层次分析法和模糊层次分析法有什么不同?这个模糊主要运用在何处?

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Dilraba学长
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2019-02-24 · 听从你心 爱你所爱 无问西东
Dilraba学长
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二者区别如下:

1、建立的判断矩阵不同:

在AHP中是通过元素的两两比较建立判断一致矩阵;而在FAHP中通过元素两两比较建立模糊一致判断矩阵。

2、求矩阵中各元素的相对重要性的权重的方法不同:

在模糊层次分析中,作因素间的两两比较判断时,如果不用三角模糊数来定量化,而是采用一个因素比另一个因素的重要程度定量表示,则得到模糊判断矩阵。

3、优缺点不同:

AHP存在如下方面的缺陷:检验判断矩阵是否一致非常困难,且检验判断矩阵是否具有一致性的标准CR < 0. 1缺乏科学依据;判断矩阵的一致性与人类思维的一致性有显著差异。

将模糊法与层次分析法的优势结合起来形成的模糊层次分析法(FAHP),将能很好地解决,层次评价指标很多时(如四个以上)导致的其思维不能一致性。

参考资料来源:百度百科-层次分析法

参考资料来源:百度百科-模糊层次分析法

泰硕安诚
2024-09-05 广告
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小烟说教育
高粉答主

2019-02-17 · 每个回答都超有意思的
知道小有建树答主
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模糊主要运用在某一层次评价指标很多时(如四个以上),其思维一致性很难保证的时候。

模糊层次分析法的基本思想是根据多目标评价问题的性质和总目标,把问题本身按层次进行分解,构成一个由下而上的梯阶层次结构。

二者区别:

1、建立的判断矩阵不同:

在AHP中是通过元素的两两比较建立判断一致矩阵;而在FAHP中通过元素两两比较建立模糊一致判断矩阵。

2、求矩阵中各元素的相对重要性的权重的方法不同:

在模糊层次分析中,作因素间的两两比较判断时,如果不用三角模糊数来定量化,而是采用一个因素比另一个因素的重要程度定量表示,则得到模糊判断矩阵。

3、优缺点不同:

AHP存在如下方面的缺陷:检验判断矩阵是否一致非常困难,且检验判断矩阵是否具有一致性的标准CR < 0. 1缺乏科学依据;判断矩阵的一致性与人类思维的一致性有显著差异。

将模糊法与层次分析法的优势结合起来形成的模糊层次分析法(FAHP),将能很好地解决,层次评价指标很多时(如四个以上)导致的其思维不能一致性。

参考资料来源:百度百科-模糊层次分析法

参考资料来源:百度百科-层次分析法

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高粉答主

2019-03-24 · 没有比挣大米更让我开心的了
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一、层次分析法和模糊层次分析法有3点不同:

1、两者的基本原理不同:

(1)层次分析法的基本原理:层次分析法根据问题的性质和要达到的总目标,将问题分解为不同的组成因素,并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合。

形成一个多层次的分析结构模型,从而最终使问题归结为最低层(供决策的方案、措施等)相对于最高层(总目标)的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。

(2)模糊层次分析法的基本原理:在模糊层次分析中,作因素间的两两比较判断时,如果不用三角模糊数来定量化,而是采用一个因素比另一个因素的重要程度定量表示,则得到模糊判断矩阵。模糊层次分析法是定性与定量相结合的系统分析方法。

2、两者建立的判断矩阵不同:

(1)层次分析法中建立的判断矩阵:是通过元素的两两比较建立的判断一致矩阵。

(2)在模糊层次分析法中建立的判断矩阵:通过元素两两比较建立的模糊一致判断矩阵。

3、两者求矩阵中各元素的相对重要性的权重的方法不同:

(1)在层次分析法中:检验判断矩阵是否一致非常困难,且检验判断矩阵是否具有一致性的标准CR < 0. 1缺乏科学依据;判断矩阵的一致性与人类思维的一致性有显著差异。

(2)在模糊层次分析法中:作因素间的两两比较判断时,如果不用三角模糊数来定化,而是采用一个因素比另一个因素的重要程度定量表示,则得到模糊判断矩阵。

二、模糊层次分析法的主要应用:

模糊层次分析法(FAHP)改进了传统层次分析法存在的问题,提高了决策可靠性。FAHP有一种是基于模糊数,另一种是基于模糊一致性矩阵。

模糊层次分析对于量化评价指标,选择最优方案提供了依据,并得到了广泛的应用。层次分析法最大的问题是某一层次评价指标很多时(如四个以上),其思维一致性很难保证。在这种情况下,将模糊法与层次分析法的优势结合起来形成的模糊层次分析法(FAHP),将能很好地解决这一问题。

参考资料来源:百度百科-层次分析法

参考资料来源:百度百科-模糊层次分析法

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百度网友921d55d87
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知道答主
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模糊层次分析法是将模糊分析法和层次分析法结合起来的一种方法。
而层次分析法只有层次分析法一种方法。
一般用层次分析法做两件事,一是将目标按层次细分为许多不同的指标或方面;二是在确定权重时使用。 但是大部分人只将确定权重那部分称作层次分析法。
模糊数学评价是由美国控制论专家查德于1965年提出的,它引入模糊数学中的“隶属度”,用隶属函数对具有模糊性的指标进行处理。 模糊数学评价用隶属函数描述方案的得分来量化指标实测值,可以较好地解决综合评价中的模糊性(如因素类属之间的不清晰性 、 专家认识评价上的模糊性等),可最大限度地减少人为因素,因此该数学工具非常适合用于对环境投资项目绩效的审计。 模糊数学评价的具体过程主要包括确定因素集、评价指标的无量纲化处理、给定各指标层权重、建立评价等级集、确定隶属关系,建立模糊评价矩阵、进行模糊矩阵的运算,得到模糊综合评价结果六个方面。
简要地说,就是把评价语好中差之类的变成数字分数,然后用矩阵向量乘来乘去的,最后得到评价结果的综合方法。也就是说,模糊评价法是一种对方案进行综合判断筛选的方法,层次分析法负责指标细分和权重设计方面。
要是再不明白只能多去看看论文了。。。
追问
我可以加你的百度哈吗,我最近在写论文,希望可以多咨询下。
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