层次分析法 用什么软件算
展开全部 层次分析法(Analytic Hierarchy Process简称AHP)是将决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。
该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于本世纪70年代初,在为美国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时,应用网络系统理论和多目标综合评价方法,提出的一种层次权重决策分析方法。
[编辑本段]层次分析法定义 所谓层次分析法,是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统,将目标分解为多个目标或准则,进而分解为多指标(或准则、约束)的若干层次,通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序(权数)和总排序,以作为目标(多指标)、多方案优化决策的系统方法,称为层次分析法。
层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构,然后得用求解判断矩阵特征向量的办法,求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重,最后再加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重,此最终权重最大者即为最优方案。
这里所谓“优先权重”是一种相对的量度,它表明各备择方案在某一特点的评价准则或子目标,标下优越程度的相对量度,以及各子目标对上一层目标而言重要程度的相对量度。
层次分析法比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统,而且目标值又难于定量描述的决策问题。
其用法是构造判断矩阵,求出其最大特征值。
及其所对应的特征向量W,归一化后,即为某一层次指标对于上一层次某相关指标的相对重要性权值。
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层次分析法 学什么专业的会做
多了,开发可视化,实现高效率 软件已经渗透到我们身边的每个角落,汽车需要它来发动、飞机需要它来飞行、电话需要它来连接、医院的病人需要依靠它来帮助康复。
因此,软件正快速成为越来越多行业的竞争点。
特别是在电信、汽车、航天及军事领域。
加上许多市场的全球化和非正常化进程使得这种竞争异常激烈。
鉴于软件成为了现代社会的基础,在关键时刻不能失败成为绝对重要的头等大事。
更多、更快、更好的软件。
这就是我们面临的挑战。
同时,软件开发人员需要使用手工编程技术和有限的人力创造奇迹,结果就使软件开发周期拉的太长而且不灵活。
开发人员周旋于修改错误代码而不是集中精力在项目的体系结构和设计上,结果产品质量和最终交货时间都受到影响。
根据Standish Group International , Inc.2000 年的报告,23%的软件开发项目是失败的,49%是“被质疑的”—— 这些项目超时限、超预算或没有实现足够的功能。
在这种情况下,公司就会面临失去竞争优势和市场份额的巨大风险。
业界需要的是相对于以手工编码和以代码为中心的开发方法以外的另一种选择,否则他们就无法满足现今市场对开销、质量和产品周期的要求。
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TAU 第二代是系统与软件开发解决方案的一个突破,它把业界从使用了太长时间的手工、易出错、以代码为中心的方法中释放出来,自然而然地迈向下一步,一个更加可视化、自动化及可靠的开发方法。
结果是如何呢?它改进了项目的可预测性,提高了质量,大大地缩短了开发周期,显著地节约了成本。
Telelogic TAU 第二代- 加速先进系统和软件开发 TAU 第二代是一套集成的工具集系列,能够简化、自动化及加速复杂系统和软件的开发。
使得TAU 鹤立鸡群的是它更着重于帮助用户解决大多数复杂实时系统和其他先进系统开发中的问题。
TAU 为项目经理、分析员、系统工程师、设计人员、开发人员及测试人员提供了一套集成的开发平台和许多独特性能。
一个共享的开发环境 现代开发项目的成功要依靠许多团队成员:系统分析员、软件设计师、编程人员、测试人员等。
TAU第二代可以让公司在整个开发组织中应用一个共享的工具环境,统一了团队并使项目延期、工作交接等风险降低到最小。
为不同用户群定制的工具 TAU 第二代提供一系列基于角色的工具,为不同项目成员的需求量身定制。
由于这一点,项目参与人员可以在合适的时间获得恰当的信息,这样就简化了开发环境并加速了日常工作。
而且,这一点可使公司不必为不需要的功能多付钱,同时又提供了全面的灵活性。
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不仅如此,使用TAU 第二代,开发人员还可以在开发的初期仿真系统。
系统的行为可以被跟踪和分析,让开发人员了解与纠正复杂的动态行为,并且这时发现与消除错误最容易,花费也最少。
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强大的可扩展性和团队支持 今天的开发机构往往是分布式的,这对工具解决方案有很高要求。
TAU第二代包括对基于团队的开发的强大支持,如对基于组件开发方法的支持,灵活的文件存储结构,先进的图形比较和归并功能和与领先的配置管理系统的无缝集成。
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网络层次分析法中的anp和ahp有什么区别
从结构上看,ANP 由控制层和网络层两部分组成.其中 ANP 控制层的结构与 AHP 结构相同,而 ANP 的网络层则是由受控于控制层的所有能反映系统的元素组成,其内部的网络结构是多样的,可以是上述讨论的结构中的任何一种.从解决问题的实效性看,AHP 的递阶层次结构由于独立性假设,虽然简单易行,但是对于复杂系统往往由于假设的太过于理想化从而失真.ANP 的结构具有多样性,能很好的描述实际复杂系统的结构,确定的元素相对排序向量也更具有说服力,从而能更客观的对复杂系统进行评价.从运行的复杂度比较,AHP 方法简单易行,对于解决简单系统问题有很好的效果.ANP 方法解决超矩阵是一项非常复杂的运算过程,运算量大,但一般在实际应用中多采用计算机软件,因此计算复杂不会阻碍 ANP 方法的推广应用.
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