層次分析法在環(huán)境分析中的應用

層次分析法在環(huán)境分析中的應用以上理論為組織環(huán)境分析的根本理論與方法。從上面的論述可以看到，不管是宏觀環(huán)境，還是行業(yè)〔戰(zhàn)斗序列〕環(huán)境、組織內部環(huán)境，其環(huán)境狀況可以通過三個評價矩陣EFE、CPM、IFE來確定。要給出一個完整的評價，這里有三個重要的根本要點：首先，需要建立三個評價矩陣的環(huán)境關鍵因素指標體系；其次，要確定評價矩陣中各關鍵因素的權重；最后，要確定各關鍵因素的權重的評價值〔權分〕，也即環(huán)境因素的重要性。對一個通信背景的軍事分組織來說，其環(huán)境分析模型的建立重點，也正是對上述三個要點的把握。通過本章的分析，可以看到，對環(huán)境評價矩陣中環(huán)境因素權數確實定，通常采用的是通過定性討論的方法來確定?？梢钥吹?，通過此方法確定的權數和權數的重要性具有相當大的隨意性。層次分析法〔AnalyticHierarchyProcess〕是美國Saaty教授于20世紀70年代提供，于1982年介紹到國內的一種解決多準那么問題的方法，是一種定性與定量相結合的多目標決策系統(tǒng)分析方法。能根據問題性質和所要到達的總目標將問題分解為不同的組成因素。并按照因素間的相互關聯(lián)影響以及隸屬關系將因素按不同層次聚集組合。形成一個多層次的分析結構模型，該模型改良了已有環(huán)境分析中權重和其評價值確定的隨意性。3.4.1AHP環(huán)境評價模型1．通信環(huán)境AHP模型的建立結合層次分析法AHP的特有優(yōu)勢，通過采用集體討論的方式，就可以建立一個適合某通信組織的定性與定量相結合的環(huán)境分析模型。例如，通過討論可形成如圖3.3、圖3.4、圖3.5所示的一個通信環(huán)境EFE、CPM、IFE多層次分析結構模型。組織宏觀環(huán)境組織宏觀環(huán)境A政治法律因素B1經濟環(huán)境因素B2科技因素B3關鍵戰(zhàn)略環(huán)境因素準那么層目標層社會文化因素B4政治經濟體制C1法律法規(guī)C2政策C3經濟開展階段C4物價水平C6國民收入水來C5科技水平C7科技開展動向C8價值觀與習慣C9人口統(tǒng)計特征C10SHAPE圖3.3通信EFE遞階層次結構組織行業(yè)環(huán)境組織行業(yè)環(huán)境A對軍事斗爭奉獻B1網絡狀況B2業(yè)務狀況B3關鍵戰(zhàn)略環(huán)境因素準那么層目標層軍事效益奉獻率C1占軍事投資比重C2軍事投入規(guī)模C3平安保密水平C4可持續(xù)開展能力C6系統(tǒng)集成水平C5業(yè)務規(guī)模C7業(yè)務結構C8業(yè)務開展速度C9圖3.4通信CPM遞階層次結構組織內部環(huán)境組織內部環(huán)境A內部關鍵要素目標層通信效勞水平C2組織能力C5領導能力C7軍人士氣C6通信能力C4快速反映能力C3通信維護能力C1人力資源C8根本活動B1支持性活動B2準那么層圖3.5通信IFE遞階層次結構然后根據圖中的遞階層次結構模型，對最低層〔因素層〕相對于最高層〔總目標〕的相對主要性或相對優(yōu)劣順序進行排序計算。其根本計算流程見圖3.6所示。開始開始開始構造判斷矩陣層次單排序建模排序結果的一致性檢驗結果是否滿意組合排序排序結果的一致性檢驗結果是否滿意排序結果分析結果否否是是流程：圖3.6層次分析法計算流程2．AHP模型的求解〔1〕構造判斷矩陣表3.6取值標度表取值含義〔在準那么下〕1表示B層因素i與j相比，同樣重要〔優(yōu)劣〕3表示B層因素i與j相比，i比j稍微重要5表示B層因素i與j相比，i比j明顯重要7表示B層因素i與j相比，i比j強烈重要9表示B層因素i與j相比，i比j極端重要2，4，6，8為上述兩相鄰判斷的中值倒數假設i與j比擬的結果為，那么假定A層因素與B層次中因素〔n為B層中與〕有關聯(lián)系來看的因素個數，相對于A層中可構造m個判斷矩陣，通常采用五級標度法給矩陣中元素賦值。如表3.6所示。然后可根據上述模型和組織具體情況，主管在征求廣闊群眾意見的根底上，召集有關職能科室負責人，對模型因素進行兩兩判斷，分析討論得到的通信環(huán)境EFE、CPM、IFE多層次分析模型的判斷矩陣：①EFE判斷矩陣a．A-B判斷矩陣〔相對于總目標比擬各準那么之間的重要性〕，見表3.7。表3.7A-B〔AB1B2B3B4B111/31/25B23127B321/216B41/51/71/61b．判斷矩陣〔相對政治法律因素，各關鍵因素之間優(yōu)劣性的比擬〕，見表3.8。表3.8〔i與j比〕B1C1C2C3C111/31/5C2311/3C3531c．判斷矩陣〔相對經濟環(huán)境準那么，各關鍵因素之間優(yōu)劣性的比擬〕，見表3.9。表3.9〔i與j比〕B2C1C2C3C111/51/3C2513C331/31d．判斷矩陣〔相對提高科技因素，各關鍵因素之間優(yōu)劣性的比擬〕，見表3.10。表3.10〔i與j比〕B3C1C2C111/5C251e.判斷矩陣〔相對社會文化因素，各關鍵因素之間優(yōu)劣性的比擬〕，見表3.11。表3.11〔i與j比〕B4C1C2C113C21/31②CPM多層次分析模型判斷矩陣斷矩陣相對于A-B〔相對于總目標比擬各準那么之間的重要性〕。見表3.12。表3.12A-B〔iAB1B2B3B111/61/5B2613B351/31b.判斷矩陣〔相對軍事斗爭奉獻，各關鍵因素之間優(yōu)劣性的比擬〕。見表3.13。表3.13〔i與j比〕B1C1C2C111/3C231b.判斷矩陣〔相對業(yè)務狀況準那么，各關鍵因素之間優(yōu)劣性的比擬〕。見表3.14。表3.14〔i與j比〕B3C1C2C31131/5C21/311/7C3571c.判斷矩陣〔相對網絡狀況準那么，各關鍵因素之間優(yōu)劣性的比擬〕。見表3.15。表3.15〔i與j比〕B3C1C2C3C4C1131/31/5C21/311/41/6C33411/3C45631③IFE多層次分析模型判斷矩陣a.A-B判斷矩陣〔相對于總目標比擬各準那么之間的重要性〕。見表3.16。表3.16A-B〔i與A1111b.判斷矩陣〔相對根本價值活動準那么，各關鍵因素之間優(yōu)劣性的比擬〕。見表3.17。表3.17〔i與j比〕B1C1C2C3C4C111/51/31/7C25131/3C331/311/5C47351c.判斷矩陣〔相對支持性活動準那么，各關鍵因素之間優(yōu)劣性的比擬〕。見表3.18。表3.18〔i與j比〕B1C1C2C3C4C111/51/41/3C25134C341/313C431/41/31〔2〕層次單排序是根據上述判斷矩陣，計算其最大特征根和對應該特征根的一組特征向量。由于判斷矩陣是針對單一準那么做出的，故所的特征向量僅是B層與有關的各元素相對于的優(yōu)劣順序或相對重要性的排序結果。方法如下：計算判斷矩陣每行元素的乘積計算的n次方根對向量歸一化即為所求特征向量計算判斷矩陣的最大特征根式中：——向量中第i個元素主要用于后面的一致性檢驗通過使用Matlab編寫的程序，在計算機內輸入矩陣后，求出的EFE、CPM、IFE各判斷矩陣的特征向量W，最大特征根分別見表3.19、表3.20、表3.21所示。〔3〕判斷矩陣的一致性檢驗幫助決策者保持其邏輯上的一致性。如：甲>乙，乙>丙，丙>甲的荒唐判斷。層次分析法以判斷矩陣最大特征根以外的其余特征根的負平均值作為一致性指標，對排序結果的置信度進行統(tǒng)計檢驗。一致性指標：當將判斷矩陣的一致性指標與具有相同秩的隨機判斷矩陣的一致性指標作除法，即可得到各層的隨機一致性比率：，其中：RI為平均隨機一致性指標，見表3.19。表3.19RI統(tǒng)計表矩陣階數n1234567RI取值000.520.891.121.261.36當CR<0.1時，認為判斷矩陣具有滿意一致性，判斷矩陣可以采用，否那么應調整判斷矩陣，直到滿意。計算得到的各判斷矩陣的一致性檢驗結果見表3.20、表3.21、表3.22。由表可以看到各個判斷矩陣的隨機一致性比率CR均小于0.1，得到的各個判斷矩陣均可采用。表3.20經Matlab計算后得到的EFE各類指標分類WCIRICR可否接受矩陣A-Bi矩陣B1-Ci矩陣B2-Ci矩陣B3-Ci矩陣B4-Ci4.09873.03853.038522[0.180.480.290.05][0.1050.2580.637][0.1050.6370.258][0.1670.833][0.750.25]0.0330.01930.0193000.890.520.52000.0370.0370.037可接受可接受可接受可接受可接受表3.21經Matlab計算后得到的CPM各類指標分類WCIRICR可否接受矩陣A-Bi矩陣B1-Ci矩陣B2-Ci矩陣B3-Ci3.09424.1473.065[0.0780.6350.287][0.250.75][0.120.060.260.56][0.1880.0810.731]0.04700.0490.03240.5200.890.520.0900.0550.062可接受可接受可接受可接受表3.22經Matlab計算后得到的IFE各類指標分類WCIRICR可否接受矩陣A-Bi矩陣B1-Ci矩陣B2-Ci24.1174.181[0.50.5][0.0550.260.120.56][0.0680.530.270.13]00.0390.06000.890.890.0440.068可接受可接受可接受〔4〕組合排序組合排序是將所有單排序結果進一步加權綜合，以得到各方案相對于系統(tǒng)總目標和各個評價準那么的總體重要性權值或優(yōu)劣順序。計算自上而下逐層進行。假定第k-1層各元素相對于總目標的組合權重向量，〔第2層的組合權重向量是其單排序特征根向量〕，第k層各因素在以第k-1層第j個因素為準那么時的單排序權向量為，假設第k層因素i與k-1層因素j無關聯(lián)隸屬關系，那么。令，那么第k層元素相對于總目標的組合權重向量為：一般情況下：〔h為層次數〕EFE、CPM、IFE重要性權值結果分別見表3.23、表3.24、表3.25。表3.23經Matlab計算后得到的EFE組合排序結果層次B層次CB1B2B3B4層次C的組合排序結果W0.180.480.290.05C1C2C3C4C5C6C7C8C9C100.1050.2580.63700000000000.1050.6370.25800000000000.1670.83300000000000.750.250.01890.046440.114660.05040.305760.123840.048430.241570.03750.0125表3.24經Matlab計算后得到的CPM組合排序結果層次B層次CB1B2B3層次C的組合排序結果W0.0780.6350.287C1C2C3C4C5C6C7C8C90.250.750000000000.120.060.260.560000000000.1880.0810.7310.01950.05850.07620.03810.16510.35560.0539560.0232470.209797表3.25經Matlab計算后得到的IFE組合排序結果層次B層次CB1B2層次C的組合排序結果W0.50.5C1C2C3C4C5C6C7C80.0550.260.120.56000000000.0680.530.270.130.0270.130.060.280.0340.2650.1350.065〔5〕組合判斷的一致性檢驗與組合排序同步進行。假設已得到第k-1層的檢驗結果，和，那么第k層的相應指標為：當時，認為遞階層次在k層水平上整體判斷具有滿意的一致性。EFE、CPM、IFE層次總排序的一致性檢驗分別為：=1\*ROMANI.EFE總排序的一致性檢驗==0.18×0.0193+0.48×0.0193+0.29×0+0.05×0=0.012738==0.18×0.52+0.48×0.52+0.29×0+0.05×0=0.3432==0.0371153由于CR<0.1，故排序結果置信度較高。=2\*ROMANII.CPM總排序的一致性檢驗==0.078×0+0.635×0.049+0.278×0.324=0.0404138==0.07