用SuperDecision进行网络层次分析法(ANP)的应用实例.doc

网络层次分析法（ANP）是由美国运筹学家托马斯·萨蒂（Thomas L. Saaty）教授在20世纪90年代提出的一种决策分析方法，它是在层次分析法（AHP）的基础上进一步发展而来的。ANP突破了AHP的递阶层次结构限制，允许元素之间存在相互依赖和反馈的关系，因此能够更准确地描述复杂系统中的元素联系。ANP在实际应用中能够解决具有网络结构的系统评价与决策问题，适用于多种决策环境，包括那些需要对复杂决策问题进行多方面考虑的场合。 ANP的理论基础是将决策问题的各个元素通过网络形式连接起来，形成一个更加贴近现实的网络结构模型。网络结构模型中的元素分为两大部分：控制层和网络层。控制层包含了问题的目标和决策准则，而网络层则由所有受控制层支配的元素组成，它们之间可能存在依赖关系和反馈回路。这种网络结构允许元素之间相互作用和影响，更全面地反映了元素之间的动态联系。 ANP的算法步骤包括：分析问题，构建ANP的典型结构，构造超矩阵并计算权重。在分析问题阶段，需要对决策问题进行系统的分析，并组合形成元素和元素集。随后，构造控制层次结构，界定决策目标和决策准则，并确定它们之间的权重。接着，通过两两比较的方式构建未加权超矩阵，并确定各元素组的权重，计算加权超矩阵。最终，通过计算极限超矩阵得到元素的总排序。 由于ANP计算过程的复杂性，尤其是在元素较多的情况下，使用手工计算几乎无法完成，因此需要借助专业的计算工具。SuperDecision软件是由Rozann W. Satty和William Adams推出的，它为ANP模型的实际应用提供了便利。SuperDecision能够处理复杂的ANP计算过程，通过软件进行算法步骤的实施，从而得出决策分析的权重和排序结果。 实例分析部分，文档展示了如何使用SuperDecision软件进行网络层次分析法（ANP）的具体操作。以应急桥梁设计方案评估为例，分析问题之后构建起评价体系，将安全性、经济性、环境影响等考虑因素作为评价指标。通过确定各指标的相互依赖性、确定两两判断矩阵、计算权重、以及使用SuperDecision软件处理计算步骤，最终得到各设计方案的总排序，从而为决策者提供依据。 SuperDecision的应用实例表明，ANP结合计算软件，能够有效应对复杂决策问题，为决策者提供一个科学、系统、全面的决策支持工具，尤其适用于那些具有复杂网络结构和元素间相互依赖性的系统评价与决策问题。