基于層次分析的量化決策方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于層次分析的量化決策方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 現(xiàn)代作戰(zhàn)指揮量化決策的特點(diǎn)主要體現(xiàn)在三個方面：一是決策的層次性，作戰(zhàn)行 動要求嚴(yán)格的集中統(tǒng)一指揮。指揮決策必須符合上級意圖，表現(xiàn)為決策目標(biāo)的層次性。層 次性指本級目標(biāo)是上級達(dá)到目標(biāo)的手段，而下級目標(biāo)是本級達(dá)到目標(biāo)的手段。因此，決策時 確定本級目標(biāo)同時要考慮上級目標(biāo)和下級目標(biāo)，分清目標(biāo)與手段。二是決策條件的蓋然性。 作戰(zhàn)指揮決策的條件帶有極大地不確定性。常常在情報資料不完全，可靠程度有限的條件 下決策。指揮決策必須考慮不確定性因素，選擇情況的大略要點(diǎn)，選擇帶有較大適應(yīng)范圍 的決策或帶有適當(dāng)可承受風(fēng)險的決策，而不是企求從精確性方面把握事物演變的細(xì)節(jié)或追 求唯一正確的決策。三是決策目的的對抗性。作戰(zhàn)雙方都力圖用自己的決策影響對方，決 策指揮不僅要考慮自己方面環(huán)境的約束，還必須考慮自己每一行動可能引起敵方的反應(yīng)行 動，并針對敵方的可能行動預(yù)計下一步的對策。
[0003] 現(xiàn)有的作戰(zhàn)指揮量化決策方法可以分為三類：一是傳統(tǒng)的運(yùn)籌學(xué)方法，這種方法 適用于良性結(jié)構(gòu)的決策問題，能給出一定意義上的最佳解。技術(shù)層次的決策問題和部分戰(zhàn) 術(shù)決策問題，常常使用這種方法。二是人工智能方法。目前用于決策人工智能技術(shù)主要是 專家系統(tǒng)或更廣泛意義上的知識基系統(tǒng)。三是判斷分析方法。輔助決策者根據(jù)自己的判斷 和偏好，從多個備選方案中選擇一個優(yōu)選方案的一套概念和形式邏輯方法，要求決策者對 每一備選方案的各個可能結(jié)果的似然性及對結(jié)果的偏好程度做出判斷，是分析人員與決策 人員交互、定性與定量相結(jié)合的方式輔助決策的有力工具，特別適用于半結(jié)構(gòu)性的決策問 題。層次分析法（Analytic Hierarchy Process，ΑΗΡ)是一種綜合了定性與定量分析、使 人腦決策思維模型化的評估方法，是由美國著名運(yùn)籌學(xué)家匹茲堡大學(xué)教授R. L. Saaey薩迪 提出的，專為解決復(fù)雜系統(tǒng)評估的方法。運(yùn)用層次分析法建模，大體上可按下面四個步驟進(jìn) 行：建立遞階層次結(jié)構(gòu)模型；構(gòu)造各層次所有判斷矩陣；層次單排序及一致性檢驗(yàn)；層次總 排序及一致性檢驗(yàn)。層次分析法針對由相互關(guān)聯(lián)、相互制約的眾多因素構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng)，提 供了一種簡潔、實(shí)用的評估方法。
[0004] 從整體上看，層次分析法是一種測度難于量化的復(fù)雜問題的手段，它能在復(fù)雜決 策過程中引入定量分析，并充分利用評估者在兩兩比較中給出的偏好信息進(jìn)行分析與決策 支持，既有效地吸收了定性分析的結(jié)果，又發(fā)揮了定量分析的優(yōu)勢，從而使評估過程具有很 強(qiáng)的條理性和科學(xué)性。適于人的定性判斷起重要作用的、對評估結(jié)果難于直接準(zhǔn)確計量的 場合。但是，在層次分析法的使用過程中，無論建立層次結(jié)構(gòu)還是構(gòu)造判斷矩陣，人的主觀 判斷、選擇、偏好對結(jié)果的影響極大，判斷失誤即可能造成評估失誤。這就使得使用層次分 析法進(jìn)行評估存在的主觀成分很大。當(dāng)評估者的判斷過多地受到其主觀偏好影響，而產(chǎn)生 某種對客觀規(guī)律的歪曲時，比如因考慮不周全、顧此失彼而使評估者提出與他實(shí)際認(rèn)為的 重要性程度不相一致的數(shù)據(jù)，甚至有可能提出一組隱含矛盾的數(shù)據(jù)，層次分析法的結(jié)果就 偏離實(shí)際了。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明提供一種基于層次分析的量化決策方法及系統(tǒng)， 能夠降低傳統(tǒng)層次分析法（Analytic Hierarchy Process，ΑΗΡ)的主觀隨意性，將定性指標(biāo) 與定量指標(biāo)結(jié)合，主觀權(quán)重與客觀權(quán)重結(jié)合，從而更合理地對一些較為負(fù)載和模糊的問題 作出決策。
[0006] 第一方面，本發(fā)明提供了一種基于層次分析的量化決策方法，包括：
[0007] 對決策問題進(jìn)行有向圖建模，生成所述決策問題的遞階層次結(jié)構(gòu)；
[0008] 根據(jù)所述遞階層次結(jié)構(gòu)，生成各準(zhǔn)則的判斷矩陣；
[0009] 對所述判斷矩陣進(jìn)行層次單排序和層次總排序，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，若未通過一 致性檢驗(yàn)，則對所述判斷矩陣進(jìn)行調(diào)整；
[0010] 根據(jù)所述層次總排序的權(quán)值，得到最終的決策方案。
[0011] 優(yōu)選地，所述遞階層次結(jié)構(gòu)包括目標(biāo)層、準(zhǔn)則層及方案層。
[0012] 優(yōu)選地，所述根據(jù)所述遞階層次結(jié)構(gòu)，生成各準(zhǔn)則的判斷矩陣，包括：
[0013] 采用圖論中的可達(dá)矩陣，生成所述遞階層次結(jié)構(gòu)中各準(zhǔn)則的判斷矩陣。
[0014] 優(yōu)選地，所述對所述判斷矩陣進(jìn)行層次單排序和層次總排序，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)， 若一致性檢驗(yàn)不合格，則對所述判斷矩陣進(jìn)行調(diào)整推理，包括：
[0015] 對所述判斷矩陣進(jìn)行層次單排序，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，若通過一致性檢驗(yàn)，則將所 述判斷矩陣作為最終的判斷矩陣；若未通過一致性檢驗(yàn)，則對所述判斷矩陣進(jìn)行調(diào)整；
[0016] 對所述判斷矩陣進(jìn)行層次總排序，并進(jìn)行一次性檢驗(yàn)，若通過一致性檢驗(yàn)，則根據(jù) 所述層次總排序得到最終決策方案；若未通過一致性檢驗(yàn)，則對所述判斷矩陣進(jìn)行調(diào)整。
[0017] 優(yōu)選地，所述對所述判斷矩陣進(jìn)行調(diào)整，包括：
[0018] 采用上位取整函數(shù)，生成比較矩陣；
[0019] 根據(jù)所述判斷矩陣及所述比較矩陣，構(gòu)造相對誤差矩陣，并獲得矩陣相異度；
[0020] 根據(jù)所述相對誤差矩陣及所述矩陣相異度調(diào)整所述判斷矩陣，獲得滿足一致性要 求且矩陣相異度最小的判斷矩陣。
[0021] 第二方面，本發(fā)明提供了一種基于層次分析的量化決策系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：
[0022] 建模模塊，用于對決策問題進(jìn)行有向圖建模，生成所述決策問題的遞階層次結(jié) 構(gòu)；
[0023] 判斷矩陣生成模塊，用于根據(jù)所述遞階層次結(jié)構(gòu)，生成各準(zhǔn)則的判斷矩陣；
[0024] 檢驗(yàn)?zāi)K，用于對所述判斷矩陣進(jìn)行層次單排序和層次總排序，并進(jìn)行一致性檢 驗(yàn)；
[0025] 調(diào)整模塊，用于當(dāng)未通過一致性檢驗(yàn)時，對所述判斷矩陣進(jìn)行調(diào)整；
[0026] 決策模塊，用于根據(jù)所述層次總排序的權(quán)值，得到最終的決策方案。
[0027] 優(yōu)選地，所述遞階層次結(jié)構(gòu)包括目標(biāo)層、準(zhǔn)則層及方案層。
[0028] 優(yōu)選地，所述判斷矩陣生成模塊，具體用于：
[0029] 采用圖論中的可達(dá)矩陣，生成所述遞階層次結(jié)構(gòu)中各準(zhǔn)則的判斷矩陣。
[0030] 優(yōu)選地，所述檢驗(yàn)?zāi)K，具體用于：
[0031] 對所述判斷矩陣進(jìn)行層次單排序，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，若通過一致性檢驗(yàn)，則將所 述判斷矩陣作為最終的判斷矩陣；若未通過一致性檢驗(yàn)，則對所述判斷矩陣進(jìn)行調(diào)整； [0032] 對所述判斷矩陣進(jìn)行層次總排序，并進(jìn)行一次性檢驗(yàn)，若通過一致性檢驗(yàn)，則根據(jù) 所述層次總排序得到最終決策方案；若未通過一致性檢驗(yàn)，則對所述判斷矩陣進(jìn)行調(diào)整。
[0033] 優(yōu)選地，所述調(diào)整模塊，具體用于：
[0034] 采用上位取整函數(shù)，生成比較矩陣；
[0035] 根據(jù)所述判斷矩陣及所述比較矩陣，構(gòu)造相對誤差矩陣，并獲得矩陣相異度；
[0036] 根據(jù)所述相對誤差矩陣及所述矩陣相異度調(diào)整所述判斷矩陣，獲得滿足一致性要 求且矩陣相異度最小的判斷矩陣。
[0037] 由上述技術(shù)方案可知，通過本發(fā)明提供的一種基于層次分析的量化決策方法及系 統(tǒng)，能夠降低傳統(tǒng)AHP方法的主觀隨意性，將定性指標(biāo)與定量指標(biāo)結(jié)合，主觀權(quán)重與客觀權(quán) 重結(jié)合，從而更合理地對一些較為負(fù)載和模糊的問題作出決策。
【附圖說明】