《数字化评级权重自动生成系统》需求说明书(9页).docx

-数字化评级权重自动生成系统需求说明书-第 9 页数字化评级权重自动生成系统需求说明书路璐2016/10/121、目的：根据层次分析模型构建指标体系，进行权重计算。指标体系一般为目标层、指标层、要素层，构造判断矩阵，通过判断矩阵进行特征值和特征向量的计算，通过一致性检验，最终确定权重。避免了手算过程，方便快捷，并可以迅速的调整判断矩阵，使其通过一致性检验。2、原理：运算实现过程当中是以专家打分和层次分析相结合的方法进行权重计算。3、步骤及算法：l 将问题分解，建立层次结构；l 构造两两比较判断矩阵（正互反矩阵）；l 由判断矩阵计算比较元素的相对权重；l 计算各层元素组合权重。建立层次结构模型：最高层表示决策目标；中间层表示影响目标的众因子所涉及的中间环节；最低层表示达到目标的方法或重要指标。以AA1、A2、A3、A4层为例说明权重确定方法：构造两两比较矩阵标度：标度含义1表示待比较的两个因素有相同的重要性3一个因素比另一个因素稍微重要5一个因素比另一个因素明显重要7一个因素比另一个因素强烈重要9一个因素比另一个因素极端重要2,4,6,8因素之间重要性比较在上述描述之间相应上述数的倒数一个因素比另一个因素不重要的上述描述构造AAl、A2、A3、A4正互反矩阵：指标A1A2A3A4WA113320455A213l1120141A31311120.141A4122210263计算n阶正互反矩阵每一行元素乘积的n次方根,(计算每一行元素乘积的4次方根)，得：V1=2060， V2=0639，V3=0639，V4=1189：对Vi做比重处理，得到权重： W1=0455，W2=0141，W3=0.141，W4=0263。例如：W1=2060/4.527=0455。计算正互反矩阵的最大特征根：基本方法就是把特征根代入（A-I)X=0，求基础解系,再化为单位向量。可以用乘幂法求解最大特征根。一般用matlab软件完成求解。max =4.011. 计算一致性指标：CI=(max n)/(n-1)=0.004.查找正互反矩阵的平均随机一致性指标RI，并计算一致性比率CR=CI/RI=0.004/0.9<<0.1，就认为正互反矩阵具有满意的一致性，否则就要修正正互反矩阵，直到取得符合一致性要求为止。阶数小于30，可以查下表得到平均随机一致性指标RI。阶数1234567891011RI000.520.891.121.261.361.411.461.491.52阶数1213141516171819202122RI1.541.561.581.591.5941.6061.6131.6201.6291.631.64阶数2324252627282930RI1.6461.6491.65561.65871.66311.66701.66931.6724系统包含计算方法有几何平均法(方根法)、算术平均法(求和法)、特征向量法和最小二乘法4种。1）几何平均法(方根法)Wi=(j=1naij)1ni=1n(j=1naij)1n, i=1,2,n其计算步骤为:a、A的元素按行相乘得一新向量;b、将新向量的每个分量开n次方; c、将所得向量归一化即为权重向量。2）算术平均法(求和法)由于判断矩阵A中的每一列都近似地反映了权值的分配情况，因此可采用全部列向量的算术平均值来估计权向量。即Wi=1nn=1aijk=1nakj, i=1,2,n其计算步骤为:a、A的元素按列归一化，即求aijk=1nakj;b、将归一化后的各列相加; c、将相加后的向量除以n即得权重向量。3）特征向量法将权重向量W右乘权重比矩阵A，有AW=max *W同上，max为判断矩阵的最大特征值，存在且唯一，W的分量均为正分量。最后，将求得的权重向量作归一化处理即为所求。4）最小二乘法用拟合方法确定权重向量，使残差平方和为最小。即求解如下模型:minZ=i=1nj=1n(aijwj-wi)2s.t. i=1nwi=1wi>0, i=1.2,.,n.层次分析法是对定性问题进行定量分析的一种灵活、简便而又实用的多准则决策方法，以上四种计算方法分别来求权重向量，其计算结果会有不同。4、基本功能：l 制作层次结构模型；l 判断矩阵生成及两两比较数据输入；l 判断矩阵一致性比例及排序权重计算；l 不一致判断矩阵自动修正；l 残缺但可接受判断矩阵的计算；l 残缺且不可接受判断矩阵的自动补全；l 总目标或子目标排序权重计算；l 根据总目标或子目标排序权重的加权分数计算；l 生成结论，导出权重计算数据。5、定义：1)不一致判断矩阵自动修正功能：该功能考虑人们决策时的心理因素，在最大程度保留专家决策数据的前提下修正判断矩阵使之满足一致性比例。标记需要修正的判断矩阵，整个修正过程自动完成。2)残缺矩阵的自动补全：残缺判断矩阵自动补全功能，只要满足补全条件，软件能够在最大程度反映专家决策信息的基础上完成补全工作。标记需要补全的残缺判断矩阵，整个补全过程自动完成。采用缺失项最大比例来限制自动补全的条件，他表示一个残缺矩阵只有其中缺失项所占百分比小于此参数的值时才能使用自动补全功能。此参数上限50%，如果一个判断矩阵缺失太多的项，自动补全其实没有意义。3)总目标/子目标排序权重计算无论是备选方案对总目标的排序权重，还是备选方案对层次结构中其他非方案层要素的排序权重，都可以快速地计算完成。并且能够查看详细的判断矩阵数据、中间计算数据以及最终计算结果。4)根据总目标/子目标排序权重的加权分数计算计算出总目标/子目标排序权重后，还可以进一步计算加权分数，也就是根据备选方案的权重和备选方案的实际得分，计算最终的加权得分。5) 灵敏度分析通过灵敏度分析，能够确定某个要素权重发生变化时，对各个备选方案权重产生了什么样的影响，从而引导用户在更高的层次作出决策。利用灵敏度分析功能，能够动态地观察要素权重变化对备选方案权重的影响，还可以查看某个要素权重从0到1变化时备选方案权重的变化曲线。所有分析需要的操作仅仅是简单地拖动要素权重条或选择分析对象。6)生成调查表对于利用层次分析法的决策过程，经常会向专家分发调查问卷，然后回收调查问卷获得专家数据。该功能可以根据层次模型和设定文本自动生成一份调查表，不做修改或稍作修改就能够向专家分发。7)群决策群决策是为了充分发挥集体的智慧，由多位专家共同参与决策分析并制定决策的整体过程。参与填写调查问卷的专家都是决策过程的参与者，最终结果根据所有专家提供的数据确定。能够管理参与决策的专家信息以及他们提供的决策数据。多种专家数据集结方法供用户选择。根据调查问卷向各个判断矩阵输入专家数据比较费时费力，为了解决这个问题，一个用来收集专家决策数据的Web应用正在开发中。利用这个Web应用，用户可以构造层次模型，然后在Web上发布调查问卷并通知专家，专家在网上完成数据输入后，能够直接获取专家数据，从而节省大量的人力和时间。8)导出计算数据为了方便用户对数据的进一步分析或撰写报告，可以将计算结果导出为PDF、富文本、HTML、纯文本、Excel格式的文件。6. 硬件要求最 低 配 置处理器：1 GHz 32位或64位处理器RAM：1 GB存储器：175MB可用空间推 荐 配 置处理器：2.6 GHz 32位或64位处理器RAM：2 GB存储器：300MB可用空间7. 软件要求操 作 系 统Microsoft Windows XP with SP3或Microsoft Windows Vista with SP2或Microsoft Windows 7 with SP1。推荐Microsoft Windows 7 with SP1。Windows XP系统需要自行安装Microsoft .NET Framework 2.0。8.设计：图1-判断矩阵数据输入图2-判断矩阵一致性比例实时显示图3-权重计算结果