摘 要：通过检阅大量文献对AHP方法与多目标决策方法结合应用进行研究，包括AHP和模糊数、AHP和TOPSIS、AHP和DEA。对这几种应用进行研究，分析AHP在应用中主要发挥的作用，体现出怎样的优势，并对未来使用AHP方法提出建议。
关键词：AHP；多目标决策；权重
中图分类号：TB 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.25.086
1 层次分析法
层次分析法最早由Saaty T.L提出，是一种将定性与定量分析方法相结合的多目标决策分析方法。该方法的主要思想是通过将复杂问题分解为若干层次，对两两指标之间的重要程度做比较判断，建立判断矩阵，通过计算判断矩阵的最大特征值和特征向量得出不同方案重要性程度的权重，为最佳方案选择提供依据。层次分析法将多个目标构建到层次结构中，评估目标相对重要性，对每一个可选方案进行比较并确定最终排序。层次分析法总目标展示了对最佳决策的评估，建立一系列评判尺度。输入可为价格、重量、时间等可测量数据，也可包括满意度、偏好等主观意见。AHP目前应用于多种行业，包括政治、经济、社会等问题。例如在公共部门的政治环境下，对公共交通路线、公共服务分配等方面的未来运行效果进行预测。Carlos等人就利用AHP进行社会投资决策。Agarwal等人基于68篇研究文献和8篇综述文献发现，各种多目标决策方法文章分布如下：DEA、数学规划、AHP、案例分析、模糊集理论、ANP分别占30%、17%、15%、11%、10%和5%，可以看出AHP在研究中占较重比例。随着对AHP研究的深入，研究者也发现AHP的不足。Viveros等人认为AHP只适用于静态环境。Parvaneh则认为AHP不能对决策进行优化，所以在应用AHP之后又使用了线性规划技术。目前单独应用AHP方法进行研究，被认为是不充分的，所以研究者们基于AHP方法又融入其他方法。如将模糊数、QFD、数据包络、TOPSIS等方法和AHP一起应用进行研究。
2 模糊层次分析法
为解决决策问题的不确定性，并消除AHP缺点，经常在AHP方法中增加模糊数。第一个引入FAHP方法的是Van laarhoven和Pedrycz，论述了FAHP方法的可行性。Yadav等人在FAHP中应用TNF将语言变量转换为模糊数，构造目标矩阵进行比较，为印度一家汽车制造企业构造最佳供应商选择模型，认为质量和成本为汽车制造业中最重要的两个目标。Yu等人基于成本最小和原材料质量最优原则，研究精益采购下的模糊多目标供应商选择，认为决策者更喜欢效率高的交货计划，而不是以成本和质量为优势的供应商。Chiouy等人认为随着供应链中企业社会责任意识兴起，与环境和社会相关的各种标准和行为准则纳入评估供应商。因此使用FAHP方法为台湾的一家电子企业选择具有可持续发展能力的供应商，并对各目标偏好进行排序和评估。有土耳其学者应用模糊VIKOR和AHP方法对土耳其本土的三类银行的绩效水平进行评估，并选出最受欢迎的银行和提出改进意见。有的印度学者应用AHP方法在评估零售业服务，认为影响印度零售业服务的最大因子是个人互动，最不重视问题的解决方案，然后提出提升服务质量的方法。
从以上文献可以看出FAHP一开始应用在制造业中，通常使用AHP对多个目标构造层次结构，利用模糊数构建目标矩阵进行比较，最后进行评估或排序选择最佳供应商。之后的研究人员将FAHP应用在服务业，如银行和零售业，得出可信结果，并提出改进意见。模糊数的应用考虑到定性和定量因素，使决策结果更可信。
3 AHP和TOPSIS
TOPSIS是C.L.Hwang和K.Yoon在1981年首次提出的，TOPSIS根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序，在现有对象中进行相对优劣的评价。这种方法基于这样的概念：可选方案与理想解具有最短距离，而与负理想解距离最远。此外对于选址问题需要考虑多种可选方案和目标，并需要在相互冲突的有形和无形因素之间做出妥协。应用模糊TOPSIS和AHP考虑到定性和定量因素，使解决这一问题更有效果。Yavuz等人在国防问题上应用AHP和TOPSIS，帮助国防从业者在一个模糊环境下选择最适合的武器。使用AHP确定问题结构并确定各目标权重， 应用TOPSIS来获得最终排名，选择出最合适的武器。Kumar和Singh将模糊AHP和TOPSIS方法结合对供应链中第三方物流进行评估，发现物流成本和服务质量是衡量第三方物流优劣的最重要标准。Gangurde和Akarte认为多属性决策根据当前或以后的绩效来评估待选方案，却没考虑以前的绩效。因此通过AHP和TOPSIS与直觉模糊集和间接直觉模糊集联合用于多属性决策问题中，研究以消费者偏好为导向的产品设计。有学者应用模糊AHP和TOPSIS构建了一個模糊系统来评估企业的可持续性，首次使用模糊集对企业的可持续发展业务影响因子计算。
从以上文献可以看出AHP和TOPSIS多应用于评估影响因子，选出影响最大因子作为参考。同时得出模糊集在决策过程中依然很重要，无论是模糊AHP还是模糊TOPSIS都需要利用模糊数将语言变量转化为数值再进行计算。这两种方法联合除了在经济管理类问题上应用，在一些社会问题上也应用广泛，如解决国防问题、研究两个国家之间的冲突等。
4 AHP和DEA
DEA数据包络由运筹学家A.Charnes，W.W.Cooper和E.Rhodes在1978年首次提出，并构建了第一个模型命名为CCR模型。之后研究者们又开发了BCC、CCW、CCWH模型。Rajesh和Veni等人认为在高度竞争和相互关联的制造环境中考虑有形和无形目标，选择供应商是一个复杂的问题。使用AHP构造备选方案矩阵，用DEA生成所需权重进行比较。Xu利用B2C电子商务综合方法来选择物流模式，通过AHP来确定DEA中输入输出变量，之后设计一个有关案例来验证有效性。Kumar使用AHP、DEA和GP三种方法的整合，开发了一个决策支持系统来处理外包问题。首先该系统基于AHP来决定是否外包，基于DEA过程找到最高效的来源，最后应用AHP-PGP识别对于给定外包商的最佳来源。有的学者集成DEA和AHP来评估决策单元（DMU）的性能。考虑在数据层次结构下的输入和输出的两组权重，根据输入和输出优先权重相对接近程度来评估DMU性能，通过评估中国钢铁业的八家上市公司的财务绩效来证明有效性。
DEA是績效评估的有效方法之一，但是基础DEA模型不对总体排名，只得出高效或低效两组答案。而与AHP方法联合应用，就可以对结果进行排名。在AHP/DEA模型中，一般由两个阶段来组成，首先通过AHP来分析定性因素产生权重，然后应用DEA对权重进行定量分析来评估。最后对备选方案进行排序，选出最优方案。
5 结论
AHP方法其本质是将问题结构化，把定量和定性因素结合，所以灵活性较强且适用于各种决策问题。其优点主要是思路简单明了，将决策者思路过程条理化、数量化、便于计算。所需定量化数据较少，对问题的本质和涉及因素以及内在关系分析比较透彻。其缺点主要为，在实际运用中受到专家组规模大小以及专家组成员学术背景差异的影响。定量数据可能较少，定性成分较多，评判结果主观性太强。所以近几年我们可以发现在社会科学领域单独使用AHP方法进行的研究较多，而在管理科学领域中仅用AHP方法进行研究略显不足。研究者应用AHP不仅只与多目标决策方法一起应用，还可以与信息技术、工程技术等多种方法联合应用。AHP与多目标方法结合应用时，其主要将问题结构化，构造主要目标和次要目标的层次结构，再求出不同目标的权重。将得出的权重带入其他方法进行优化获得最终决策。而AHP与其他方法结合使用时，通常是对已求出的权重进行排序，获得最终结果。
参考文献
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