Analytic Hierarchy Process (AHP) er en struktureret teknik til at træffe komplekse beslutninger ( en:MCDA ). Den giver ikke svar på spørgsmålet om, hvad der er rigtigt og hvad der er forkert, men giver beslutningstageren mulighed for at vurdere, hvilken af mulighederne han vurderer passer bedst til hans behov og hans forståelse af problemet (opgaven). Kendt i russisksproget litteratur som " metoden til at analysere hierarkier ".
Metoden til behandling af analytiske hierarkier blev udviklet i begyndelsen af 1980'erne af professor emeritus fra University of Pittsburgh Thomas L. Saaty og er siden da blevet aktivt forbedret og finder praktisk anvendelse på områder af det moderne liv som ledelse, forretning, medicin, uddannelse, hverdagsliv osv.
AHP kan bruges til følgende typer opgaver [1] :
AHP-metoden kan anvendes både af én person og af en gruppe eksperter, afhængig af opgavens kompleksitet [2] .
Beskriv problemet i en hierarkisk struktur. Den hierarkiske struktur er et omvendt træ. Øverst skal der være et mål, der skal nås, eller et problem, der skal løses. Følgende er parametrene, hvis værdi påvirker den endelige beslutning. Dette er kriterierne. Det skal bemærkes, at kriterierne kan opdeles i underkriterier. Dernæst skal der være alternativer for at nå målet. For hvert af disse alternativer bør det være muligt at bestemme den absolutte eller relative værdi af hvert af kriterierne. Således giver hierarkiet dig mulighed for at dekomponere et komplekst problem i dele, hvilket giver dig mulighed for at forstå kompleksiteten og alsidigheden af det kommende valg [3] . Hierarkielementer kan være både materielle og ikke-materielle indikatorer, både kvantitative og kvalitative faktorer. [fire]
Det er nødvendigt at sammenligne i par af alle de kriterier, som vi skal sammenligne de tilgængelige alternativer efter. Resultatet af etapen vil være en matrix af prioriteter. Summen af de specifikke vægte af underkriterierne er lig med kriteriet.
Med viden om den relative betydning af hvert af kriterierne, kan vi fortsætte med at sammenligne alternativer for hvert af kriterierne.
Hvis de ovenfor beskrevne procedurer udføres af en gruppe mennesker, er det logisk at bruge den gennemsnitlige værdi af personlige vurderinger. I denne forbindelse er det vigtigt at forstå, hvor konsekvente disse vurderinger var, hvor ensartede de var. Ellers risikerer vi at støde på ikke-repræsentative data.
På baggrund af resultaterne af parvis sammenligning af alternativer og den relative betydning af kriterierne, kan vi beregne scoren for hvert af alternativerne, hvilket vil give os et grundlag for at træffe en endelig beslutning.
Antag, at vi har tre projekter: Projekt A, Projekt B og Projekt C. Vi skal bruge en analytisk hierarkisk proces til at bestemme den relative prioritet for hvert projekt.
Så målet er projektet. Lad os sige, at vi har tre kriterier, der bestemmer valget af et projekt: varighed, omkostninger og forventet kvalitet. (I virkeligheden kan der være mange flere sådanne kriterier). Dette eksempel viser tydeligt den praktiske anvendelighed af AHP: afhængigt af virksomhedens strategi kan der lægges vægt på projekter med diametralt modsatte karakteristika.
Lad os sammenligne alle kriterierne i par. For at gøre dette bruger vi følgende skala:
Det er værd at bemærke, at hvis prioritet for A over B er 7, så er prioritet af B over A 1/7.
Lad os sige, at vi sammenlignede tre kriterier i par og fik følgende resultater:
| Varighed | Pris | Kvalitet | |
| Varighed | en | 0,333 | 0,200 |
| Pris | 3 | en | 0,333 |
| Kvalitet | 5 | 3 | en |
Lad os nu beregne summen i hver kolonne og dividere værdien af hver celle med summen af værdierne i den tilsvarende kolonne.
| Varighed | Pris | Kvalitet | |
| Varighed | 0,111 | 0,077 | 0,130 |
| Pris | 0,333 | 0,231 | 0,217 |
| Kvalitet | 0,556 | 0,692 | 0,652 |
Ved at beregne gennemsnitsværdierne for rækkerne finder vi den specifikke vægt af hvert af kriterierne.
| Varighed | Pris | Kvalitet |
| 0,106 | 0,261 | 0,633 |
Projekter rangeres separat for hvert af kriterierne. I vores eksempel er der tre kriterier. Det er vigtigt, at skalaen for hver af dem har det samme værdiområde.
| Varighed | Pris | Kvalitet | |
| 9 | ikke mere end en måned | ikke mere end 1000$ | garanteret resultater af høj kvalitet |
| 7 | 1-3 måneder | 1000$ - 10000$ | resultater af høj kvalitet er let opnåelige |
| 5 | 3-6 måneder | 10000$ - 100000$ | Der kræves en indsats for at opnå resultater af høj kvalitet |
| 3 | 6-18 måneder | 100000$ - 1000000$ | resultater af høj kvalitet er opnåelige under visse omstændigheder |
| en | over 18 måneder | over $1000000 | resultater af høj kvalitet er næsten helt sikkert ikke opnåelige |
Lad os antage, at det ved ekspertundersøgelse blev afsløret, at hvert af projekterne fortjener følgende vurderinger:
| Projekt A | Projekt B | Projekt B | |
| Varighed | 5 | 3 | 7 |
| Pris | 7 | 5 | 3 |
| Kvalitet | 3 | 7 | 5 |
Hvis kriterierne havde lige stor vægt, ville vi stå i en vanskelig situation, hvor tre projekter har samme betydning for virksomheden. AHP giver os dog mulighed for at håndtere dette problem. Ved at tage hvert af estimaterne med den specifikke vægt af det tidligere fundne kriterium og opsummere i henhold til designet, får vi:
| Projekt A | Projekt B | Projekt B |
| 4.256 | 6.054 | 4.690 |
Projekt B vil naturligvis blive udvalgt.
Mulighed 2: Brug relative værdierAHP giver os mulighed for at droppe skalaer og bruge samme teknik som til at prioritere kriterier.
Anvend teknikken for hvert af kriterierne
Varighed
| Projekt A | Projekt B | Projekt B | |
| Projekt A | en | 3 | 0,333 |
| Projekt B | 0,333 | en | 0,200 |
| Projekt B | 3 | 5 | en |
Som et resultat får vi:
| Projekt A | Projekt B | Projekt B |
| 0,261 | 0,106 | 0,633 |
Pris
| Projekt A | Projekt B | Projekt B | |
| Projekt A | en | 3 | 5 |
| Projekt B | 0,333 | en | 3 |
| Projekt B | 0,200 | 0,333 | en |
| Projekt A | Projekt B | Projekt B |
| 0,633 | 0,261 | 0,106 |
Kvalitet
| Projekt A | Projekt B | Projekt B | |
| Projekt A | en | 0,200 | 0,333 |
| Projekt B | 5 | en | 3 |
| Projekt B | 3 | 0,333 | en |
| Projekt A | Projekt B | Projekt B |
| 0,106 | 0,633 | 0,261 |
Nu mangler vi bare at anvende lineær foldning og beregne den relative vægt af hvert af alternativerne i det oprindelige mål.
| Projekt A | Projekt B | Projekt B |
| 0,260 | 0,480 | 0,260 |
Som i den foregående metode vil Projekt B blive udvalgt.