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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