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yaahp中文破解版 v11.2.6562绿色版是一款很实用的综合评价辅助软件。这款软件利用层次分析法和模糊综合评价来构造一个评价系统。有兴趣的用户下载体验吧。
层次模型绘制
使用yaahp绘制层次模型非常直观方便，用户能够把注意力集中在决策问题上。通过便捷的模型编辑功能，用户可以方便地更改层次模型，为思路的整理提供帮助。如果需要撰写文档或报告讲解，还可以直接将层次模型导出，不再需要使用其他软件重新绘制层次结构图。
判断矩阵生成及两两比较数据输入
确定层次模型后,软件将据此进行解析并生成判断矩阵。判断矩阵数据输入时可以选择多种输入方式,无论是判断矩阵形式输入还是文本描述形式输入都非常方便。在输入数据时,除了可以通过拖动滑动条来完成输入,也可以直接键入自定数据。
判断矩阵一致性比例及排序权重计算
由于人的主观性以及客观事物的复杂性，在实际决策问题中，一次就构造出满足一致性要求的判断矩阵很难实现，经常需要对判断矩阵进行多次调整修正才能达到一致性要求。
使用yaahp，在输入判断矩阵数据时，软件能根据数据变化实时显示判断矩阵的一致性比例，而且对于不一致的判断矩阵， yaahp还可以实时地显示当前对一致性影响最大的元素， 方便用户掌握情况做出调整。
不一致判断矩阵自动修正
yaahp提供的实时一致性比例计算功能能够帮助用户对不一致判断矩阵进行人工调整。但是，人工调整判断矩阵的过程有一定的盲目性，需要凭借 一定的经验和技巧来完成，缺乏科学性。而且，如果是收集到的专家问卷调查数据，直接对这些数据进行的调整、修改专家的原始判断很可能是不合理的。
针对这种情况，yaahp提供了不一致判断矩阵自动修正功能。该功能考虑人们决策时的心理因素，在最大程度保留专家决策数据前提下修正判断矩阵使之满足一致性。标记需要修正的判断矩阵，整个修正过程自动完成。
残缺但可接受判断矩阵的计算
实际决策过程中，可能需要向众多专家收集调查问卷。专家通过调查问卷给出的数据可能是不完整的，例如某位专家由于不好把握、不感兴趣或避嫌等原因没有给出某些数据，这时就会导致判断矩阵中的数据不完整，即存在残缺矩阵。
如果判断矩阵中残缺的要素可以通过其他填写的要素间接获得，那么这个残缺判断矩阵就是可接受的。yaahp提供了残缺但可接受判断矩阵的计算功能，一个判断矩阵可以在最少仅输入n?1个(而不是全部的n(n?1) / 2个)数据的情况下进行计算。
残缺且不可接受判断矩阵的自动补全
如果残缺矩阵不满足可接受性，那么就无法进行排序权重的计算，必须对残缺的判断矩阵数据进行补全。如果使用人工补全的方式处理残缺判断矩阵，会对已有的专家决策数据造成影响，而且如果判断矩阵中缺失项比较多时，人工补全的盲目性很大。
yaahp提供了残缺判断矩阵自动补全功能，只要满足补全条件，软件能够在最大程度反映专家决策信息的基础上完成补全工作。标记需要补全的残缺判断矩阵，整个补全过程自动完成。
总目标或子目标排序权重计算
无论是备选方案对总目标的排序权重，还是备选方案对层次结构中其他非方案层要素的排序权重，都可以方便地计算完成。并且能够查看详细的判断矩阵数据、中间计算数据以及最终计算结果。
根据排序权重的加权分数计算
计算出总目标或子目标排序权重后，还可以进一步计算加权分数，也就是根据备选方案的权重和备选方案的实际得分，计算最终的加权得分。
灵敏度分析
通过灵敏度分析，能够确定某个要素权重发生变化时，对各个备选方案权重产生了什么样的影响，从而引导用户在更高的层次作出决策。
利用yaahp提供的灵敏度分析功能，能够查看备选方案权重随不同要素变化而变化的情况、备选方案权重排序改变情况等，还可以动态地观察要素权重变化对备选方案权重的影响，并且能够生成灵敏度分析报告。
群决策
群决策是为了充分发挥集体的智慧，由多位专家共同参与决策分析并制定决策的整体过程。参与填写调查问卷的专家都是决策过程的参与者，最终结果根据所有专家提供的数据确定。
yaahp提供群决策支持，能够管理参与决策的专家信息以及他们提供的决策数据。yaahp还提供了多种专家数据集结方法供用户选择。
群决策调查问卷
对于利用层次分析法的决策过程，经常会向专家分发调查问卷，然后回收调查问卷获得专家数据。
yaahp提供了调查表生成功能，该功能可以根据层次模型和设定文本自动生成一份调查表，不做修改或稍作修改就能够向专家分发。
yaahp还可以生成Excel格式的可导入的调查表格式，这种格式的调查表回收后，可以方便地导入的专家决策数据，大大降低数据输入的工作量。
群决策专家数据录入软件
根据调查问卷向各个判断矩阵输入专家数据比较费时费力，为了解决这个问题，yaahp提供了群决策专家数据录入软件。通过使用该软件，专家可以轻松录入其决策数据，然后将决策数据通过Email等形式发回，调查者可以使用yaahp直接导入这些专家数据，从而节省大量的人力和时间。
专家数据检查
专家数据检查用于查看群决策时专家数据可能的异常情况，可以列出了专家给出的判断数据存在较大差异、判断相反和残缺判断矩阵的情况。利用这个功能能够方便地对专家数据进行检查并进行有针对性的手工修正。
群决策计算前数据处理
群决策计算前，需要对不满足一致性或残缺的判断矩阵(群决策的专家数据经常出现这种情况)进行处理，此功能能够进行统计并一步设定处理方式。
导出计算数据
为了方便用户对数据的进一步分析或撰写报告，可以将计算结果导出为PDF、富文本、HTML、纯文本、Excel格式的文件。
模糊综合评价
模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法，此方法根据模糊数学的隶属度理论把定型评价转化为定量评价，利用模糊数学对受到多种因素制约的对象做出一个总体的评价。
yaahp提供了模糊综合评价法的支持，软件不但支持模糊综合评价法单独使用外，还支持与层次分析法结合起来使用。
1. 一般情况不需要这个功能
判断矩阵中要素的排列顺序只是影响输入数据到判断矩阵时的顺序, 而有按照一定顺序输入判断矩阵数据需求的情况, 一般是已经有回收好的专家决策数据(而且使用了其他格式的调查表, 而不是yaahp生成的调查表), 如果能够按照一定的顺序填写会是输入数据工作更加方便.
判断矩阵需要填写上三角各个要素的决策数据, 在选中其中一个要素(Goal)后, 判断矩阵正上方会有明显的关于两两比较问题提示(图中蓝色框起来的部分), 而右上方的拖动条上下分别显示了要进行比较的两个因素(经济收益和社会收益, 图中红色框起来的部分), 其含义就是”对于过河收益, 比较经济收益和社会收益哪个更重要/更有优势”.
一个个地选择需要输入数据的判断矩阵要素, 观察决策问题是什么, 并使用拖动条完成决策数据的输入, 可以看出这个过程中判断矩阵要素的排列顺序如何其实并不需要关注.
2. 实现起来比较复杂
为了实现按要素在层次模型图中的摆放位置排列判断矩阵要素顺序, 需要在解析模型时进行做进一步处理, 具有一定复杂程度.
基于这两个原因, “按要素位置排列判断矩阵对应要素的顺序”这个功能特性并不是非常必要的, 或者至少它的实现优先级比较低, 所以yaahp至今没有提供这个功能. 但是也有一些用户提出了控制要素顺序的需求, 本文给出具体的操作方法.
问题描述
使用yaahp完成编辑模型, 然后在输入判断矩阵数据时, 一般会发现判断矩阵在层次树上的排列顺序以及判断矩阵中要素的排列顺序与我们期望的是相同的.
一般情况下解析生成的判断矩阵及其中要素的排列顺序
但有时解析生成的判断矩阵及其中要素的排列顺序确是乱的,
准确地控制判断矩阵中要素的排列顺序
可以通过两种方式来控制判断矩阵中元素的排列顺序:
通过控制要素的连接顺序
通过控制要素的创建顺序
通过控制要素的连接顺序
一个判断矩阵涉及一个上层要素(Goal)和多个它的影响因素(C1, C2,…,Cn), 判断矩阵中各个要素的顺序如何, 由C1, C2,…,Cn连接到Goal的时间顺序确定.
“Goal”的影响因素有”C1”, “C2”和”C3”.
如果希望判断矩阵”Goal”中各要素的排列顺序为”C2”,”C1”,”C3”, 那就应该按以下的顺序建立连接:
1) 首先连接"C2"和"Goal";
2) 然后连接"C1"和"Goal";
3) 最后连接"C3"和"Goal".
这样, 判断矩阵中元素的排列顺序就是”C2”,”C1”,”C3”了,
通过控制要素的创建顺序
编辑层次模型时一个个地连接要素非常耗时, yaahp提供了一次添加多个要素间的连接关系来简化要素连接操作.
当一次连接多个要素时, 各连接创建的顺序根据要素创建的时间顺序排列.
例如还是刚才的模型, 想要让判断矩阵中的元素排列顺序为”C2”,”C1”,”C3”, 可以这样做:
1) 创建要素"C2";
2) 创建要素"C1";
3) 创建要素"C3";
4) 选中这三个要素, 并选择""一次将它们连接到"Goal".
这样判断矩阵中的元素排列顺序也是”C2”,”C1”,”C3”了,
这样, 判断矩阵中元素的排列顺序也是”C2”,”C1”,”C3”,
以上就是准确控制判断矩阵中要素排列顺序的方法, 主要的思路就是:要素排列顺序依赖于连接的创建顺序. 理解了这种思路就可以随意地控制层次结构中的判断矩阵的排列顺序以及判断矩阵中要素的排列顺序了.
yaahp V11.2.6562 改进模型绘制，提升性能，修改多处bug。