二手車物流中心選址方案(編輯修改稿)
2025-03-14 01:12 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 23 4,2,7aaaaaa?????njiaaa iijiij ,2,1,1,1 .1 ????也是一致陣TA .2? ? 1 .3 ?Ar a n kA 的各行成比例，則一致陣的性質(zhì)： 。特征根均等于個其余的最大特征根（值）為0 1, .4 nnλ A ?5. A的任一列 (行 )都是對應(yīng)于特征根 n的特征向量。 但在例 2的成對比較矩陣中， 2023/3/15 若成對比較矩陣是一致陣，則取對應(yīng)于最 大特征根 n的歸一化特征向量 ，（ ） ? ?n , 21 ? 11 ???ni iw定理 ： n階互反陣 A的最大特征根 ，當(dāng)且僅 當(dāng) 時， A為一致陣。 n??n??若成對比較矩陣不是一致陣，但在不一致的容許范圍內(nèi)，Saaty等人建議用其最大特征根對應(yīng)的歸一化特征向量作為權(quán)向量 w，則 ww ??A ? ?n , 21 ??w這樣確定權(quán)向量的方法稱為 特征根法 . wi表示下層第 i個因素對上層某因素影響程度的權(quán)值。 2023/3/15 1???nnCI ?由于 連續(xù)的依賴于 ，則 比 大的越多， 的不 一致性越嚴(yán)重。用最大特征值對應(yīng)的特征向量作為被比較 因素對上層某因素影響程度的權(quán)向量，其不一致程度越大， 引起的判斷誤差越大。因而可以用 數(shù)值的大小來衡量 n???ija? n AA 的不一致程度。 定義 一致性指標(biāo) CI=0，有完全的一致性 CI接近于 0，有滿意的一致性 CI 越大，不一致越嚴(yán)重 2023/3/15 RI 0 0 n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 10 為衡量 CI 的大小，引入 隨機(jī)一致性指標(biāo) RI。方法為 Saaty的結(jié)果如下 隨機(jī)一致性指標(biāo) RI 50021 , AAA ?50021 , CICICI ?15 0 05 0 05 0 0215 0 021?????????nnCICICIRI??? ??則可得一致性指標(biāo) 隨機(jī)構(gòu)造 500個成對比較矩陣 2023/3/15 ?? RICICR A一致性檢驗(yàn)：利用一致性指標(biāo)和一致性比率 及隨機(jī)一致性指標(biāo)的數(shù)值表，對 A 進(jìn)行檢驗(yàn)的過程。 一般，當(dāng)一致性比率 的不一致程度在容許范圍之內(nèi)， 有滿意的一致性，通過一致性檢驗(yàn)。 可用其歸一化特征向量作為權(quán)向量，否則要 重新構(gòu)造 成對比較矩陣 A，對 aij 加以調(diào)整。 時，認(rèn)為 定義一致性比率 ： RICICR ?2023/3/15 4 層次總排序及其一致性檢驗(yàn) 確定某層所有因素對于總目標(biāo)相對重要性的排序權(quán)值過程， 稱為 層次總排序 從最高層到最低層逐層進(jìn)行。設(shè)： Z1A 2A mA?1B 2BnB?, 21 mAAAmA ?個因素層對總目標(biāo) Z的排序?yàn)? maaa , 21 ?jAAnB 中因素為個因素對上層層的層次單排序?yàn)? ),2,1( , 21 mjbbb njjj ?? ?2023/3/15 即 B 層第 i 個因素對 總目標(biāo)的權(quán)值為： nmmnnnmmmmbababaBbababaBbababaB??????????22112222211211221111:::??mjijjba1B 層的層次總排序?yàn)椋? B層的層次 總排序 mAAA , 21 ?maaa , 21 ?nBBB?2112111nbbb?22212nbbb?nmmmbbb?21A B 111 bbamjjj ???212 bbamjjj ???nmjnjj bba ??? 12023/3/15 層次總排序的一致性檢驗(yàn) 設(shè) 層 對上層 ( 層 )中因素 的層次單排序一致性指標(biāo)為 ，隨機(jī)一致性指為 ， 則層次總排序的一致性比率為： B nBBB , 21 ? A ),2
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