階層の分析方法

特定の採択のため の経営判断 自然と可能性のある結果、意思決定を委託された人の予備的な予測を目的として、多くの場合、システムは非常に複雑で相互に依存する要素のかなりの数に直面。

分析は、期待される結果や目標が設定され、利用可能なリソースを受けなければなりません。 経済要素は数字（お金、定量的等価物、並びに重量及び時間）に還元される場合には、人間のパフォーマンスを測定因子の直接的関数であるように思われます。

あなたは、確率のモデルがうまく動作しない内蔵されている場合、それは様々な仮定をしながら重要な詳細を省略していることを意味します。 このように、 社会科学は 、一時的な誤解であると考えている人間性の弱さだけでなく、他の要因のために、政治家で陰性の結果のために非難しました。 しかし、彼らは信頼性の高い結果を得るために秤量する必要がある基本的な要素です。

今日の社会では、情報技術の大規模な数、最大は私たちの生活を容易にし、活動の様々な分野での具体的なソリューションの導入に関連する問題の場合の援助を提供することを可能にするの使用があります。 今、最も一般的なの一つは、階層分析法の承認システムの目的です。 アメリカの科学者 - それはT.Saati設計されました。

それは、その要素が結合していない特性を有する形成セットを生成することが可能であることを前提に基づいているシステムの定義された階層です。 各セクタの構成要素は、この場合、他のグループに影響され、特定のセクタに属するメンバーによって影響されます。 階層分析法は、各レベルの独立した要素を可能にし、以下のスキームにより製造されます。

- ネットワークまたは階層で選択中の既存の問題の分布。
- 優先順位、評価基準や代替ソリューションの割り当て。
- すべてのレベルでの要素に適用される要因の重要性の計算、考慮判断の整合性をとります。
- 重み係数の計算及び最適なソリューションを決定するために組み合わせることができます。

プットの階層の分析方法は、アカウントに異なるレベルの相互作用を取って、そのキータスクとして、より高いレベルの評価を転送します。 要素の直接の依存性は考慮されません。 現在、様々な科学で表示階層レベルの形態におけるシステムの構成。 問題は、特定の意思決定を行うために、より高い信頼性は、個人のシーケンシャルなアクションを処理するためにできるように、最も単純な構成要素に分解されます。
分析することである例は階層の分析方法であって、 生産サイクルが職場で従業員のグループとして記述することができる、ように監督者、管理者とは、線形従属を提供します。

時々、上部層は、同時にかつ明確な効果で提供する、従属位置にあってもよいです。 例えば階層は非線形です。 非常に単純な形式では、このタイプの分析方法は、中間基準を通して最も最下段を通過、最上部から基づくものです。 これは、複雑な選択肢です。

次の手順を実行するの階層分析方法：

- 発見の問題。
- 個々のコンポーネントにタスクを分割された階層の構築。
- 一定量の選択肢。
- 各要素の既存の優先順位の評価。
- 優先事項との整合性をチェックします。
- 問題の解決策。