AHP层次分析法如何计算权重

你用matlab求解的是正确的。权重就是计算矩阵的特征向量。刚用excel计算得到答案与楼主相同。文献给的答案也许是直接用软件求解特征向量的结果或者是文献的问题。楼主的计算答案是正确的，可放心使用。

Backdoorwin32PcClinetahp为Backdoorwin32又一变种病毒，该病毒为后门类，病毒运行后检测调试器，遍历进程查找指定的进程名称，如果存在调试器或含有指定的进程名称则病毒体退出；结束系统中的指定服务；在临时目录下衍生名称为“dlldll”（为随机数字）的文件；加载衍生的dll文件。衍生自删除批处理文件到临时目录下运行后删除病毒体和批处理自身。衍生的动态链接库文件被加载后，衍生Nskhelper2sys文件到系统目录下，并创建事件NsDlRk250，检测当前的系统时间，如果年份大于2008则退出执行；否则创建远程线程，连接网络下载病毒文件、添加大量映像劫持、修改host文件，在各个盘根目录下衍生病毒文件和autoruninf文件、在系统目录下释放其他驱动文件等 *** 作；衍生appwinprocdll到系统目录,检测标题含有指定字符串的窗口并结束其进程，被感染计算机关机后病毒程序将感染被关闭服务对应的映像文件。

清理方法：

首先选用两个查杀工具：一是Unlocker解套软件（点击下载）；二是IceSword冰刃专杀软件（点击下载）（主要用于清理注册表）。

1、安装并运行Unlocker解套软件。这个软件是右键扩充工具，安装后，它便能整合于鼠标右键的 *** 作当中，当使用者发现有某个文件或目录无法删除时，只要按下鼠标右键中的“Unlocker”，那么程序马上就会显示出是哪一些程序占用了该目录或文件，接着只要按下d出的窗口中的Unlock”就能够为你的文件解套。(因为病毒文件是寄生在其他系统文件里的,所以要把病毒解套出来才能看到它的真实面目,才便于杀掉它) Unlocker 不同于其它解锁软件的部分在于它并非强制关闭那些占用文件的程序，而是以解除文件与程序关连性的方式来解锁，因此不会像其它解锁程序一样因为强制关闭程序而造成使用者可能的数据遗失。安装运行Unlocker后,在 C:\WINDOWS\system32 下找到病毒文件（是一个DLL文件，由字母和数字组成的，卡巴斯基能查到这个病毒但删不了，可以用卡巴斯基找到这个病毒文件名），找到带病毒的文件后,右击这个文件,在下拉菜单中选择unlocker进行解锁（安装完软件后会在右键菜单上生成一个unlocker的菜单项）。解锁后可用手动删除也可用卡巴斯基删除

删除system32里带病毒的dll文件后,再进入C:\WINDOWS\system32\drivers 里找到×sys文件（×跟之前那个dll文件同名，只是扩展名不一样）用同样的方法先解锁后用手动删除。删除后记到清空回收站。然后再运行regedit打开注册表编辑器，分别在

HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\Controlset001\Services

HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\Controlset003(或002)\Services

HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services 下找到以病毒文件名命名的项并删除(这是删除病毒文件的注册项）至此,可恨的Trojan-DownloaderWin32QQHelpermo被杀掉了,重启计算机,卡巴斯基就不再报警尖叫了

但是该病毒还没彻底删除干净，还有抓子（钩子）与外界相连，一但时机成熟又从病毒网站下载该病毒运行。所以要把抓子一起干掉，这个抓子在注册表：

HKEY-LOCA-MACHINE/sysTEM/controlset001/Enum/Root/LEGACY_NUTFPV20 里（也许你机子里的病毒文件名不是这个nutfpv20,但都在Root项下），这个抓子在常规下是删除不了的，必须要借助于以下工具。

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问题描述:

如题, 小弟在作一个程序需要用到AHP方法,可是RI值都是以表格的形式给出的,而且最多的只有15个值,请问哪位高手知道它的计算公式啊,最好能简单解释一下如何计算出来的,谢谢!

解析:

RI在层次分析法中被称为随机一致性指标，计算RI的过程是：对于固定的n，随机构造正互反阵A'，（它的元素aij'(i<j)从1到9，1-1/9中随机取值，aji'为aij'的互反数，aii'=1）,然后计算A'的一致性指标CI=(lamda-n)/(n-1)。可以想到,A'是非常不一致的，它的CI相当大。如此构造相当多的A'，用它们的CI的平均值作为随机一致性指标。Satty对于不同的n(1-11)，用100-500个样本A'算出的随机一致性指标RI的数值即是我们看到的表。

一般说来n=1~11足够用了，何况15个因为根据心理学知识，我们绝大多数人能够两两互相比较的因素个数在9个以下。再多的因素就要考虑采用多层的层次分析法了。因此楼主实际编程时建议把RI的数值存在一个数组中，对于不同的n,调用相应的RI值。n超过15之后的RI值对于我们来说已经很没意义了。

1AHP和DEA的意思分别是层次分析法和数据包络分析法

2 AHP的意思是：层次分析法，是由Analytic Hierarchy Process 三个单词的首字母合成的，例：Now let's use AHP to evaluate a set of applications for cloud suitability现在让我们使用层次分析法对一组应用程序的云计算适应性进行评估。

3 DEA的意思是数据包络分析法，是由Data Envelopment AnAlysis三个单词的首字母合成的，例：Based on the analysis of several basic conceptions of the efficiency evaluation, anindex system for the efficiency evaluation on electric power industry with DEA modelwas proposed 在对效率评价的几个基本概念进行分析的基础上，提出了一套使用数据包络分析法的电力工业效率评价指标体系。

　1、建立层次结构模型。在深入分析实际问题的基础上，将有关的各个因素按照不同属性自上而下地分解成若干层次，同一层的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作用。最上层为目标层，通常只有1个因素，最下层通常为方案或对象层，中间可以有一个或几个层次，通常为准则或指标层。当准则过多时(譬如多于9个)应进一步分解出子准则层。

2、构造成对比较阵。从层次结构模型的第2层开始，对于从属于(或影响)上一层每个因素的同一层诸因素，用成对比较法和1—9比较尺度构造成对比较阵，直到最下层。

3、计算权向量并做一致性检验。对于每一个成对比较阵计算最大特征根及对应特征向量，利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。若检验通过，特征向量(归一化后)即为权向量：若不通过，需重新构造成对比较阵。

4、计算组合权向量并做组合一致性检验。计算最下层对目标的组合权向量，并根据公式做组合一致性检验，若检验通过，则可按照组合权向量表示的结果进行决策，否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比率较大的成对比较阵

将问题包含的因素分层：最高层（解决问题的目的）；中间层（实现总目标而采取的各种措施、必须考虑的准则等。也可称策略层、约束层、准则层等）；最低层（用于解决问题的各种措施、方案等）。把各种所要考虑的因素放在适当的层次内。用层次结构图清晰地表达这些因素的关系。

〔例1〕 购物模型

某一个顾客选购电视机时，对市场正在出售的四种电视机考虑了八项准则作为评估依据，建立层次分析模型如下：

〔例2〕 选拔干部模型

对三个干部候选人y1、y2 、y3，按选拔干部的五个标准：品德、才能、资历、年龄和群众关系，构成如下层次分析模型： 假设有三个干部候选人y1、y2 、y3，按选拔干部的五个标准：品德，才能，资历，年龄和群众关系，构成如下层次分析模型

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构造成对比较矩阵

比较第i 个元素与第 j 个元素相对上一层某个因素的重要性时，使用数量化的相对权重aij来描述。设共有 n 个元素参与比较，则称为成对比较矩阵。

成对比较矩阵中aij的取值可参考 Satty 的提议，按下述标度进行赋值。aij在 1-9 及其倒数中间取值。

·    aij = 1，元素i 与元素 j 对上一层次因素的重要性相同；

·    aij = 3，元素i 比元素 j 略重要；

·    aij = 5，元素i 比元素 j 重要；

·    aij = 7， 元素 i 比元素 j 重要得多；

·    aij = 9，元素i 比元素 j 的极其重要；

·    aij = 2n，n=1,2,3,4，元素 i 与 j 的重要性介于aij = 2n − 1与aij = 2n + 1之间；

·    ，n=1,2,,9， 当且仅当aji = n。

成对比较矩阵的特点：。（备注：当i=j时候，aij = 1）

对例2， 选拔干部考虑5个条件：品德x1，才能x2，资历x3，年龄x4，群众关系x5。某决策人用成对比较法，得到成对比较阵如下：

a14 = 5 表示品德与年龄重要性之比为5，即决策人认为品德比年龄重要。

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作一致性检验

从理论上分析得到：如果A是完全一致的成对比较矩阵，应该有

但实际上在构造成对比较矩阵时要求满足上述众多等式是不可能的。因此退而要求成对比较矩阵有一定的一致性，即可以允许成对比较矩阵存在一定程度的不一致性。

由分析可知，对完全一致的成对比较矩阵，其绝对值最大的特征值等于该矩阵的维数。对成对比较矩阵 的一致性要求，转化为要求： 的绝对值最大的特征值和该矩阵的维数相差不大。

检验成对比较矩阵A一致性的步骤如下：

·    计算衡量一个成对比较矩阵A （n>1 阶方阵）不一致程度的指标CI：

RI是这样得到的:对于固定的n,随机构造成对比较阵A,其中aij是从1,2,…,9,1/2,1/3,…,1/9中随机抽取的 这样的A是不一致的, 取充分大的子样得到A的最大特征值的平均值

n

1

2

3

4

5

6

7

8

9

RI

0

0

058

090

112

124

132

141

145

注解:

·    从有关资料查出检验成对比较矩阵A 一致性的标准RI：RI称为平均随机一致性指标，它只与矩阵阶数n 有关。

·    按下面公式计算成对比较阵A 的随机一致性比率 CR：

。

·    判断方法如下： 当CR<01时，判定成对比较阵A 具有满意的一致性，或其不一致程度是可以接受的；否则就调整成对比较矩阵 A，直到达到满意的一致性为止。

例如对例2 的矩阵

计算得到,查得RI=112，

这说明A 不是一致阵，但 A 具有满意的一致性，A的不一致程度是可接受的。

此时A的最大特征值对应的特征向量为U=(-08409,-04658,-00951,-01733,-01920)。 这个向量也是问题所需要的。通常要将该向量标准化：使得它的各分量都大于零，各分量之和等于1。该特征向量标准化后变成U = (0475,0263,0051,0103,0126)Z。经过标准化后这个向量称为权向量。这里它反映了决策者选拔干部时，视品德条件最重要，其次是才能，再次是群众关系，年龄因素，最后才是资历。各因素的相对重要性由权向量U的各分量所确定。

求A的特征值的方法，可以用 MATLAB 语句求A的特征值:〔Y,D〕=eig（A），D为成对比较阵 的特征值，Y的列为相应特征向量。

在实践中，可采用下述方法计算对成对比较阵A = (aij)的最大特征值λmax(A)和相应特征向量的近似值。

定义

，

可以近似地看作A的对应于最大特征值的特征向量。

计算

可以近似看作A的最大特征值。实践中可以由λ来判断矩阵A的一致性。

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层次总排序及决策

现在来完整地解决例2 的问题，要从三个候选人y1,y2,y3中选一个总体上最适合上述五个条件的候选人。对此，对三个候选人y = y1,y2,y3分别比较他们的品德(x1)，才能(x2)，资历(x3)，年龄(x4)，群众关系(x5)。

先成对比较三个候选人的品德，得成对比较阵

经计算，B1的权向量

ωx1(Y) =

(0082,0244,0674)z

故B1的不一致程度可接受。ωx1(Y)可以直观地视为各候选人在品德方面的得分。

类似地，分别比较三个候选人的才能，资历，年龄，群众关系得成对比较阵

通过计算知，相应的权向量为

它们可分别视为各候选人的才能分，资历分，年龄分和群众关系分。经检验知B2,B3,B4,B5的不一致程度均可接受。

最后计算各候选人的总得分。y1的总得分

从计算公式可知，y1的总得分ω(y1)实际上是y1各条件得分ωx1(y1),ωx2(y1),,ωx5(y1),的加权平均, 权就是各条件的重要性。同理可得y2,Y3 的得分为

ωz(y2) =

0243,ωz(y3) = 0452

0457

0263

0051

0103

0126

总得分

Y1

0082

0606

0429

0636

0167

0305

Y2

0244

0265

0429

0185

0167

0243

Y3

0674

0129

0143

0179

0667

0452

即排名:Y3 > Y1> Y2

比较后可得：候选人y3是第一干部人选。

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层次分析法的用途举例

例如，某人准备选购一台电冰箱，他对市场上的6种不同类型的电冰箱进行了解后，在决定买那一款式时，往往不是直接拿电冰箱整体进行比较，因为存在许多不可比的因素，而是选取一些中间指标进行考察。例如电冰箱的容量、制冷级别、价格、型号、耗电量、外界信誉、售后服务等。然后再考虑各种型号冰箱在上述各中间标准下的优劣排序。借助这种排序，最终作出选购决策。在决策时，由于6种电冰箱对于每个中间标准的优劣排序一般是不一致的，因此，决策者首先要对这7个标准的重要度作一个估计，给出一种排序，然后把6种冰箱分别对每一个标准的排序权重找出来，最后把这些信息数据综合，得到针对总目标即购买电冰箱的排序权重。有了这个权重向量，决策就很容易了。

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层次分析法应用的程序

运用AHP法进行决策时，需要经历以下4个步骤：

1、建立系统的递阶层次结构；

2、构造两两比较判断矩阵；（正互反矩阵）

3、针对某一个标准，计算各备选元素的权重；

4、计算当前一层元素关于总目标的排序权重。

5、进行一致性检验。

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应用层次分析法的注意事项

如果所选的要素不合理，其含义混淆不清，或要素间的关系不正确，都会降低AHP法的结果质量，甚至导致AHP法决策失败。

为保证递阶层次结构的合理性，需把握以下原则：

1、分解简化问题时把握主要因素，不漏不多；

2、注意相比较元素之间的强度关系，相差太悬殊的要素不能在同一层次比较。

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层次分析法应用实例

1、建立递阶层次结构；

2、构造两两比较判断矩阵；（正互反矩阵）

对各指标之间进行两两对比之后，然后按9分位比率排定各评价指标的相对优劣顺序，依次构造出评价指标的判断矩阵。

3、针对某一个标准，计算各备选元素的权重；

关于判断矩阵权重计算的方法有两种，即几何平均法（根法）和规范列平均法（和法）。

（1）几何平均法（根法）

计算判断矩阵A各行各个元素mi的乘积；

计算mi的n次方根；

对向量进行归一化处理；

该向量即为所求权重向量。

（2）规范列平均法（和法）

计算判断矩阵A各行各个元素mi的和；

将A的各行元素的和进行归一化；

该向量即为所求权重向量。

计算矩阵A的最大特征值max

对于任意的i=1,2,…,n,式中为向量AW的第i个元素

（4）一致性检验

构造好判断矩阵后，需要根据判断矩阵计算针对某一准则层各元素的相对权重，并进行一致性检验。虽然在构造判断矩阵A时并不要求判断具有一致性，但判断偏离一致性过大也是不允许的。因此需要对判断矩阵A进行一致性检验。

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