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word利用层次分析法解决优质男的择偶问题本文研究的是从四个优质男中挑出一位当男朋友。首先，理解了四位男生的根本资料。其次，进展综合量化评价，主要运用的方法是层次分析法和模糊综合评价。最后，依据所得权重大小对优质男排序。我们对优质男进展了横向和纵向分析。依据优质男评分根本原如此。首先，在研究优质男的根底上，对优质男惊醒了横向比拟，幷按照优良中差四个等级做出评价。其次，采取纵向分析的方法，找到优质男的优点与不足，写出每个优质男的评语。最后，结合横向和纵向分析对优质男的综合评价。一、问题的重述一个好的男人和一个坏的男人，给女生带来的影响是非常大的。幸福，可以说是选另一个的时候就决定了。婚姻是人生大事。女性如何正确选择适合自己的对象？在此，我们向女生们提出一些关于优质男择偶的指导意见。二、问题的分析：对于这类问题，普遍可以利用层次分析法AHP对所有方案进展优先排 序。本问题首先分析在因素间的联系与结构，并把这种结构划分为三层即可，即目标层，准如此层，方案层。把各层间诸要素的联系用线表示出来，接着是同层因素之间对上层因素重要性进展评价，并利用“两两比拟法建立比拟矩阵，求的权系数，再进展一致性检验，如通过，如此求得的权重系数可以被承受，否如此，应重新评判。再进展单层权重评判的根底上，再进展层次间重要性组合权重系数的计算。 最后求出各个方案所占的权重，即可确定优质男的优先顺序。三、模型假设：1、假设四个因素中，家庭包括了家庭背景，经济条件等其他综合因素。2假设女生们所考察的因素除了毕业学校、性格、外貌、家庭，不考虑其他因素。3、假设女生们在构建成比照矩阵的观点一致。4、假设以备选A,B,C和D为例分析作为参考。四、模型的建立和求解：STEP 1：建立层次分析结构模型选优质男主要层次如下所示： 目标层：优质男准如此层：毕业学校 性格 外貌 家庭 方案层：A B C D 该问题十清楚确，三个层次的要素也十清楚显。首先将有关因素按照不同的属性从上到下分为三个层次，分别为目标层、中间层和方案层。最上层为目标层：最终要选的优质男；中间层为准如此层：毕业学校 性格 外貌 家庭；最下层为方案层：A B C D。其中，这三个层次相互影响，上层受下层影响，而层各因素根本上相对独立，将这三个层次用图表示即为：STEP 2：构造成比照拟阵在构造成比照矩阵之前，引入一个评价指标，即由女性们评价毕业学校，性格、外貌、家庭等四个指标对于择偶决定的影响大小，采用1-9级相对重要性作为尺度的方法。其详细容如下所示： 1 2 3 4 5 6 7 8 9Ci/Cj的重要性 一样 稍强 强 明显强 绝对强在网络上通过对以上四个备选四个条件评价指标的实际情况的调查，得到下面几个表格。其中，表格1是对四种指标之间的相对重要性进展比拟，表格2到表格5如此是针对于每种具体的指标，根据四个备选在该指标上的优劣进展比拟，最终得出以下的比照矩阵：毕业学校性格外貌家庭毕业学校11/61/51/8性格6111/2外貌5111/2家庭8221 表格1 表格2毕业学校ABCDA1379B1/3137C1/71/313D1/91/71/31 表格3、性格ABCDA1359B1/3125C1/51/213 D1/91/51/31 表格4、外表ABCDA11/21/31/5B211/21/3C3211/2D5321 表格5、家庭ABCDA11/31/51/9B311/21/5C5211/3D9531STEP 3：计算权向量并作一致性检验借助数学软件Matlab对每一个成比照矩阵计算最大特征根和特征向量，并作一致性检验，假如通过，如此可认为成比照矩阵的不一致程度在容许围之，可用其特征向量作为权向量。否如此如此应该重新构造成比照矩阵。在这里引入计算公式与随机一致性指标：1、定义一致性指标；CI=l-n/n-1CI 越大，不一致越严重2、随机一致性指标RI： 表格6、随机一致性指标RIN1234567891011RI003、定义一致性比率 CR = CI/RI当CRACB,故最后我们的选择会是备选D. 五、模型的推广层次分析把研究对象作为一个系统，按照分解、比拟判断、综合的思维方式进展决策。把量和定性的方法结合起来，能处理许多传统的最优化技术无法着手的实际问题，应用围很广。具有中等文化程度以上的人即可了解层次分析的根本原理和掌握它的根本步骤，计算也非常简便。但也有它的局限性，可以用粗略、主观等词来概括，第一，它只能从原有的方案中选优，不能生成新方案；第二，它的比拟判断直到结果都是粗糙的；第三，人主观因素的作用很大，当然，采取专家群体判断的方法是克制这个缺点的一种途径。 六、附录Matlab的代码A=1,1/6,1/5,1/8;6,1,1,1/2;5,1,1,1/2;8,2,2,1; x,y=eig(A); maxy,m=find(y=max(max(y); w=x(:,m)/sum(x(:,m)w = b=1,1/6,1/5,1/8;6,1,1,1/2;5,1,1,1/2;8,2,2,1; v,d=eig(b); r=abs(sum(d); n=find(r=max(r); max_d_b=d(n,n)max_d_b = max_v_b=v(:,n)max_v_b = A=1,3,7,9;1/3,1,3,7;1/7,1/3,1,3;1/9,1/7,1/3,1; x,y=eig(A); maxy,m=find(y=max(max(y); w=x(:,m)/sum(x(:,m)w = b=1,3,7,9;1/3,1,3,7;1/7,1/3,1,3;1/9,1/7,1/3,1; v,d=eig(b); n=find(r=max(r); r=abs(sum(d); max_d_b=d(n,n)max_d_b = max_v_b=v(:,n)max_v_b = A=1,3,5,9;1/3,1,2,5;1/5,1/2,1,3;1/9,1/5,1/3,1; x,y=eig(A); maxy,m=find(y=max(max(y); w=x(:,m)/sum(x(:,m)w = b=1,3,5,9;1/3,1,2,5;1/5,1/2,1,3;1/9,1/5,1/3,1; v,d=eig(b); n=find(r=max(r); r=abs(sum(d); max_d_b=d(n,n)max_d_b = max_v_b=v(:,n)max_v_b =A=1,1/2,1/3,1/5;2,1,1/2,1/3;3,2,1,1/2;5,3,2,1; x,y=eig(A); maxy,m=find(y=max(max(y); w=x(:,m)/sum(x(:,m)w = b=1,1/2,1/3,1/5;2,1,1/2,1/3;3,2,1,1/2;5,3,2,1; v,d=eig(b); r=abs(sum(d); n=find(r=max(r); max_d_b=d(n,n)max_d_b = max_v_b=v(:,n)max_v_b =A=1,1/3,1/5,1/9;3,1,1/2,1/5;5,2,1,1/3;9,5,3,1; x,y=eig(A); maxy,m=find(y=max(max(y); w=x(:,m)/sum(x(:,m)w = b=1,1/3,1/5,1/9;3,1,1/2,1/5;5,2,1,1/3;9,5,3,1; v,d=eig(b); r=abs(sum(d); n=find(r=max(r); max_d_b=d(n,n)max_d_b = max_v_b=v(:,n)max_v_b =14 / 14
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