在許多實際問題中，各層次內部元素往往是依賴的。
低層元素對高層元素亦有支配作用，即存在反饋。
此時系統的結構更類似於網路結構。網路分析法正是適應這種需要，由ahp延伸發展得到的系統決策方法。
anp首先將系統元素劃分為兩大部分：
第一部分稱為控制因素層，
包括問題目標及決策準則。
所有的決策準則均被認為是彼此獨立的，且只受目標元素支配。控制層中每個準則的權重均可用ahp方法獲得。
第二部分為網路層，
它是由所有受控制層支配的元素組 組成的。
其內部是互相影響的網路結構。
網路分析法的特點
在層次分析法的基礎上，考慮到了各因素或相鄰層次之間的相互影響，
利用「超矩陣」對各相互作用並影響的因素進行綜合分析得出其混合權重。
超矩陣的建立
p 主準則 p1 p2 p3...
c 因素類別 c1 c2 ...
c 具體因素
c1包含 c11 c12 c13...
c2包含 c21 c22 c23...
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一
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無權重超矩陣 w （有幾個p幾個w）
w11 w12 ...
w1= w21 w22 ...
.
.
w11 因素類別c1 c1
w12 表示 c2中因素受c1中因素影響的向量矩陣
w也是矩陣
w=[ww1 ww2 ...]ww個數（w的列數）為cj中c的個數
ww1為 將cj中每乙個因素 cj1 cj2 ... 作為準則
得到的 關於 ci的判斷矩陣
一般將判斷矩陣按行，歸一化，
所以ww1,ww2 為行向量的轉置
由ww 即cj中每乙個因素為準則得到的判斷矩陣組成w
由w (cj ci)組成w
成為 乙個 主準則的 w
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二
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權重矩陣a
p1為主準則
c1 c2 cn
a1= a11 a12 ... a1n => aj 一列a(j=1,2,...n)n 為c 個數
a21 a22
aj是cj為次準則下的判斷矩陣（對因素類別c，不是c）
c1 c2 ...
aj= c1 a11 a12 -->a1j
c2 a21 a22 -->a2j
... ... anj
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三
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ai矩陣乘法wi
得權重超矩陣
進一步計算權重，比較大小，排序。。。
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