《Expert Choice教程详解》 Expert Choice是一款广泛应用在决策分析领域的软件，它主要支持层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），这是一种科学的决策分析工具，尤其适用于处理多目标、多因素、多层次的复杂决策问题。本教程将对Expert Choice软件以及层次分析法进行深入探讨，帮助用户掌握其核心概念和实际应用。 一、Expert Choice简介 Expert Choice是由美国ELECTRE公司开发的决策支持系统，旨在为用户提供一个直观、易用的平台，来执行层次分析法和其他决策分析方法。该软件结合了定量与定性的分析手段，帮助用户在不确定性和复杂性中找到最佳决策路径。 二、层次分析法（AHP） 层次分析法是由Thomas L. Saaty教授提出的，它将复杂问题分解为多个层次，包括目标层、准则层和方案层，通过比较矩阵和一致性检验来量化各层次之间的相对重要性，最终形成决策方案。AHP的特点在于其结构化、定性和定量相结合的特性，能够处理非数值型数据，适合于专家经验与定量分析的结合。 三、Expert Choice与AHP的结合 在Expert Choice软件中，用户可以方便地构建层次结构，设定权重，进行比较矩阵的输入和一致性检验。软件会自动计算出各元素的相对权重，并提供图形化的展示，使得决策过程更加透明和易于理解。此外，Expert Choice还提供了冲突解决、敏感性分析等功能，增强了决策的可靠性和灵活性。 四、教程内容概览 本次提供的压缩包包含9个章节的PDF文件，分别是： 1. **Chapter 1：入门** - 引导读者了解Expert Choice的基本界面和操作流程，以及层次分析法的基本概念。 2. **Chapter 2至4：构建层次结构** - 教授如何在软件中建立问题的层次结构，定义目标、准则和备选方案。 3. **Chapter 5至7：权重分配与比较矩阵** - 讲解如何设置比较矩阵，进行权重计算和一致性检验。 4. **Chapter 8：决策计算与结果分析** - 展示如何在Expert Choice中进行决策计算，解释决策结果并进行有效性分析。 5. **Chapter 9和10：敏感性分析与优化** - 探讨决策的敏感性，学习如何调整参数进行优化。 6. **Chapter 11：案例研究** - 提供实际案例，让读者通过实践进一步掌握AHP和Expert Choice的运用。 通过阅读这些章节，读者不仅可以深入了解Expert Choice的功能，还能掌握层次分析法的实际应用技巧，从而在实际工作中做出更为明智的决策。 Expert Choice作为层次分析法的优秀工具，不仅简化了决策过程，还提高了决策的科学性和准确性。通过这个详细的教程，无论你是初学者还是经验丰富的决策者，都能从中受益匪浅，提升自己的决策能力。

**层次分析法（AHP）**是一种在决策分析中广泛使用的多准则决策方法，由美国运筹学家Thomas L. Saaty于20世纪70年代提出。它将复杂的问题分解成多个相互关联的层次，包括目标层、准则层和方案层，并通过比较矩阵对各元素之间的相对重要性进行量化评估，最终得出决策权重，帮助决策者做出最佳选择。 **AHP软件——Expert Choice**是专门用于执行层次分析法的工具，为用户提供了一种直观、系统化的决策支持平台。该软件是英文版的试用版，适合那些熟悉AHP理论并希望将其应用到实际问题中的用户。Expert Choice提供了一系列功能，如构建层次结构、定义判断矩阵、计算一致性比率、进行灵敏度分析等，使得决策过程更为规范化和科学化。 1. **构建层次结构**：在Expert Choice中，用户可以方便地建立问题的层次结构，将决策目标、准则和备选方案逐级排列，形成一个有层次的模型。 2. **定义判断矩阵**：在AHP中，判断矩阵用于表示同一层次元素间的相对重要性。用户可以通过 Expert Choice 输入这些相对权重，软件会自动处理比较数据，确保其合理性。 3. **计算一致性比率（CR）**：一致性检验是AHP的关键步骤，用于验证判断矩阵的一致性。如果CR值小于0.1，通常认为判断矩阵具有较好的一致性。Expert Choice会自动计算这一指标，并给出相应的建议。 4. **灵敏度分析**：通过改变判断矩阵中的元素，Expert Choice可以帮助用户进行灵敏度分析，了解权重变化对最终决策结果的影响，提高决策的稳健性。 5. **可视化界面**：Expert Choice提供图形化界面，使得用户能够清晰地看到层次结构、判断矩阵以及计算结果，便于理解和解释。 6. **报告生成**：软件还支持生成详细的决策报告，包括整个分析过程、权重计算、一致性检验结果等，这对于沟通决策过程和结果至关重要。 7. **协作功能**：在团队决策中，Expert Choice允许不同成员输入他们的判断，然后整合到统一的模型中，促进团队共识。 尽管Expert Choice是英文版，但对于有一定英语基础的用户来说，其界面设计直观，操作流程清晰，学习使用并不困难。通过熟练运用这款软件，用户可以在面对复杂决策问题时，更加系统地进行分析，从而作出更为明智的选择。

以大平矿区实测数据作为样本,首先根据经验建立影响导水裂缝带高度的因素集,然后运用熵权-层次分析预测模型通过Matlab编程获得导水裂缝带高度的预测值及各影响因素的权重。该方法在一定程度上弥补了导水裂缝带高度观测资料的不足,修正了权值不均衡问题,评价结果优于单一层次分析法,为导水裂缝带高度的科学预测提供了一种有效的方法。

包含所有你想要的东西哈。。特别是运筹学的层次分析法。。

学习笔记：层次分析法（AHP）

在知识经济时代,知识型员工的人力资本价值日益凸显,知识型员工敬业度已经成为衡量企业人力资源管理效能的重要指标。通过对知识型员工敬业度结构及影响因素的分析,提出了员工特征、组织特征、工作特征、员工—组织/工作匹配程度的四维度结构,并以模糊层次分析法为基础构建知识型员工敬业度评价指标体系。研究结果表明,企业可以从薪酬、组织对员工的支持、工作环境和资源、信息反馈等方面的激励来提高知识型员工敬业度,为企业有效提升知识型员工敬业度提供了依据。

针对WIA-PA在长期运行过程中,由于能量消耗、节点故障等因素,网络整体性能下降的问题,提出了一种基于模糊层次分析法的WIA-PA健康评估方法。该方法通过选取对网络影响较大的6个指标,即失效节点数量、信号强度、节点能量、链路质量、丢包率及网络延时,建立模糊一致判定矩阵,然后计算出各个指标的评估分数,得出整个网络的平均分数,从而实现对WIA-PA健康状态等级的判定。实验结果表明,该方法可有效地判定网络状态。

为了探索硫化矿石的自燃倾向性评价新方法,尝试利用AHP-TOPSIS综合评判模型对新疆某高硫铜矿矿石的自燃倾向性进行评价。选取样品的氧化增重率、自热点和自燃点作为矿石自燃倾向性的3个主要影响因素,利用AHP法和TOPSIS法对这3个因素进行了分析,结果表明:利用AHP法得到这3种因素的权重分别为0.493、0.196、0.311;结合TOPSIS法,运用AHP-TOPSIS综合评判模型得到该矿矿石的自燃倾向性等级,评价结果符合矿山实际情况。

数字化信息社会具有的两个特征：一是计算机技术的迅速发展与广发应用；二是数学的应用向其它领域渗透。随着计算机技术的飞速发展，科学计算的深度不断扩展，科学理论与工业应用不断耦合，更多的算法不断地被反复证明与改进。数学建模是对现实世界的特定对象，为了特定的目的，根据特有的内在规律，对其进行必要的抽象、归纳、假设和简化，运用适当的数学工具建立的一个数学结构 含：线性规划、排队论模型、微分方程建模、时间序列模型、支持向量机、预测方法、层次分析法

包括01数学建模概论、02初等模型、03种群模型、04线性规划、05网络模型和统筹模型、06层次分析法、07军事模型、09随机决策和随机服务的数学建模初等模型