chuc1803@gmail.com, bis.net.vn

Bạn Đang Xem: Phương pháp phân tích thứ bậc AHP – BIS

1. 1.Sơ lược về AHP

Phương pháp phân tích thứ bậc AHP (Analytic Hierarchy Process – AHP) là một trong những phương pháp ra quyết định đa tham gia (Multiple Criteria decision Making) được đề xuất bởi Thomas L. Saaty (1980), một nhà toán học người gốc Irắc. AHP là một phương pháp định lượng, dùng để làm thẩm định và đánh giá các phương án và chọn một phương án thỏa mãn các tiêu chí cho trước. Thay vì yêu cầu một khối lượng tài liệu lớn, AHP sử dụng ý kiến Chuyên Viên và không cần quá nhiều tài liệu để phân tích. Phương pháp AHP với 3 bước chính, đó là phân tích, thẩm định và đánh giá và tổng hợp. AHP trả lời các vướng mắc “Nên chọn phương án nào?” hay “Phương án nào tốt nhất?”.

Các bước thực hiện phân tích AHP

Bước #1. Xây dựng cấu trúc thứ bậc của bài toán: Xác định mục tiêu (Goal), các tiêu chí thẩm định và đánh giá (Criteria) và các phương án lựa chọn (Alternative)

Bước #2. Tính toán trọng số của từng tiêu chí (criteria)

o Xây dựng ma trận so sánh cặp cho từng tiêu chí

o Tính trọng số cho từng tiêu chí

o Kiểm tra tỷ số nhất quán CR (Consistency Ratio: CRvàlt;10%)

Bước #3. Tính mức độ ưu tiên cho từng phương án và chọn phương án tốt nhất

2. Minh họa về AHP

Trong ví dụ này minh họa phân tích AHP để thẩm định và đánh giá trọng số các tiêu chí lựa chọn mua Smartphone.

Xem Thêm : Truyền trắng da và tất cả những điều bạn nên biết

Xây dựng cấu trúc thứ bậc của bài toán:

Xác định mục tiêu (Goal): Mua Smartphone phù thống nhất

Các tiêu chí thẩm định và đánh giá (Criteria): Có 4 tiêu chí là Giá (Price), Bộ nhớ (Storage), Camera, và Cảm nhận (Look)

Các phương án lựa chọn (Alternative): Có 3 phương án lựa chọn Mobile1, Mobile2, Mobile3

Xây dựng ma trận so sánh cặp cho từng tiêu chí (Pair- wise Comparison Matrix)

Dựa vào ý kiến của Chuyên Viên so sánh, thẩm định và đánh giá mức độ quan trọng giữa các tiêu chí theo từng cặptheo thang điểm thẩm định và đánh giá của T.Saaty:

Giả sử có kết quả ma trận so sánh cặp như sau: Lưu ý ma trận này đường chéo có mức giá trị là một trong những vì tiêu chí so sánh với chính nó (có mức độ quan trọng như nhau). Giá trị ở hàng 1 cột 2 là 5 có tức thị tiêu chí về giá có mức độ quan trọng gấp 5 lần tiêu chí về bộ nhớ, và như vậy thì giá trị ở hàng 2 cột một là 1/5 (bộ nhớ ít quan trọng hơn giá 5 lần).

Từ ma trận trên thêm hàng Sum để tính tổng theo cột như phía dưới:

Chuẩn hóa ma trận so sánh cặp bằng phương pháp lấy giá trị của mỗi ô chia cho tổng theo cột

Normalised Pair-wise matrix (cell/sum by column)

Tính trọng số cho những tiêu chí (trung bình theo hàng)

Sử dụng trọng số của tương đối nhiều tiêu chí và ma trận so sánh cặp để tính tỷ số nhất quán CR (Consistency Rate) như sau:

Xem Thêm : Giới khởi sinh là gì? Các đặc điểm điển hình của giới khởi sinh?

Tính vector nhất quán (Consistency vector): Lấy tổng trọng số của tương đối nhiều tiêu chí chia cho trọng số của từng tiêu chí

Tính giá trị riêng lớn số 1 của ma trận so sánh (Lamdamax). Nếu Lamdamax càng gần bằng số tiêu chí so sánh thì tính phù hợp càng cao). Lamdamax được tính là trung bình cộng của vector nhất quán

Lamdamax=(4.1764+4.0222+4.1550+4.0494)/4=4.1007

Tính chỉ số nhất quán CI (Consistency Index)

Trong số đó n là số tiêu chí so sánh cùng cấp

CI=(4.1007-4)/(4-1)= 0.03357

Tính tỷ số nhất quán CR (Consistency Ratio)

Trong số đó: CI: Chỉ số nhất quán

RI (Random Index): Chỉ số tình cờ, được tra cứu theo số tiêu chí so sánh trong bảng sau: Bảng chỉ số tình cờ ứng với số tiêu chí lựa chọn được xem xét

Trong ví dụ này số tiêu chí là 4 nên RI =0.90

CR=0.03357/0.90 =0.037296 (<10%). Tỷ số nhất quán CR nhỏ hơn 10% thì phù hợp

Từ đó ta có thể sử dụng trọng số các tiêu chí để thẩm định và đánh giá phương án lựa chọn.

Bước 3: Tính độ ưu tiên của tương đối nhiều phương án theo từng tiêu chí.