模糊层次分析法在Partnering项目管理模式中的应用.docx

模糊层次分析法在Partnering项目管理模式中的应用【摘要】文章阐述了模糊层次分析法的基本操作内容，以Partnering主要机制为研究对象，根据影响Partnering管理模式的要因的调查结果以层次分析法的视角来构造判断矩阵，计算矩阵特征向量，以确定各运行机制的重要性权重，把权重所反映出的影响因素的重要性作为分析要点，对Partnering管理模式的发展提出建设性见解。【关键词】层次分析法；Partnering管理模式；权重1.模糊层次分析法的定义模糊层次分析法一种能够提高对象的可比性与客观性并且集定性和准确的数学计算分析于一身的分析决策方法--层次分析法，该方法以问题的实质目标为依据，将研究问题分解，形成不同的组成分子之后，按照组成分子之间的相互影响因素重组，从而把研究问题变得合理化、层次化。该方法能够有效地将定性问题进行量化，能够非常有效的解决涉及多个变化因素的系统优化问题。但是由于客观因素的复杂性和主体的主观认识木模糊性的存在，如何使AHP方法在具体的应用过程中能够更客观、更准确地反映所研究的问题，成为了一个很受瞩目的课题。2.模糊层次分析法的操作程序2.1递阶层次结构的建立在对实际问题进行深入的研究之后，找出研究对象的关联因素，最原始的递阶层次结构模型就可以建立起来。我们以一个房地产递阶模型建立为例来看，假设建立量化模型的目的是为求取房地产价格因素对其价格的影响权重，故其层次结构的最高层即目标层应设定为房地产价格影响因素定量化。目标层的下一层次为影响因素层，通过前面的分析，影响房地产价格的主要因素有三个，即房地产的供给因素、房地产的需求因素、房地产的开发行为因素构成了因素层。层次结构的第三层次为指标层，指标层按照房地产价格的形成规律、逻辑关系、调控目标对因素层进行细化。不同的调控方向，决定不同的影响因素构成指标。这个模型的建立的目的是稳定房价，寄希望于指标的变动使其因素层向稳定房价方向发展，即增加供给、抑制需求、稳定价格。通过对专家学者，房地产业内人士（含房地产开发商、经纪公司、政府主管部门）及房地产的消费者进行调查，综合分析后确定指标层。房地产供给因素三指标为：开发土地供应量、建筑容积率、套型面积指标；需求因素三指标为：限制外资炒作、控制投资性需求、减少被动需求；规范开发行为因素指标为：规范土地取得行为、控制超额利润。因此，典型的层次结构模型如图示1所示。2.2根据分析对象构造相应的判断矩阵在确定各层次因素之间的权重时，如果只是定性的进行分析，则不具有说服力，不易为人们所接受。因而，一致矩阵法就表现出了其实用性，即：（1）不把所有因素放在一起比较，而是两两交替比较；（2）采取的是相对尺度，以减少性质不相同的各个因素之间的差异性。对重要性等级相同的组成分子进行交替比较，建立判断矩阵，该矩阵中数值反映了人组成分子的重要性程度。这里采用萨蒂标度法引入合适的标度值，以1-9以及倒数的标度方法，由专家做出判断，写成判断矩阵，见表1所示。2.3计算矩阵特征向量作为权重在实际的工程计算中，经常会遇到求n阶方阵A的特征值（Eigenvalue）与特征向量（Eigenvector）的问题。对于一个方阵A，如果数值λ使方程组：Ax=λx即（A-λIn）x=0有非零解向量（SolutionVector）x，则称λ为方阵A的特征值，而非零向量x为特征值λ所对应的特征向量，其中In为n阶单位矩阵。由于根据定义直接求矩阵特征值的过程比较复杂，因此在实际计算中，往往采取一些数值方法。本章主要介绍求一般方阵绝对值最大的特征值的乘幂（Power）法、求对称方阵特征值的雅可比法和单侧旋转法以及求一般矩阵全部特征值的QR方法。运用运筹学中计算特征根的方法法计算判断矩阵A的特征根，从而得到在对应影响因素下各因素的相对权重，整理出权重向量。式中的就是A的最大特征根。由此可求出及相应的特征向量W。所对应的特征向量W归一化后得出排序权向量。2.4单一准备下权重的一致性检验该检验要求判断矩阵应满足一致性检验要求。一致性检验的步骤如下：首先计算一致性反应当量，得出的值越大，表明判断矩阵距离完全一致性越远；的值越接近于零，表明判断矩阵越接近于完全一致性。下面给出了1-15阶正反矩阵计算1000次得到的检验结果，见表2。2.5合成权重的排序以计算出的各层因素对目标的合成权重为排序标准，并进行排序。每层因素都应该分别计算出其相对于上一层某一因素的权重向量，在完成一致性检验之后进行综合，从上到下的计算合成权重，将单一权重合成，并逐一进行一致性检验。合成权重的计算实质就是将有支配关系的各个因素的权重进行一个连乘运算，既而可得出对决策目标的权重排序。对合成权重的排序也就决定了Partnering各机制的重要性排序，这一步骤是最实质性的，直接决定了该方法研究的最终成果。3.