3]肖蔚:图书馆绩效评价研究处探.图书馆工作与研究[J],2005(1):41-43