基于ANP的用户可用性需求主观重要度分析
3.2.1.1ANP网络层次分析法
加工中心用户可用性的需求指标存在多重性,且有一定的关联,为解决多重关联指标 给分析造成的困难,本文引入网络层次分析法(Analytic Network Process, ANP),借助用户 可用性需求对第三方的影响来判断其相关性。ANP是1996年美国的萨蒂教授提出来的一 种分析方法[1()3],是在AHP (Analytic Hierarchy Process)基础上考虑了元素之间相关性而 形成的一种新方法。AHP法把要分析的系统分为几个层次,层次之间存在支配和影响关系, 同层元素间相互独立[1()4]。该方法尽管提供了一个简单实用的方法,但对同层元素关系的省 略化处理方法却忽视了它们之间的相关性。
作为一种决策过程和对AHP的有益补充,ANP因其优秀的问题分析能力,在各个行 业,尤其是社会管理行业得到广泛的应用[1()5]。在这种分析方法中,每个层次的各个元素的 关系是由方法使用人的主观判断来确定,同时用一个定量化的数值将各个元素之间影响作 用的重要性表示出来。所以这种方法既能体现决策者的主观判断又能准确的剖析出每个层 次的各个元素的相互关系,表现了层次内诸元素之间的复杂性和相关性[1°6]。因此,ANP 能使用定量的方法,在满足决策者的主观要求的情况下,对系统进行策略分析。
ANP分析按以下思路开展:
1) 对目标进行分析,分析元素之间的依存关系。
2) 将元素分门别类,建立相应的模型。通过分为两层:一层是目标层,是决策准 则,且至少有一个。另一层是网络层,其中涵盖了一切元素,并由控制层来支配,元素间 可以存在依赖关系。下图是ANP的层次结构图。图中的箭头是对相互之间的影响进行判 断。
3) 对每层中的影响元素进行比较,建立判断矩阵,对未加权矩阵和加权矩阵进行 计算,进而得到一个稳定的超级极限矩阵,在矩阵中一个元素只对应于一个数值,也就是 权值。
除此以外,因为ANP模型呈网状结构,所以最后的超级矩阵计算非常复杂,如果使 用传统的手工计算方法,计算量很大,若不通过计算机软件辅助计算,难以把ANP模型 应用于决策分析[11()]。因此,本文引入Super Decision软件(SD)进行计算。
-indent: 24px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 1; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; font-family: 宋体; vertical-align: super; background-color: rgb(255, 255, 255);">[81]进行了进一步修 正。12位分别来自企业与高校的有关专家对初始需求体系进行了严格评定,提出了修改意 见。在认真听取专家及用户意见的基础上,本项研究对初始可用性需求体系进行了修改、 筛选和优化,并将修改结果再次反馈给以上专家,并根据专家建议进行了第二次修改,最 终得到修正后的CNC加工中心可用性需求指标体系。
本文采摘自“基于QFD的加工中心可用性保障技术研究”,因为编辑困难导致有些函数、表格、图片、内容无法显示,有需要者可以在网络中查找相关文章!
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