理解与分析AHP层次分析法
层次分析法（AHP）是处理定性问题中多准则决策的量化手段。本文将以门店选址为具体应用案例，解析如何实践这一分析方法。
层次分析法的基本定义
层次分析法（AHP）是处理受到多种因素影响的复杂问题的系统性方法。它为决策者提供了定量的决策支持，使多种因素的权衡得以科学量化。
其使用情境涉及如下几个方面
在面临多种因素影响的问题时，如企业开发选址时需确定的门店地址，通过建立多层次的决策模型，赋予各影响因素明确的权重值，进而选择最合理的方案。
其层次划分结构
目标层：明确需要解决的问题，如选择合适的门店地址。
准则层：确定影响目标实现的各种因素，如商圈类型、门店规模、客流量和租赁条件等。这些因素自上而下地形成层次结构，上层因素受下层因素影响，同层因素相对独立。
方案层：列出所有可能的备选方案，如不同地点的候选街道。
构造判断矩阵并确定权重
利用成对比较法和1-9尺度，专家们可以对比准则层中各因素的重要性，并给出量化值。通过计算，我们可以得到每个因素的权重（特征向量），并校验其合理性。
一致性检验与合理性分析
在计算权重后，还需进行一致性检验以确认权重的合理性。通过计算一致性比率CR=CI/RI（CI为一致性指标，RI为随机一致性指标），当CR值小于0.1时，表明通过了检验。需逐一检查最下层对最上层的特征向量以及方案的合理性。
详细步骤的展示
计算商圈类型等各因素对4个方案的特值向量。构造并计算判断矩阵。
重复上述步骤，计算其他如门店规模、客流量、租赁条件等因素的特征向量值。
计算各备选地址对总目标的权重值，并得出最终排序。
AHP的特点与优劣
AHP的特点在于其能够将复杂问题条理化，将专家意见和分析者的客观判断有效结合。其优势在于提供系统性的分析方法，具有条理性和简洁性，且所需定量信息相对较少。它也存在一些局限，如不能为决策者提供新方案，只能从现有方案中选择最优；定性成分较多，有时难以令人完全信服；当指标过多时，统计数据庞大，且权重的确定变得困难；特征值和特征向量的精确计算也较为复杂。
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