Phương pháp ahp

1 AHPhường là gì?AHP là 1 trong phương thức tính tân oán trọng số áp dụng cho những bài toán ra quyết định nhiều tiêu chuẩn

Cung cung cấp một trang bị trường đoản cú thu xếp của những ra quyết định với dựa vào nó mà lại ta tìm kiếm được một đưa ra quyết định cuối cùng phải chăng nhất

AHP. được cách tân và phát triển vị Thomas L. Saaty (1970) và đã được mở rộng với bổ sung cập nhật cho đến nay

Quý Khách đã xem: Ahp là gì

2.1 Phân phân chia một trường hợp thành những phần nhỏ

Ví dụ: Để nhận xét khả năng trả nợ của một công ty lớn ta giới thiệu những chỉ tiêu:

Năng lực quản lý

Quan hệ với tổ chức tín dụng

Môi trường ngành

-> Các chỉ tiêu này quá tổng thể, trong những tiêu chuẩn này đang bao hàm các tiêu chuẩn con

Trong bước này câu hỏi nên có tác dụng là phân loại các tiêu chuẩn thành tiêu chí con

Ví dụ:

Năng lực cai quản phân tách thành:

Có máy chế độ thống trị đa dạng chủng loại ko với tính phù hợp

Có quy tình điều hành và quản lý cùng kiềm chế nội cỗ không

Kế hoạch kinh doanh

-> Các tiêu chí đang giảm bao quát rộng nhưng tiêu chí (i) vẫn tổng thể, liên tiếp phân chia chỉ tiêu (i) thành

Chính sách cùng khối hệ thống thống trị tài chínhChính sách cùng hệ thống thống trị HRChính sách cùng hệ thống bảo mật thông tin kinh doanhChính sách với hệ thống quản lý dịch vụ

-> chia cho tới Lúc các chỉ tiêu cụ thể, các Chuyên Viên có thể đánh giá các tiêu chuẩn này nhưng không cần thiết phải đọc tư tưởng (tốt lý giải núm thể) về những tiêu chí này

2.2 Xây dựng cây phân cấp cho AHP

Sau Lúc trải qua bước 1, phân chảy sự việc thành những nhân tố nhỏ tuổi, cây phân cấp AHP.. sẽ được thành lập dựa vào những tiêu chuẩn với những khả năng tuyển lựa.

Quý Khách vẫn xem: Ahp là gì

Quý khách hàng đang xem: Phương thơm pháp ahp là gì


Bạn đang xem: Phương pháp ahp

*

2.3 Xây dựng ma trận đối chiếu những chỉ tiêu

Ma trận tất cả dạng

> Trong đó:

Phần tử (a_ij): ) biểu hiện mức độ quan trọng của tiêu chí mặt hàng i đối với chỉ tiêu cột j.

Để sản xuất được ma trận bên trên, những thắc mắc được đặt ra là:

a1 hữu dụng rộng, quan trọng đặc biệt hơn so với a2, a3,… an từng nào lầna2 hữu dụng rộng, quan trọng hơn so với a1, a3,… an từng nào lần…an có ích hơn, đặc biệt rộng so với a1, a2,… an-1 từng nào lần

Mức độ quan trọng đặc biệt tương đối của tiêu chí i so với j được tính theo tỷ lệ k (k từ là 1 cho 9), ngược chở lại của chỉ tiêu j so với i là 1/k. bởi vậy aij > 0, aij = 1/aji, aii =1.


Xem thêm: Bất Ngờ Với Hướng Dẫn Dùng Proteus Cho Người Mới Bắt Đầu, Hướng Dẫn Sử Dụng Proteus Cơ Bản

*

Ví dụ 1 chủng loại phiếu khảo sát


*

2.4 Tính tân oán trọng số của các chỉ tiêu

Để tính toán thù trọng số cho các tiêu chí, AHPhường rất có thể áp dụng các phướng pháp không giống nhau, hai trong những bọn chúng cơ mà được áp dụng rộng rãi nhất là Lambdomain authority Max (max) và vừa phải nhân (geometric mean)

Phương thơm pháp vừa phải nhân

Trong đó: - (a_ij): là những bộ phận vào ma trận đối chiếu các tiêu chí của từng chuyên gia - (c_ij): là các phần tử vào ma trận đối chiếu những tiêu chí sẽ tổng hợp

2.5 Kiểm tra tính độc nhất vô nhị quán

Để giá bán tính hợp lí của những quý hiếm mức độ đặc biệt quan trọng của các chỉ tiêu

Theo Satty sử dụng chỉ số đồng hóa của tài liệu CR (Consistency Ratio)

Trong đó:

Đối với từng một ma trận đối chiếu cấp cho n, Saaty đã làm nghiệm tạo thành những ma trận hốt nhiên với tính ra chỉ số RI (chỉ số ngẫu nhiên) khớp ứng với các cung cấp ma trận nhỏng bảng dưới

RI % DT::datatable()CI: Chỉ số nhất quán (Consistency Index)RI: Chỉ số thiên nhiên (Random Index)n: số chỉ tiêu