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基于ANP的用戶可用性需求主觀重要度分析

3.2.1.1ANP網絡層次分析法

加工中心用戶可用性的需求指標存在多重性，且有一定的關聯，為解決多重關聯指標給分析造成的困難，本文引入網絡層次分析法(Analytic Network Process, ANP),借助用戶可用性需求對第三方的影響來判斷其相關性。ANP是1996年美國的薩蒂教授提出來的一種分析方法[1()3]，是在AHP (Analytic Hierarchy Process)基礎上考慮了元素之間相關性而形成的一種新方法。AHP法把要分析的系統分為幾個層次，層次之間存在支配和影響關系，同層元素間相互獨立[1()4]。該方法盡管提供了一個簡單實用的方法，但對同層元素關系的省略化處理方法卻忽視了它們之間的相關性。

作為一種決策過程和對AHP的有益補充，ANP因其優秀的問題分析能力，在各個行業，尤其是社會管理行業得到廣泛的應用[1()5]。在這種分析方法中，每個層次的各個元素的關系是由方法使用人的主觀判斷來確定，同時用一個定量化的數值將各個元素之間影響作用的重要性表示出來。所以這種方法既能體現決策者的主觀判斷又能準確的剖析出每個層次的各個元素的相互關系，表現了層次內諸元素之間的復雜性和相關性[1°6]。因此，ANP 能使用定量的方法，在滿足決策者的主觀要求的情況下，對系統進行策略分析。

ANP分析按以下思路開展:

1) 對目標進行分析，分析元素之間的依存關系。

2) 將元素分門別類，建立相應的模型。通過分為兩層：一層是目標層，是決策準則，且至少有一個。另一層是網絡層，其中涵蓋了一切元素，并由控制層來支配，元素間可以存在依賴關系。下圖是ANP的層次結構圖。圖中的箭頭是對相互之間的影響進行判斷。

3) 對每層中的影響元素進行比較，建立判斷矩陣，對未加權矩陣和加權矩陣進行計算，進而得到一個穩定的超級極限矩陣，在矩陣中一個元素只對應于一個數值，也就是權值。

除此以外，因為ANP模型呈網狀結構，所以最后的超級矩陣計算非常復雜，如果使用傳統的手工計算方法，計算量很大，若不通過計算機軟件輔助計算，難以把ANP模型應用于決策分析[11()]。因此，本文引入Super Decision軟件（SD)進行計算。

-indent: 24px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 1; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; font-family: 宋體; vertical-align: super; background-color: rgb(255, 255, 255);">[81]進行了進一步修正。12位分別來自企業與高校的有關專家對初始需求體系進行了嚴格評定，提出了修改意見。在認真聽取專家及用戶意見的基礎上，本項研究對初始可用性需求體系進行了修改、篩選和優化，并將修改結果再次反饋給以上專家，并根據專家建議進行了第二次修改，最終得到修正后的CNC加工中心可用性需求指標體系。

本文采摘自“基于QFD的加工中心可用性保障技術研究”，因為編輯困難導致有些函數、表格、圖片、內容無法顯示，有需要者可以在網絡中查找相關文章！

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