步骤一：确定问题并建立层次结构模型。- 分析问题的性质和目标，将问题分解为不同的组成因素。- 按照因素间的相互关联和隶属关系，将这些因素聚集组合成不同层次的结构模型。 步骤二：确定各因素的相对重要性并进行成对比较。- 在各个层次上对因素进行成对比较，以确定它们之间的相对重要性。
层次分析法的基本步骤有建立层次结构模型、构造成对比较阵、计算权向量并做一致性检验、计算组合权向量并做组合一致性检验。
完整的AHP层次分析法通常包括四个步骤：操作步骤：· 第一步：标度确定和构造判断矩阵 此步骤即为原始数据（判断矩阵）的来源，比如使用1-5分标度法（最低为1分，最高为5分）；结合专家打分最终得到判断矩阵表格。
步骤 建立递阶层次结构；构造两两比较判断矩阵；（正互反矩阵）对各指标之间进行两两对比之后，然后按9分位比率排定各评价指标的相对优劣顺序，依次构造出评价指标的判断矩阵。
层次分析法的基本步骤包括： 建立层次结构模型：基于深入分析实际问题，将相关因素自上而下分解成不同层次。顶层为目标层，通常只有一个因素；底层为方案或对象层，中间可包含一个或多个层次，为准则或指标层。当准则过多时，应进一步分解出子准则层。
层次分析法，简称AHP，是美国运筹学家托马斯·L·萨蒂（Thomas L. Saaty）教授于20世纪70年代初提出的一种决策分析方法。该方法通过构建层次结构模型，将决策问题分解为不同的元素，并按照它们之间的相互关系进行组合。
、如果实在没有写保留几位小数，那就一般保留两位数吧。这个其实又是另外一个综合评价了，我解决的办法就是，采用加权平均值来获得专家的打分。
如果专家有主次，先对五位专家建立一个判断矩阵，然后再对每个专家的方案建立判断矩阵，与五位专家的判断矩阵结合求其特征向量，就可以得到你想要的结果。如果是大学论文的话可以找老师打分，最好是副教授以及以上级别的老师，如果实在不够的话，找相关专业的同学也是可以的。
步骤一：构建评价因素集 - U集合代表科研成果的多元标准，如创新性、安全性等，每个因素都可能带有模糊性。步骤二：设定评价结果集 - V集合是各种可能的评级，如“优秀”、“良好”等。步骤三：单因素模糊评价 - 根据专家打分，形成单因素评价矩阵，反映每个因素对评级的影响程度。
模糊综合评价专家数量没有具体要求。模糊综合评价是一种基于模糊数学理论的多指标决策方法，其核心是对各指标进行模糊化处理，并通过专家打分来确定各指标的权重，最终得出综合评价结果。在模糊综合评价中，专家数量并没有具体的要求，但需要保证专家具有相关领域的知识和经验，并且能够客观、准确地进行评价。
根据灾区损毁土地情况，采取专家评判法对灾毁土地进行评价打分，得出结果如表5-28。
总共有4个评价因素（分别是景色，门票，交通和拥挤度），共有10位旅游专家进行打分。此步骤即为原始数据（判断矩阵）的来源，比如使用1-5分标度法（最低为1分，最高为5分）；结合专家打分最终得到判断矩阵表格。
简单的处理方法是各个专家的打分进行加权，例如线性加权。
这个其实又是另外一个综合评价了，我解决的办法就是，采用加权平均值来获得专家的打分。比如说A是个“专家”，就根据他“专家”的级别确定其权重为0.1，B是个真正的专家，确定其权重为0.9，这样最后的加权平均值就为5X0.1+1/3X0.9=0.8分。
可以你这么做，觉得最好是根据5个专家给出的判断矩阵的一致性程度的好坏，采用适当的加权平均。
不可以。熵权法的基本原理就是根据指标变异性的大小来确定客观权重。一般来说，这个方法相比于AHP专家打分更客观。熵权法是一种客观赋权方法，其基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。依据的原理：指标的变异程度越小，所反映的信息量也越少，其对应的权值也应该越低。
因此，我们可以利用层次分析法获取专家对准则的权重，然后将这些权重作为熵权法的初始数据来确定各个准则的权重。这样可以提高熵权法的准确性和可靠性。所以说，熵权法的初始数据可以来源于层次分析法。
专家评估法是一种主观的权重确定方法。这种方法依赖于领域专家的知识和经验，通过对评估对象的特性进行分析和判断，来确立相应权重。实际操作中，可以邀请相关领域的专家对各个因素进行打分，然后根据这些打分来确定权重。 层次分析法（AHP）层次分析法是一种定性与定量相结合的权重分析方法。
此类方法适合于多种领域。比如想构建一个员工绩效评价体系，指标包括工作态度、学习能力、工作能力、团队协作。通过专家打分计算权重，得到每个指标的权重，并代入员工数据，即可得到每个员工的综合得分情况。第二类为熵值法（熵权法）；此类方法利用数据熵值信息即信息量大小进行权重计算。
专家评估法是一种简单直接的权重确定方法。专家根据每个指标的重要性进行打分，然后计算各项指标的得分平均值，该平均值即为其权重值。 层次分析法 层次分析法是一种将决策问题分解为不同的组成因素，并根据因素间的关联影响以及重要程度赋予不同的权重值的决策分析方法。
因此，当遇到分数和整数混合打分时，可以将分数转换为小数形式，并将所有打分求和后再除以打分的个数，即可得到平均值。
简单的处理方法是各个专家的打分进行加权，例如线性加权。
在层次分析法的多专家打分中，不应该出现倒数。层次分析法是一种常用于决策分析的方法。在多专家打分中，专家们需要对各个因素进行评分，然后将这些评分转化为权重矩阵，最终确定各因素的重要性。在这个过程中，专家的评分应该是正比例关系，不能使用倒数。
这个其实又是另外一个综合评价了，我解决的办法就是，采用加权平均值来获得专家的打分。比如说A是个“专家”，就根据他“专家”的级别确定其权重为0.1，B是个真正的专家，确定其权重为0.9，这样最后的加权平均值就为5X0.1+1/3X0.9=0.8分。
