[高等教育]成品油定價(jià)建模論文-文庫吧資料
2025-01-24 13:29本頁面
【正文】 不改變方案層中的初值。由得出層次分析模型可知，不同的因素對(duì)總體滿意度的影響是不同的。（2）通過相互比較確定個(gè)準(zhǔn)則對(duì)于目標(biāo)的權(quán)重，及各方案對(duì)于每一準(zhǔn)則的權(quán)重，這些權(quán)重在人的思維中時(shí)定性的，而在層次中則要給出得到權(quán)值的定量方法。 (1）將據(jù)問題分為三個(gè)層次，目的層表示為總的滿意度。進(jìn)行一致性檢驗(yàn),由表（I），容易知道其為一致陣，它歸一化后的特征向量為由表（4）得到環(huán)保部門對(duì)方案層的比較矩陣求最大特征根。由表（2）可以得到消費(fèi)者滿意度對(duì)方案層的比較矩陣其最大特征向量。其中表示第列，第層所對(duì)應(yīng)的數(shù)值為,而對(duì)于A矩陣來說,是代表消費(fèi)者滿意程度相對(duì)企業(yè)滿意程度占。則可得到方案層對(duì)準(zhǔn)則層的成對(duì)矩陣表。組合一致性檢驗(yàn)可以逐次進(jìn)行檢驗(yàn)，若第P層的一致性指(n是第P1層因素的隨機(jī)數(shù)目)，隨機(jī)一致性指標(biāo)為，定義 （15）則第p層的組合一致性比率為 （16）第p層通過組合一致性檢驗(yàn)的條件為.定義最下層（第S層）對(duì)第1層的組合一致性比率為 （17）對(duì)于重大項(xiàng)目，僅當(dāng)適當(dāng)?shù)匦r(shí)，才認(rèn)為整個(gè)層次的比較判斷通過一致性檢驗(yàn)。設(shè)一致性指標(biāo)為CI (Consistency Index), 即有 （7）并查找相應(yīng)的平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI(Random Index)，得出一致性比率： （8） 一般情況下，若CR (Consistency Ratio) 0. 1，就可以認(rèn)為判斷矩陣有相容性，據(jù)此計(jì)算的值可以接受。比較尺度 當(dāng)比較兩個(gè)可能具有性質(zhì)的因素對(duì)于上一層因素的影響時(shí)，經(jīng)常采用19尺度,即的取值范圍是1,2，…,9及其倒數(shù)1,1/2,1/3，…1/9.19尺度可以方便地表示如下： 表（I）尺度含義的影響相同的影響稍強(qiáng)的影響強(qiáng)的影響也明顯強(qiáng)的影響絕對(duì)強(qiáng)的影響之比在上述兩個(gè)相鄰等級(jí)之間的影響之比為上面的互反數(shù) 表1權(quán)重計(jì)算根據(jù)AHP理論，確定權(quán)重有和法、根法、特征根法和對(duì)數(shù)最小二乘法，這里用和法較合適，和法的計(jì)算公式： （6）一致性檢驗(yàn) 因?yàn)榕袛嗑仃囀怯?jì)算權(quán)重的根據(jù)，所以要求矩陣大體上具有一致性，當(dāng)遠(yuǎn)大于時(shí)，A的不一致性越嚴(yán)重，用特征向量作為權(quán)向量所引起的判斷誤差越大，將導(dǎo)致評(píng)價(jià)失真。如果A不是一致陣，但在不一致的允許范圍內(nèi)（下面將說明如何確定這個(gè)范圍）Saatya等人建議用對(duì)應(yīng)于A最大特征根（記為）的特征根（歸一化后）作為權(quán)向量，即滿足 （5）因?yàn)榫仃嘇的特征根和特征向量連續(xù)地依賴與矩陣的元素，所以當(dāng)離一致性的要求不遠(yuǎn)時(shí)，A的特征根和特征向量也是與一致陣的相差不大。 建立對(duì)比矩陣在第一級(jí)評(píng)價(jià)體系中的影響要素作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)各種因素進(jìn)行了兩兩較，其中元素表示要素對(duì)的相對(duì)重要性建立判斷矩陣如下： 一般地，如果一個(gè)正交反矩陣A滿足 （4）則A稱為一致性矩陣，簡稱一致陣。3. 改考慮某一個(gè)指標(biāo)的改變產(chǎn)生的影響時(shí)把其它指標(biāo)都固定為現(xiàn)有油價(jià)機(jī)制下的指標(biāo)。三、基本假設(shè)1. 以消費(fèi)者、企業(yè)和環(huán)保部門三方的滿意度近似的代表社會(huì)各不同利益群體的額滿意度?？梢杂每倽M意度來評(píng)價(jià)改進(jìn)后的機(jī)制是否合理。因此，我們可以從中選取主要的影響因素。同時(shí)，新方案提出，將原允許企業(yè)根據(jù)政府指導(dǎo)價(jià)格上下浮動(dòng)8%
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