B.24 层次分析法
B.24.1 概述
在进行社会、经济以及科学领域问题的系统分析中，常常面临由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。层次分析法(Analytic Hierarchy Process，简称AHP)为这类问题的决策和排序提供了一种新的、简洁而实用的建模方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。
B.24.2 用途
层次分析法以其系统性、灵活性、实用性等特点特别适合于多目标、多层次、多因素的复杂系统的决策，在目标因素结构复杂且缺乏必要数据的情况下使用更为方便，同时它也被广泛应用于社会、经济、科技、规划等很多领域的评价、决策、预测、规划等。
B.24.3 输入
对任意两因素的相对重要性进行比较判断，给予量化。为保证输入的比较值真实可信,通常可以用德尔菲法、头脑风暴法等进行操作。
B.24.4 过程
运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行：
l 建立递阶层次结构模型；
l 构造出各层次中的所有判断矩阵；
l 层次单排序及一致性检验；
l 层次总排序及一致性检验。
其中后二个步骤在整个过程中需要逐层地进行。
B.24.5 输出
各种方案相对于总目标的重要排序。
B.24.6 优点及局限
AHP法较好地体现了系统工程学定性与定量分析相结合的思想。在决策过程中，决策者直接参与决策，决策者的定性思维过程被数学化、模型化，而且还有助于保持思维过程的一致性。
层次分析法的局限性，主要表现在：
l 很大程度上依赖于人们的经验，主观因素的影响很大，它至多只能排除思维过程中的严重非一致性，却无法排除决策者个人可能存在的严重片面性；
比较、判断过程较为粗糙，不能用于精度要求较高的决策问题。
