层次分析法：强大的决策工具

今天，我们探讨一种适用于复杂问题的理性决策方法

——层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）。

AHP的理论和应用有着广阔的研究领域，无论你是研究理科还是人文科学，这都是一种有力的工具。

层次分析法

AHP

层次分析法是一种灵活、简单、实用的决策方法，由美国运筹学家Thomas L. Saaty教授在上世纪70年代提出。这一研究成果旨在解决现实中对决策影响因素多、难以量化、主观性强的复杂问题。

那么，层次分析法具体是如何工作的呢？

简单来说，它将复杂的决策问题分解为一系列独立的子任务或子目标，形成一个层次结构。

每个目标都包含一组可量化的标准或衡量指标，用于评估不同的备选方案。

然后，我们对每个级别的元素进行配对比较，根据每个元素相对于其配对元素的重要性来给予它们相应的权重。

最后，通过加权总和法对所有的备选方案进行排名，得出最佳决策。

正因如此，层次分析法既考虑到了决策中的定性因素，又将定量分析纳入到决策过程中。

因此，既可以抽象地理解情况，也能量化地比较方案。

这也使得层次分析法在各个学科领域中得到广泛的应用，如工程管理、市场研究、公共策略制定等。

对于使用层次分析法，你可能会遇到一些挑战，比如如何构建层次结构？如何获得或计算权重？

在这里，我提议你采用以下五步策略：

一定义问题和目标

这是层次分析法的第一步，也是关键步骤。

你必须清晰、明确你的研究目标，这是整个层次结构模型的基础。

二构建层次结构模型

将复杂的问题分解成多个功能、组织或个体，然后进行系统性、层级性分析。

一般来说，我们把问题从上至下分为目标层、准则层（或标准层）和方案层（或措施层）。

三制定判别矩阵并计算权重

针对每一个准则层中的元素，我们需要做出对比判断，建立判断矩阵。

这种评估其实是一种主观性的对比判断，也很容易引起偏好性差错。

通过一种数学算法，求出各级元素的权重向量。

四检验一致性

并通过一致性检验，调整主观判断中的不一致性。

五综合评估和决策

根据各层级权重向量，我们可以完成总排序，即得到所有方案的优先级顺序，从中挑选出最优方案，作出决策。

这种灵活的方法允许在计算过程中加入新的标准、标准组合或备选方案，从而有助于我们在研究过程中找到可能的解答。

然而，层次分析法也有一些局限性，比如，方法严重依赖于专家的判断，如果专家的判断出错，那么整个决策过程就可能出错。

在这里，我有一个小建议，如果你在研究过程中遇到需要处理复杂问题的时候，为何不试试层次分析法呢？

尽管层次分析法存在一些局限性，但它无疑是一种强大的工具，可以帮助我们更好地处理和解决复杂的决策问题。

转自：“云导师学术辅导平台”微信公众号

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