階層分析法2

第7章 階層分析法2

演習問題7.1

テキストの手順に従って解く

# 評価基準のC.I.と重要度
x<-matrix(c(1,4,2,1/4,1,1/3,1/2,3,1), ncol=3, byrow=T)
(Re(eigen(x)$values[1])-3)/2
x1<-exp(mean(log(x[1,])))
x2<-exp(mean(log(x[2,])))
x3<-exp(mean(log(x[3,])))
xw<-c(x1/(x1+x2+x3),x2/(x1+x2+x3),x3/(x1+x2+x3))
xw
# 性能のC.I.と代替案の重要度
x <- matrix(c(1,4,3,1/4,1,2,1/3,1/2,1), ncol=3, byrow=T)
(Re(eigen(x)$values[1])-3)/2
x1<-exp(mean(log(x[1,])))
x2<-exp(mean(log(x[2,])))
x3<-exp(mean(log(x[3,])))
performance<-c(x1/(x1+x2+x3),x2/(x1+x2+x3),x3/(x1+x2+x3))
performance
# デザインのC.I.と代替案の重要度
x <- matrix(c(1,1/2,3,2,1,5,1/3,1/5,1), ncol=3, byrow=T)
(Re(eigen(x)$values[1])-3)/2
x1<-exp(mean(log(x[1,])))
x2<-exp(mean(log(x[2,])))
x3<-exp(mean(log(x[3,])))
design<-c(x1/(x1+x2+x3),x2/(x1+x2+x3),x3/(x1+x2+x3))
design
# 価格のC.I.と代替案の重要度
x<- matrix(c(1,1/2,1/2,2,1,1,2,1,1), ncol=3, byrow=T)
(Re(eigen(x)$values[1])-3)/2
x1<-exp(mean(log(x[1,])))
x2<-exp(mean(log(x[2,])))
x3<-exp(mean(log(x[3,])))
price<-c(x1/(x1+x2+x3),x2/(x1+x2+x3),x3/(x1+x2+x3))
price
y<-rbind(performance,design,price)
colnames(y)<-c("A","B","C")
y
xw %*% y

評価基準のC.I.と重要度

[1] 0.009147354

xw
[1] 0.5584245 0.1219572 0.3196183

性能のC.I.と代替案の重要度

[1] 0.05392367

performance
[1] 0.6300977 0.2184427 0.1514597

デザインのC.I.と代替案の重要度

[1] 0.001847299

design
[1] 0.3089956 0.5815521 0.1094523

価格のC.I.と代替案の重要度

[1] 0

price
[1] 0.2 0.4 0.4

A B C
performance 0.6300977 0.2184427 0.1514597
design 0.3089956 0.5815521 0.1094523
price 0.2000000 0.4000000 0.4000000

A B C
[1,] 0.4534699 0.3207555 0.2257746

• C<B<Aの順　 Aの評価がもっとも高い

群馬大学青木先生の関数を使う

source("http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/src/AHP.R", encoding="euc-jp")
res2<-AHP(c(1/4,1/2,3),cbind(c(1/4,1/3,1/2),c(2,1/3,1/5),c(2,2,1)), labels.x=c("性能", "デザイン", "価格"), labels.y=c("代替案A", "代替案B", "代替案C"))
print(res2)
plot(res2)

評価基準の重み

性能 デザイン 価格
0.55842 0.12196 0.31962

代替案の評価結果

性能 デザイン 価格
代替案A 0.63010 0.30900 0.2
代替案B 0.21844 0.58155 0.4
代替案C 0.15146 0.10945 0.4

スコア

代替案A 代替案B 代替案C
0.45347 0.32076 0.22577

ソートされたスコア

代替案C 代替案B 代替案A
0.22577 0.32076 0.45347