lingo实现层次分析法

层次分析法是一种常用的决策分析方法，它通过将决策问题分解成若干个层次，确定各层次之间的因果关系和权重，最终得出最优方案。lingo可以通过以下步骤实现层次分析法：

1. 确定层次结构：将决策问题划分成若干个层次，每个层次包含若干个决策因素。

2. 建立判断矩阵：对于每个层次的决策因素，建立一个判断矩阵，矩阵中每个元素表示两个决策因素之间的相对重要性，评价标准可以是1-9的数字，其中1表示两个因素同等重要，9表示一个因素比另一个因素重要程度极高。

3. 计算权重：根据判断矩阵中的数字，计算出每个因素的权重，权重的计算可以通过lingo的线性规划函数实现。

4. 综合评价：综合各个层次中的决策因素权重，得出最终的决策方案。

通过lingo实现层次分析法可以有效提高决策的科学性和准确性，帮助决策者更加客观地评价各个决策因素的重要性，从而得出最优的决策方案。

相关问题

层次分析法分析大学生就业质量lingo

对于大学生就业质量的层次分析法，可以分为以下几个层次：

1. 就业率、就业稳定性、就业满意度、职业发展、薪资水平等因素，作为大学生就业质量的一级指标。

2. 对于每个一级指标，可以细分为更具体的二级指标，例如：就业率可以细分为毕业生就业率、高薪就业率等。

3. 对于每个二级指标，可以建立判断矩阵，评价各个指标之间的相对重要性。

4. 根据计算出的权重，综合各个指标的权重，得出最终的大学生就业质量评价。

下面是一个lingo的例子，用于计算大学生就业质量的层次分析法：

max = 0;
model:
! objective function
maximize z: 0;
! 一级指标
job_quality:
    ! 二级指标
    job_rate:
        ! 三级指标
        grad_job_rate = 1;
        high_salary_rate = 3;
    stability:
        stability_rate = 5;
    satisfaction:
        satisfaction_rate = 2;
    career_dev:
        promotion_rate = 4;
        training_rate = 6;
    salary:
        avg_salary = 7;
! constraints
grad_job_rate + high_salary_rate = 1;
stability_rate + satisfaction_rate = 1;
promotion_rate + training_rate = 1;
avg_salary = 1;
! 判断矩阵
grad_job_rate / high_salary_rate = 5;
stability_rate / satisfaction_rate = 2;
promotion_rate / training_rate = 3;
avg_salary = 1;
! 计算权重
grad_job_weight = grad_job_rate / (grad_job_rate + high_salary_rate + stability_rate + satisfaction_rate + promotion_rate + training_rate + avg_salary);
high_salary_weight = high_salary_rate / (grad_job_rate + high_salary_rate + stability_rate + satisfaction_rate + promotion_rate + training_rate + avg_salary);
stability_weight = stability_rate / (grad_job_rate + high_salary_rate + stability_rate + satisfaction_rate + promotion_rate + training_rate + avg_salary);
satisfaction_weight = satisfaction_rate / (grad_job_rate + high_salary_rate + stability_rate + satisfaction_rate + promotion_rate + training_rate + avg_salary);
promotion_weight = promotion_rate / (grad_job_rate + high_salary_rate + stability_rate + satisfaction_rate + promotion_rate + training_rate + avg_salary);
training_weight = training_rate / (grad_job_rate + high_salary_rate + stability_rate + satisfaction_rate + promotion_rate + training_rate + avg_salary);
avg_salary_weight = avg_salary / (grad_job_rate + high_salary_rate + stability_rate + satisfaction_rate + promotion_rate + training_rate + avg_salary);
! 综合计算
z = grad_job_weight * grad_job_rate + high_salary_weight * high_salary_rate + stability_weight * stability_rate + satisfaction_weight * satisfaction_rate + promotion_weight * promotion_rate + training_weight * training_rate + avg_salary_weight * avg_salary;

通过以上的lingo代码，可以计算出不同指标之间的相对权重和最终的大学生就业质量评价得分。