俗話說得好，學好數理化，走遍天下都不怕，學好文史地,整個世界都歸你。
模糊層次分析法簡單來說就是層次分析法和模糊評價法的結合，層次分析法是一種計算權重的方法，而模糊綜合評價法是一種對問題進行綜合性評價的方法。進行模糊綜合評價時，可使用層次分析法對各個因素進行權重賦值。
是否耐儲存、外觀、籽的多少等作為指標進行評價，先po張層次結構圖吧，直觀點，第二行稱一級指標，第三行稱二級指標。
接著做個表發放給百萬專業評審，採用九級標度（即1-9標度法）進行專家打分，得到的資料建立判斷矩陣，核心思想是：不把所有因素放在一起比較，而是兩兩相互比較，大概長這樣 ，因為自己比自己是1，所以對角線都是1，剩下的數字僅舉例使用，準確數值還需根據專家打分獲得。
從看似簡單的判斷矩陣中，求出w，具體求法看圖，每列的數值相乘開根號（幾個因素就開根號幾）。w為同一層次元素對於上一層因素某因素相對重要性的排序權值，這一過程稱為層次單排序。
那能否確認層次單排序，需要進行一致性檢驗，所謂一致性檢驗是指對成對比較矩陣確定不一致的允許範圍。這裡重點求出最大特徵根λmax，具體求法看 。
先用矩陣1×矩陣2求得矩陣3，接著看 圖，得到的bw÷w得到xx，xx1+xx2+xx3+xx4的和除4，得到的就是λmax，是不是很簡單呢，這些操作用excel就可完成哦。
得到λmax後，一致性指標ci=（λmax-n）/（n-1），本例中的n為4，ci=0,有完全的一致性；ci接近於0，有滿意的一致性；ci越大，不一致越嚴重。
為了衡量ci的大小，引入隨機一致性指標ri，這裡的ri隨n改變，具體看 。
定義一致性比率cr=ci/ri，一般認為一致性比率cr<0.1時，認為a的不一致程度在容許範圍之內，有滿意的一致性，通過一致性檢驗。
以上操作做完後，確定指標權重與權重集向量，首先構建指標權重表，從表中可以看到每種西瓜的權重及哪些因素是評價乙隻瓜好壞的重要因素，接著確定權重集向量，為模糊綜合評價法做鋪墊。
在模糊綜合評價過程中，先構建評價矩陣（針對二級指標），大概長這樣 ，這裡簡單示例下
隨後將以上表轉化為隸屬表，用得到的評分除打分專家人數，得到的就是隸屬值。根據上述隸屬度值，可確定二級指標模糊評判矩陣，結合二級指標權重集向量，即二級指標權重集向量×二級指標模糊評判矩得新的矩陣，因為每種西瓜都有自己的矩陣，將二級指標模糊評價結果組成新的一級指標評價矩陣，一級指標評價矩陣×一級指標層權重集向量。
好了到這裡，可放鬆放鬆休息下，剩下的僅是對得到的結果稍作處理，前面我們用到了專家1-5進行打分，這裡還需結合分值，才可得到最後的終極得分情況。
（四）層次分析法
層次分析法 the analytic hierarchy process 簡稱ahp，在20世紀70年代中期由美國運籌學家托馬斯 塞蒂 t.l.saaty 正式提出。它是一種定性和定量相結合的 系統化 層次化的分析方法。層次分析法的基本思路與人對乙個複雜的決策問題的思維 判斷過程大體上是一樣的。不妨...
1 層次分析法
主要用於解決多因素的評價類問題。例如高考填報志願時，需要考慮到學習氛圍，校園景色，男女比例等等。根據權重計算得分 優點 計算量小 缺點 片面，不周全 直接考慮各因子對因素有多大程度影響時，常常會因考慮不周，而使決策者提出與他實際認為的重要性程度不相一致的資料 數學建模演算法與應用 分而治之，兩兩指標...
層次分析法
ahp分析方法,其基本步驟可歸納為 1 建立遞階層次結構 建立遞階層次結構是ahp法中關鍵一步，如圖所示。首先，把複雜問題中所包含的因素分解為不同層次。同一層次的因素作為準則對下一層次的某些因素起支配作用，同時，它又受上乙個層次因素的支配。這種從上到下的支配關係形成了乙個遞階層次結構，處於最上層的是...